专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [实用新型]概率与数理统计原理演示装置-CN201320562613.5有效
  • 杜春雪 - 杜春雪
  • 2013-09-11 - 2014-02-26 - G09B23/02
  • 本实用新型涉及一种概率与数理统计原理演示装置。对于概率这一门课程目前还没有一种直观的概率发生教具帮助学生理解知识点原理,教师在讲解概率事件时只能依靠扔硬币作为讲解实例。一种概率与数理统计原理演示装置,其组成包括:壳体(1)和一组小球(16),所述的壳体顶部连接显示屏(2),所述的壳体底部连接盛球槽(3),所述的壳体前端安装立板(4);一组挡棍(5)垂直安装于所述的立板表面本实用新型应用于概率与数理统计原理演示。
  • 概率论数理统计原理演示装置
  • [实用新型]悬挂式概率教学模具-CN201320137913.9有效
  • 沈奇;高孝成;王国贤 - 黑河学院
  • 2013-03-25 - 2013-08-14 - G09B23/02
  • 本实用新型涉及一种悬挂式概率教学模具。大学老师在教授概率的时候,由于课本的抽象性和学科的不具体性,需要学生们抽象去想像所要发生的事件的概率,经常遇到一些问题老师们讲解困难,需要一种具体的教学模具,令学生更好的理解教学内容,需要一种可以在黑板上进行授课的教学模具本实用新型的组成包括:模板(5),所述的模板内开有纵向排列和横向排列的一组概率统计模板孔(4),所述的模板上部与磁力吸盘(1)用活动件(2)连接,所述的模板四周具有模板框,所述的模板框背面分布有一组玻璃吸盘本实用新型用于大学概率教学的使用。
  • 悬挂概率论教学模具
  • [实用新型]一种高中数学教学用概率模型教具-CN202021433071.8有效
  • 张毅颖 - 张毅颖
  • 2020-07-21 - 2020-12-29 - G09B23/02
  • 本实用新型属于教学模型教具领域,尤其是一种高中数学教学用概率模型教具,针对现有高中数学教学中没有专用的教具用于概率的教学,在教学中不能较好的体现概率结果的问题,现提出如下方案,其包括底板,所述底板的顶部固定安装有两个固定杆本实用新型结构合理,操作方便,该高概率教学模型可直观的体现概率结果,同时也增加了学习趣味和实践性。
  • 一种高中数学教学概率模型教具
  • [实用新型]一种概率数学演示装置-CN202120470306.9有效
  • 叶凯 - 江苏省徐州技师学院
  • 2021-03-04 - 2021-10-22 - G09B23/02
  • 本实用新型公开了一种概率数学演示装置,包括装置箱体,所述装置箱体内部设置有演示机构;所述演示机构包括固定条板、固定壳体、隔板、电机保护罩、电机、电机轴和拨动板;所述装置箱体内部前后两侧均菱形放置固定有固定条板本实用新型通过装置箱体内部的固定条板和电机轴上的拨动板,不仅可以将多个正方块经过多个固定条板,随机移动正方块的位置,并掉落进隔板分成的三个区域内,进行概率的演示,同时,在正方块掉落后,能够打开电机,带动拨动板旋转,利用拨动板拨动正方块,使正方块四面旋转,最后停止电机,使正方块顶部得到不同的颜色面,从而进一步进行概率的演示。
  • 一种概率论数学演示装置
  • [发明专利]一种基于深度学习的风电功率超短期条件概率预测方法-CN202010453559.5在审
  • 孙永辉;王森;周衍;侯栋宸;张林闯 - 河海大学
  • 2020-05-26 - 2020-09-22 - G06N3/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习的风电功率超短期条件概率预测方法,该方法首先将风电功率历史数据划分训练集和验证集;然后利用训练样本对深度置信网络模型进行训练,同时使用粒子群优化算法对网络结构参数进行寻优,得到最佳预测模型结构;其次将验证集输入训练好的模型,输出值为待预测时刻风电功率预测值;最后根据提出的条件,筛选出新的数据集,根据中心极限定理,结合概率知识计算出概率预测区间。本发明是基于深度学习的风电功率超短期条件概率预测方法,基于点预测的基础上考虑一定条件结合概率和数理统计知识,计算功率输出区间,给电网工作人员提供了更多的决策信息。
  • 一种基于深度学习电功率短期条件概率预测方法

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