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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  • [发明专利]一种高侧NMOS功率管预充电电路-CN202110601513.8有效
  • 闸钢 - 深圳能芯半导体有限公司
  • 2021-05-31 - 2022-07-12 - H02M1/36
  • 本发明公开了一种高侧NMOS功率管预充电电路,包括高侧NMOS功率管,所述高侧NMOS功率管的栅极连接有电荷泵和预充电电路;所述预充电电路包括PM0、PM1、PM2、NM0和反相器IV,由信号CHG来控制预充电电路;其中NM0用于在预充电时将PM1的栅极与PM0的栅极短接在一起,使PM0和PM1同时导通;PM2用于预充电结束之后将PM1的栅极与源极短接在一起使PM1截止,切断高侧NMOS功率管的栅极与VCC之间的通路
  • 一种nmos功率管充电电路
  • [发明专利]基于高斯过程回归和深度学习的PM2.5浓度预测方法-CN202310523089.9在审
  • 黄明智;何家安;李小勇;吴凤儿;易晓辉;陈振国 - 华南师范大学
  • 2023-05-10 - 2023-09-22 - G06N3/0464
  • 本发明提供基于高斯过程回归和深度学习的PM2.5浓度预测方法,包括:步骤1:获取PM2.5浓度历史数据;PM2.5浓度历史数据包括为PM2.5浓度真实值的输入变量和为PM2.5浓度预测值的输出变量;步骤2:按照预设比例将PM2.5浓度历史数据划分成训练数据集及测试数据集,并对训练数据集和测试数据集进行预处理;步骤3:构建融合卷积神经网络和长短时记忆网络的PM2.5浓度点预测模型,将预处理后的训练数据集输入至PM2.5浓度点预测模型中进行多次训练,获取理想参数,并基于理想参数,对PM2.5浓度点预测模型进行配置;步骤4:将预处理后的测试数据集输入至配置完成的PM2.5浓度点预测模型,获得输出变量的点预测结果;步骤5:构建高斯过程回归和深度学习的PM2.5浓度预测混合模型,将点预测结果输入至PM2.5浓度预测混合模型,获得点预测结果对应的概率分布函数和预测区间。
  • 基于过程回归深度学习pm2浓度预测方法
  • [实用新型]吸油烟机的自动换新风系统-CN201720226101.X有效
  • 陈小平 - 佛山市云米电器科技有限公司;陈小平
  • 2017-03-09 - 2017-11-24 - F24C15/20
  • 本实用新型公开了一种吸油烟机的自动换新风系统,烟机上设置有风机,以及控制风机工作的烟机控制模块,PM2.5传感器与烟机控制模块信号连接,PM2.5传感器设置在烟机上,用于采集PM2.5数值,并将PM2.5数值传送给烟机控制模块,烟机控制模块根据PM2.5数值,启动风机进行换新风;此款吸油烟机的自动换新风系统,通过在烟机上增设PM2.5传感器,并通过PM2.5传感器与烟机控制模块信号连接,即使烟机控制模块根据PM2.5数值,启动风机进行换新风,以克服现有技术中,可因应烟机环境变化,根据实时的PM2.5数值,启动换新风操作,以满足用户使用需要,其方案实施容易。
  • 吸油烟机自动新风系统

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