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]容性负载驱动电路以及光扫描装置-CN201580049790.5有效
  • 井上文裕 - 三美电机株式会社
  • 2015-08-31 - 2019-09-13 - H03K17/687
  • 在与分别连接有多个容性负载的多个端子(VOUTP、VOUTM)连接,使多个端子中的某个的电压从低的状态变化为高的状态的容性负载驱动电路中设有:电流变化检测电路(Qp11~Qp13、Qn11~Qn13;Qp21~Qp23、Qn21~Qn23),其检测放大器的输出级(11A、11B)的电流变化;基准电流生成电路(Qp1、Qp14、Qn1、Qn14;Qp2、Qp24、Qn2、Qn24;Qp31、Qp32),其生成与放大器的输出级的输出电流成正比的基准电流;以及电荷移动电路(Qn40~Qn42),其根据电流变化检测电路的检测结果,对多个端子间的某个端子流过与上述基准电流成正比的电流,使电荷从与电压高的状态的端子连接的容性负载向与电压低的状态的端子连接的容性负载移动
  • 负载驱动电路以及扫描装置
  • [发明专利]一种显示装置及其驱动电路和方法-CN201710327640.7有效
  • 陈猷仁 - 惠科股份有限公司;重庆惠科金渝光电科技有限公司
  • 2017-05-09 - 2019-06-21 - G09G3/36
  • 本公开通过采用包括输入模块、输出模块、控制模块、下拉维持模块、反馈模块及上拉模块的驱动电路,使得输入模块根据栅极扫描信号Gn‑2将控制端电压信号Qn拉高至第一高电平,上拉模块根据时钟信号CLKn‑2、时钟信号CLKn‑1以及控制端电压信号Qn‑1将控制端电压信号Qn从第一高电平拉高至第二高电平,输出模块根据时钟信号CLKn将控制端电压信号Qn从第二高电平耦合至第三高电平,且根据控制端电压信号Qn与时钟信号CLKn输出栅极扫描信号Gn,反馈模块将控制端电压信号Qn拉低,控制模块控制下拉维持模块维持控制端电压信号Qn的低电压,解决了现有的阵列基板栅极驱动电路存在不利于LCD的窄边框化的问题。
  • 一种显示装置及其驱动电路方法
  • [发明专利]半导体装置-CN200610002443.X有效
  • 加藤且宏 - 冲电气工业株式会社
  • 2006-01-26 - 2006-11-15 - H01L27/04
  • VDD相连接的PMOS晶体管QP2,源与接地线LGND相连接、漏与PMOS晶体管QP2的漏相连接的NMOS晶体管QN2,源与接地线LGND相连接、漏与PMOS晶体管QP2及NMOS晶体管QN2的漏相连接的虚拟NMOS晶体管QN3QNn,以及根据电源线LVDD的电位控制虚拟NMOS晶体管QN3QNn的栅电位的栅电位控制电路
  • 半导体装置
  • [发明专利]一种串联半桥栅极驱动模块-CN202210256554.2在审
  • 任寓琦 - 任寓琦
  • 2022-03-16 - 2022-05-10 - H02J7/00
  • 它包括多个与电池单体Bn一一对应连接的半桥单元;所述半桥单元主要由场效应管Qn1和场效应管Qn2组成;还包括栅极驱动单元;所述栅极驱动单元设有一用于同时驱动所有场效应管Qn1的第一驱动端和用于同时驱动所有场效应管Qn2的第二驱动端;所述场效应管Qn2的栅极通过电容Cn2与栅极驱动单元的第二驱动端连接,所述场效应管Qn1的栅极通过电容Cn1与栅极驱动单元的第一驱动端连接。
  • 一种串联栅极驱动模块
  • [发明专利]一种基于DDPG-D3QN的工业物联网云边协同卸载及资源分配方法-CN202310342081.2在审
  • 胡晗;朱兴武;周福辉;吴伟 - 南京邮电大学
  • 2023-04-03 - 2023-07-04 - H04W24/02
  • 本发明公开了一种基于DDPG‑D3QN的工业物联网云边协同卸载及资源分配方法,步骤如下:构建云边协同系统模型;计算系统模型的总时延和总能耗;确定和推导优化目标方程;根据优化目标方程,确定状态空间、动作空间和奖励函数;引入决斗双深度网络,构建DDPG‑D3QN混合决策强化学习网络;结合云边协同系统模型,优化DDPG‑D3QN混合决策强化学习网络参数;根据优化后的DDPG‑D3QN混合决策强化学习网络,得到最优的云边协同卸载和资源分配方案本发明利用确定性策略梯度和决斗双深度网络来改进DDPG‑D3QN混合决策深度强化学习网络,极大提高了算法的稳定性和收敛速度,有效降低了云边协同系统的服务成本。
  • 一种基于ddpgd3qn工业联网协同卸载资源分配方法

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