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公开(公告)号：CN113390284B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110507588.X
申请日：2021-05-10
Applicant: 西安交通大学
IPC: F28D21/00 , F24D18/00 , F24H9/1818 , H01M8/04029 , F24D101/30
Abstract: 本发明公开一种家用燃料电池余热利用系统及方法，系统包括三相换热器、第一储水箱、冷却器、燃料电池、火炕以及第二储水箱；三相换热器包括第一换热段和第二换热段，第一换热段的吸热介质进出口分别连通冷却水源和第二换热段的吸热介质入口，第一换热段的放热介质出口和入口分别连通燃料电池冷却水的进出口；第二换热段的放热介质出入口分别连通家庭灶的高温烟气管道出口和大气，第二换热段的吸热介质出口连通第一储水箱入口；第一储水箱出口依次连通火炕和第二储水箱，第一换热段的放热介质出口连通冷却器和燃料电池冷却水的进口；利用燃料电池余热加热火炕，可使燃料电池的使用更符合农村的生活习惯，同时提供生活热水，实现节能减排。
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公开(公告)号：CN111583340B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010351019.6
申请日：2020-04-28
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明基于卷积神经网络降低单目相机位姿估计误差率的方法，是在单目相机条件下进行算法设计。该方法首先自主设计基于特征点提取与特征点匹配的卷积神经网络算法，从两张图像中提取不易随着光照角度等条件变化消失的点作为特征点，并对特征点使用256位向量进行描述作为特征点描述子。接着使用一个矩阵将特征点与描述子对应存储。之后对两张图像生成的特征点划定区域，依照特征点描述子计算各区域内的特征点之间的距离，将距离最小的特征点进行特征点匹配。特征点匹配精度比基于ORB得到的特征点匹配精度高了14％。然后将最小化得到的匹配对之间的投影误差，实现相机位姿估计。对比基于ORB进行相机位姿估计的绝对误差降低了50％。最后画出相机运行轨迹。
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公开(公告)号：CN113449152B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202110707805.X
申请日：2021-06-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/901 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种图数据预取器及预取方法，将顶点信息存储结构进行优化存储，将图的顶点编号重新排序，将相连接的顶点尽量编号为相邻的值，从而提高数据访问的局部性，大大降低了顶点信息访问的随机性；同时利用图神经网络算法访问数据的时间局部性，记录顶点信息访问的次数进行预取设计，极大的提高了预取的命中率。在更新同一条边上的两个顶点特征值时，边特征值按照顺序依次存储，基于边上两个顶点更新的先后顺序以及访问时间上的局部性设计预取器，有效的提高了预取器的命中率。利用拓扑关系的存储结构和访问顺序是一致连续的特点，通过记录拓扑关系的历史地址来设计预取器，达到了极高的命中率。
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公开(公告)号：CN115155111A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210784786.5
申请日：2022-07-05
Applicant: 国网宁夏电力有限公司超高压公司 , 西安交通大学 , 国网宁夏电力有限公司
Abstract: 本发明公开一种气液分离装置，包括：密封筒体的侧壁的靠近上端的位置设置气液混合工质进口，靠近下端的位置设置液相工质出口，密封筒体内设置气相流动管道，密封筒体的侧壁的内表面和气相流动管道的侧壁的外表面之间连接有围绕气相流动管道的螺旋导流板；气相流动管道内具有第一偏心喇叭形流道，第一偏心喇叭形流道的上端和下端分别具有第一连通口和第二连通口，第一连通口和第二连通口相对于气相流动管道的中心轴线偏心设置，并相对于气相流动管道的中心轴线对称；第一偏心喇叭形流道的相对的两侧壁的内表面通过弧形分隔件连接，弧形分隔件位于第一连通口的下方，朝向第一偏心喇叭形流道的偏心一侧弯曲。该装置提高气液分离的效率和效果。
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公开(公告)号：CN112910337B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110240848.1
申请日：2021-03-04
Applicant: 西安交通大学
IPC: H02P7/00
Abstract: 本发明基于FPGA实现低线数光栅条件下的直流电机角度控制电路，包括FPGA控制核心，作为角度控制电路的核心处理器，由角度比较器、角度反馈模块和时间补偿模块组成；角度比较器，用于确定当前角度的类别，并将角度类别传递到时间补偿模块；同时，角度比较器将旋转度数通过寄存器与系统时钟同步后输入到角度反馈模块；角度反馈模块，用于计算外部光栅需要转过的线数，并根据光电对管返回的高电平数目计算旋转角度是否达到计算的阈值；时间补偿模块，用于根据从角度比较器获取的角度类别结果，当角度反馈模块结束工作时，时间补偿模块对不同类别的角度进行相应的时间补偿，得到最终的角度转动结果。本发明实现了用低线数光栅实现较高精度的角度控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112714129B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011616459.6
申请日：2020-12-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 一种用于网络安全芯片的内外网访问控制方法，使用n个独立的数据梗概分别对完整的白名单进行压缩存储，在连接时仅使用一个数据梗概进行验证，同时利用攻击计数器C进行辅助判断；本发明同时提供了使用该方法的网络安全芯片，包括：数据安全单元，提供安全的加解密算法以及交互协议；网络安全管控单元，实现敏感数据的隔离、网络访问控制、安全模式热切换、身份的认证校验；网络数据处理单元，与加解密算法控制引擎进行通信，利用加解密算法控制引擎对当前数据包中的载荷进行加解密，并完成网络协议中的校验，使用该网络安全芯片的设备既可以自由的访问外网也可以安全的访问内网数据，同时保证内网数据不会通过设备泄露到外网。
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公开(公告)号：CN114418334A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111621494.1
申请日：2021-12-23
Applicant: 国网宁夏电力有限公司超高压公司 , 西安交通大学
Abstract: 本发明涉及节能减排技术领域，尤其涉及一种高压直流输电换流阀冷却系统的综合节能评估方法和系统，所述方法包括：从待评估高压直流输电换流阀冷却系统中，获取每个预设指标的实际测量值；根据每个预设指标的实际测量值，得到每个预设指标对应的指标评价值；根据每个预设指标对应的指标评价值以及每个预设指标对应的权重值，得到待评估高压直流输电换流阀冷却系统的综合节能评估值。能够对特定时间段下不同高压直流输电换流阀冷却系统进行节能评估，还可以对单一高压直流输电换流阀冷却系统的不同运行状态进行评估，对保证高压直流输电换流阀冷却系统的经济高效运行具有非常重要的作用，同时对倡导节约资源和绿色经济有很重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN112152777B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010832531.2
申请日：2020-08-18
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明涉及同态加密技术领域，特别涉及一种面向同态密码运算的密钥转换方法，包括以下步骤：对外部输入的密文数据进行处理，转换成扩展秘钥参数，且对外部输入的数据进行数据缓存；将扩展秘钥参数和缓存数据通过多项式运算，最后通过模运算，得到降维的密文。还公开了一种面向同态密码运算的密钥转换系统，包括转换密钥生成模块和密钥转换模块。还公开了一种计算机设备和计算机可读存储介质，计算机程序被处理器执行时实现所述面向同态密码运算的密钥转换方法的步骤。克服了原始的基于RLWE问题设计的全同态加密方案存在计算复杂，密钥尺寸大，导致运行效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN110222818B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201910395235.8
申请日：2019-05-13
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06N3/04 , G06F12/0802
Abstract: 本发明一种用于卷积神经网络数据存储的多bank行列交织读写方法，设计多bank的存储结构，多bank存储器根据不同的运算模式调整数据存储通路，各阵列子集与卷积核一一对应，各阵列子集产生的不同通道的中间结果数据，直接分bank写入多bank存储器中，在中间结果数据读出的过程，采用逐bank读出的方法，这样每次读取的中间结果数据都是属于同一个通道内的中间结果数据，再进行下一次的数据调用时即可直接调用。本发明提高了数据调度效率。
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公开(公告)号：CN110363287B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910584312.4
申请日：2019-07-01
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向内存计算和室内是否有人的神经网络设计方法，设计超轻量级神经网络模型，即UL‑CNN模型；将UL‑CNN模型根据基于内存计算架构的芯片对高电平不敏感以及内存限制在2K*2K范围内的规则，使用定点化处理调整卷积运算和全连接矩阵运算方法，从而使UL‑CNN模型应用在基于内存计算架构的Conv‑Flash芯片上进行推理，最终进行室内是否有人检测。本发明在解决室内有人无人问题时，与其他主流CNN相比参数量和计算量减少，计算时间更短，但是准确率基本不变。
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