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公开(公告)号：CN110867942B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201911192933.4
申请日：2019-11-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC: H02J7/35
Abstract: 本发明涉及无人机电源技术领域，具体涉及一种无人机太阳能发电组件，旨在解决无人机续航能力较差的问题。本发明的无人机太阳能发电组件包括：太阳能薄膜机壳、蓄电池和控制模块。其中，太阳能薄膜机壳设置于无人机上部，用作无人机的上侧机壳，并将太阳能转换为电能；蓄电池设置于无人机内部，用于存储太阳能薄膜机壳转换的电能，并给无人机电源充电；控制模块设置于无人机内部，用于监测无人机电源的电量和蓄电池的电量，并根据监测结果控制蓄电池进行充电或放电。本发明利用太阳能作为电力来源，基于3D打印技术制作重量轻的太阳能无人机外壳，在不破坏无人机空气动力设计和增加无人机自重的前提下，提高了无人机续航能力和有效作业时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110867942A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911192933.4
申请日：2019-11-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC: H02J7/35
Abstract: 本发明涉及无人机电源技术领域，具体涉及一种无人机太阳能发电组件，旨在解决无人机续航能力较差的问题。本发明的无人机太阳能发电组件包括：太阳能薄膜机壳、蓄电池和控制模块。其中，太阳能薄膜机壳设置于无人机上部，用作无人机的上侧机壳，并将太阳能转换为电能；蓄电池设置于无人机内部，用于存储太阳能薄膜机壳转换的电能，并给无人机电源充电；控制模块设置于无人机内部，用于监测无人机电源的电量和蓄电池的电量，并根据监测结果控制蓄电池进行充电或放电。本发明利用太阳能作为电力来源，基于3D打印技术制作重量轻的太阳能无人机外壳，在不破坏无人机空气动力设计和增加无人机自重的前提下，提高了无人机续航能力和有效作业时间。
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公开(公告)号：CN115064285A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210307548.5
申请日：2022-03-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 江西国科医药工程科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的中药方剂解析方法及装置，其中，方法包括：获取中药方剂的实体集合，该实体集合中包括至少一个实体；将实体集合中各个实体作为节点，根据节点之间的连接关系，得到初始节点图；对初始节点图进行矩阵化处理，得到目标矩阵；对目标矩阵进行处理，得到目标链路集合；利用目标链路集合中的各个目标链路对实体集合中的各个实体对应的节点进行调整，得到目标节点图；利用目标节点图对实体集合中的各个实体进行解析。采用本方法能够提高中药方剂解析的可靠性。
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公开(公告)号：CN112495841A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202110154669.6
申请日：2021-02-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 江西国科医药工程科技有限公司
Abstract: 本发明属于自动分拣领域，具体涉及了一种基于神经网络的中药分拣系统，旨在解决人工中药分拣的准确性不高及效率低的问题。本发明包括图像采集模块、重量采集模块、第一传送装置、第二传送装置、拣选装置、第一处理器、第二处理器，通过第一处理器获取图像采集模块、重量采集模块对第一传送装置上的待拣选中药进行数据采集，并通过中药类别识别模型进行识别分类，按照分类传送至对应的第二传送装置，然后通过第二处理器中的中药质量识别模型，基于第一处理器同样的输入数据进行质量检测，并基于设定阈值确定选取对象，通过拣选装置进行拣选。本发明在提高智能化程度的情况下，提高了分拣的效率，结构简单、可移植性高。
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公开(公告)号：CN115064285B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210307548.5
申请日：2022-03-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 江西国科医药工程科技有限公司
IPC: G16H70/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的中药方剂解析方法及装置，其中，方法包括：获取中药方剂的实体集合，该实体集合中包括至少一个实体；将实体集合中各个实体作为节点，根据节点之间的连接关系，得到初始节点图；对初始节点图进行矩阵化处理，得到目标矩阵；对目标矩阵进行处理，得到目标链路集合；利用目标链路集合中的各个目标链路对实体集合中的各个实体对应的节点进行调整，得到目标节点图；利用目标节点图对实体集合中的各个实体进行解析。采用本方法能够提高中药方剂解析的可靠性。
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公开(公告)号：CN112495841B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110154669.6
申请日：2021-02-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 江西国科医药工程科技有限公司
Abstract: 本发明属于自动分拣领域，具体涉及了一种基于神经网络的中药分拣系统，旨在解决人工中药分拣的准确性不高及效率低的问题。本发明包括图像采集模块、重量采集模块、第一传送装置、第二传送装置、拣选装置、第一处理器、第二处理器，通过第一处理器获取图像采集模块、重量采集模块对第一传送装置上的待拣选中药进行数据采集，并通过中药类别识别模型进行识别分类，按照分类传送至对应的第二传送装置，然后通过第二处理器中的中药质量识别模型，基于第一处理器同样的输入数据进行质量检测，并基于设定阈值确定选取对象，通过拣选装置进行拣选。本发明在提高智能化程度的情况下，提高了分拣的效率，结构简单、可移植性高。
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