信息显示系统和信息显示方法

    公开(公告)号:CN102804249A

    公开(公告)日:2012-11-28

    申请号:CN201080033550.3

    申请日:2010-05-28

    CPC classification number: G02F1/167 G02F2001/133342 G02F2201/42 G09G2300/08

    Abstract: 提供了一种配置有紧凑型驱动装置和薄型信息显示面板的信息显示系统及信息显示方法。该信息显示系统包括:至少一个信息显示面板(9),其具有第一面板基板(2)、第二面板基板(1)和显示介质(3),其中,第一面板基板具有至少之一为透明的信息显示画面区域并且沿着表面方向导通,第二面板基板具有至少之一为透明的信息显示画面区域并且沿着表面方向不导通,显示介质配置在第一面板基板和第二面板基板之间并且由电场所驱动;以及驱动装置(31),其具有TFT基板(21)并且由与信息显示面板分开的工件制成,其中,TFT基板配置有具有薄膜晶体管(TFT)的像素电极。信息显示面板的第二面板基板侧的表面与TFT基板的表面相对配置,以利用在第一面板基板和TFT基板上的像素电极之间所生成的电场,在信息显示面板的信息显示画面区域上显示信息。

    层叠体和轮胎
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN106660330B

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201580032409.4

    申请日:2015-05-01

    Inventor: 西井雅之

    Abstract: 本发明的目的是提供展示出优异的挠性和耐疲劳性同时具有高的耐臭氧龟裂性的层叠体。该层叠体的特征在于包括:包含接枝了分子量为20至10,000的直链状、脂环族、分枝状或芳族的官能团的改性聚乙烯醇的覆膜(12);与所述覆膜(12)接触配设的橡胶层(11)。

    功能部件安装基座
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110418723A

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201880018615.3

    申请日:2018-02-26

    Inventor: 西井雅之

    Abstract: 功能部件安装基座(20)包括固定于轮胎(40)的内表面的底部(23)和自底部(23)的周缘部立起并具有成为供功能部件(30)的安装部(31)插入和拔出的出入口的开口部(21)的侧壁部(24),利用底部(23)和侧壁部(24)构成收纳功能部件(30)的安装部(31)的收纳凹部(22),在该功能部件安装基座(20)中,将底部(23)的轮胎内表面侧即底面(23b)的形状设为与轮胎内表面的凹型表面形状大致重合的凸状。

    信息显示面板
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102016706A

    公开(公告)日:2011-04-13

    申请号:CN200980115857.5

    申请日:2009-03-12

    CPC classification number: G09F9/372 G02F1/1339 G02F1/167

    Abstract: 一种具有信息显示部的信息显示面板,通过在分别配置于各基板的像素电极之间施加电压并且驱动显示介质来显示诸如图像等信息,该信息显示面板具有电极配线集中部,其中,从两个基板的像素电极引出的电极配线被集中在信息显示部的外侧,以与用于与外部驱动电路连接的连接端子部连接。信息显示面板还具有配置于信息显示部的外侧的框架肋。在信息显示部外侧通过使用包含导电性粒子的密封剂将与配置于一个基板上的像素电极相连的电极配线电连接到另一基板上的电极配线。框架肋的与电极配线集中部对应的部分的宽度形成为大于其它部分的宽度,用防湿材料填充基板的与电极配线集中部对应的部分的端部处的开口,包含导电性粒子的密封剂被配置于电极配线集中部之外的部分。

    轮胎图像识别方法和轮胎图像识别装置

    公开(公告)号:CN110945337A

    公开(公告)日:2020-03-31

    申请号:CN201880048281.4

    申请日:2018-08-07

    Abstract: 根据本发明:获得轮胎类型和轮胎状态中的任一者或这两者彼此不同的多个轮胎图像,所获得的图像被作为教师图像;将所述教师图像转换成预定像素数的大小;使用转换后的多个教师图像的数据作为学习图像、利用卷积神经网络来进行学习,并且设置所述卷积神经网络的参数;获得识别对象轮胎的轮胎图像,并且将所获得的轮胎图像转换成与所述教师图像的大小相同的大小;以及将所述识别对象轮胎的转换后的轮胎图像输入到所述卷积神经网络,并且判断所述识别对象轮胎的轮胎类型和轮胎状态中的任一者或这两者。

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