公开(公告)号：CN219179957U

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202320119211.1

申请日：2023-01-18

Applicant: 米亚斯物流设备(昆山)有限公司

Inventor： 潘伟 ,  赵颐 ,  李波 ,  范云龙 ,  刘旭 ,  李鹏彪 ,  楚闻

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

Abstract: 本实用新型提供一种桁架机器人用搬取卷筒状货物的抓取装置，包括固定盘、驱动丝杆、主体方管、若干滑块组件、若干夹指组件以及丝杆固定块；固定盘和丝杆固定块分别安装在主体方管的两端，驱动丝杆设置在主体方管内部，驱动丝杆的两端分别与固定盘及丝杆固定块可转动的连接；滑块组件与驱动丝杆啮合连接，且主体方管与滑块组件对应位置具有若干侧面通孔；夹指组件通过连杆组件与主体方管可转动的连接，且夹指组件通过连杆组件与滑块组件可转动的连接；驱动丝杆转动时驱动滑块组件沿主体方管主轴方向移动，滑块组件驱动夹指组件沿接近或远离主体方管的方向运动。

公开(公告)号：CN220491300U

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202322243425.2

申请日：2023-08-21

Applicant: 深圳技术大学

Inventor： 韩林波 ,  李旭凯 ,  杨安琪 ,  覃韬

IPC: G06F3/01 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本实用新型涉及体感交互技术领域，尤其涉及一种基于水凝胶传感器的空中手写字母识别系统，包括信号采集组件、供电模块、信号处理电路和计算机；所述供电模块为所述信号处理电路提供电源电压，所述信号采集组件与所述信号处理电路的输入端连接，所述信号处理电路的输出端与计算机连接，所述计算机包括神经网络训练模块和识别模块。柔性水凝胶具有体积小、贴合度好、柔韧性高的优点，使用其作为传感单元，不仅方便穿戴，还可以更好地感知和接受手指关节弯曲时产生的形变信号，保证了手势采集的准确性和可能性，同时使用采集的信号数据集对神经网络进行训练，提高了字母识别的准确度。

公开(公告)号：CN222562015U

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202421369319.7

申请日：2024-06-14

Applicant: 深圳市金吉数码科技有限公司

Inventor： 金家喆 ,  沈俊潇

IPC: G06F3/01 ,  G06F3/0346 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/047 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08

Abstract: 本实用新型公开一种多设备交互手势控制指环，属于人机交互技术领域；包括：指环主体，其包括相互配合的外环和内环；所述外环和内环之间形成容纳腔；安装板，其安装在容纳腔内；所述安装板为相连的弧形PCBA电路板和电池安装板组成的环形结构，所述PCBA电路板的直径大于电池安装板的直径，所述PCBA电路板外侧与外环内侧抵接，所述电池安装板内侧与内环外侧抵接；检测模块，其包括信号连接的控制单元和传感器；所述控制单元和传感器均安装在PCBA电路板上，且位于PCBA电路板与内环之间；所述传感器包括加速度传感器和陀螺仪；本实用新型的指环结合了运动传感器和无线通信技术，以实现无缝和直观的用户体验。

公开(公告)号：CN218827841U

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202221758847.2

申请日：2022-07-08

Applicant: 江西洪都航空工业集团有限责任公司

Inventor： 江海涛 ,  万蒋亮 ,  鞠文飞 ,  王兵 ,  袁飞马 ,  章祎 ,  张红余 ,  刘建平 ,  李宜 ,  周曦 ,  程一 ,  孙春春 ,  吴乐 ,  汤新颖 ,  李永强

IPC: H01Q3/00 ,  H01R13/02 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本实用新型涉及一种测控站天线角度数据处理装置，属于遥测技术领域。一种测控站天线角度数据处理装置，配合现有测控站系统使用，其包括电源、工控机、电源转换模块和NTP模块；电源用于给工控机供电；电源转换模块用于将电源输入的220V电压转换成12V直流电压，为NTP模块供电；NTP模块输出网络授时信息到工控机，工控机将时间同步信息传递给现有测控站系统。本实用新型具有如下优点：1、通过LSTM算法对角度数据序列进行准确预测，以预测结果为依据对天线的角度数据进行判断；2、灵活的人机交互；3、通过网络接口与测控站系统现有的计算机设备进行数据交换，可实现“即插即用”,具有很大的通用性，可适用于各型测控站。

公开(公告)号：CN119967020A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510020199.2

申请日：2025-01-07

Applicant: 广州通则康威科技股份有限公司

Inventor： 王永勇 ,  侯宇鑫 ,  黄振江

IPC: H04L67/12 ,  H04L47/6275 ,  H04L69/04 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种设备状态信息主动上报方法及系统，涉及通信技术领域，包括收集设备历史数据，预测设备的状态，并根据预测结果动态调整上报周期，对每个周期内上传的数据进行优化，实时监测网络运行状态，根据网络状态将优化后的数据上传至服务器。通过收集设备历史数据并预测设备状态，动态调整数据采样频率和上报周期，优化了数据采集效率，减少了无效数据传输量，提升了资源利用率和上报效率，对每个周期内的数据进行压缩与优先级划分，确保高优先级数据得到优先传输，减轻网络传输负担，利用动态调整机制和智能算法，显著提高了数据上传的实时性和资源利用效率。

公开(公告)号：CN119966778A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510133284.X

申请日：2025-02-06

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 杨二昆 ,  邓毅雯 ,  邓成

IPC: H04L27/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种融合全局‑局部信息的低信噪比调制信号识别方法及系统，将不同调制类型信号的I/Q数据输入ResNet网络和Transformer网络中。分别提供得到局部特征信息res和全局特征信息fc，对局部特征信息res和全局特征信息fc进行合并，得到不同信号调制类型的联合特征output，从而构建得到ResTransformerAtt模型，利用ResNet和Transformer网络相结合设计学习全局‑局部上下文特征的调制信号识别模型，利用两种深度学习模型分别提取的特征来加强特征表示，从而提升信号识别的精度和泛化应用能力，完成复杂电磁环境下多类型信号下的稳定的通信识别。

公开(公告)号：CN119966681A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510030679.7

申请日：2025-01-08

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 高海昌 ,  马芷璇 ,  黄军祥 ,  王萍

IPC: H04L9/40 ,  G06F21/57 ,  G06F21/62 ,  G06N20/00 ,  G06N5/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请的实施例涉及机器学习技术领域，特别涉及一种基于联邦学习的用户数据分布隐私的获取方法，通过在中央服务器端部署辅助数据集并建立虚拟客户端集群来进行联邦学习，当联邦学习完成后，基于虚拟客户端的每一轮训练的准确率组合得到时序矩阵，将虚拟客户端对应的时序矩阵和数据分布分别作为训练样本和训练标签，训练预构建的推断模型，从而利用训练完成的推断模型的来预测被攻击的目标客户端的本地数据在各个类别上的数据分布。该方法可以在不影响联邦学习的正常流程的同时，获取到用户数据分布隐私，为联邦学习中的安全防护和隐私保护提供了新的研究思路和视角。

公开(公告)号：CN119965861A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510432615.X

申请日：2025-04-08

Applicant: 南昌航空大学

Inventor： 毕瀚元 ,  程若发

IPC: H02J3/00 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/049

Abstract: 本发明涉及融合分解重构技术与多任务学习的多元负荷联合预测方法，先获取电负荷、冷负荷、热负荷的历史负荷序列以及影响因素特征的数据序列，形成历史多元负荷序列库和影响因素特征库；通过变分模态分解方法对历史多元负荷序列库中的数据进行初步分解，并使用混合特性评估法进行重构，更新历史多元负荷序列库；将历史多元负荷序列库和影响因素特征库重塑为三维特征张量，构建CNN‑ECA‑MMoE多任务学习模型，用于输出特征共享与特征提取的结果；构建CNN‑ECA‑MMoE‑LSTM多任务学习模型并利用三维特征张量进行模型训练，通过训练好的模型输出电负荷、冷负荷、热负荷的预测结果。本发明方法提高了多元负荷的预测精度。

公开(公告)号：CN119965848A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510083066.X

申请日：2025-01-20

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 周智恒 ,  黄星皓 ,  周文略 ,  马碧云 ,  李红梅 ,  许晓民 ,  李军

IPC: H02J3/00 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/09 ,  G06N3/048 ,  G06F18/24 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的居民家电用电负荷预测方法、设备及介质，其中方法包括：收集居民用户用电设备负荷数据；根据收集到的数据构建训练集；搭建基于深度学习的具有长短时间视野的多任务预测模型，用于预测用电设备是否工作和预测该设备的用电负荷；设计多任务预测模型的三阶段训练策略，并采用训练集对模型进行训练；使用训练后的多任务预测模型用于预测接入虚拟电网的各居民用户的各用电设备在未来短期内的工作状态和用电负荷。本发明搭建多任务预测模型，通过三阶段策略训练模型，能够高效提取历史用电数据的长时间与短时间内的关键信息，具备多任务关联特征提取能力，动态适应不同场景，精准预测用电设备工作状态及负荷变化。

公开(公告)号：CN119965840A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510044288.0

申请日：2025-01-11

Applicant: 中国大唐集团科技创新有限公司 ,  大唐多伦瑞源新能源有限公司 ,  大唐内蒙古多伦煤化工有限责任公司 ,  中新能化科技有限公司

Inventor： 冯少广 ,  杨琳 ,  杨文博 ,  刘永健 ,  梅长松 ,  刘燕 ,  刘海洋 ,  于博文 ,  张晶 ,  段琦玮 ,  王巍 ,  韩百岁 ,  景誉

IPC: H02J3/00 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2135 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  H02J3/38 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种多源数据融合的超短期风电功率预测方法，涉及风力发电技术领域，该方法包括：通过从数值天气预报、风电场气象监测设备和风机运行状态监控系统分别采集数据，进行预处理，形成多源风电监测数据流。然后，对该数据流进行特征提取和加权融合，得到目标风电融合特征集。接着，利用风电多源历史数据进行训练和优化，构建风电功率预测模型。最后，基于该模型对目标融合特征集进行超短期风电功率预测。解决了现有风电功率预测方法中缺乏多源数据融合、导致预测精度低和实时性差的技术问题，通过融合数值天气预报、气象数据和风机运行数据等多源信息，达到了提高风电功率预测的精度和实时性的技术效果。