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公开(公告)号：CN205192811U
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201521062342.2
申请日：2015-12-18
Applicant: 广东省特种设备检测研究院惠州检测院
Abstract: 本实用新型公开了一种锅炉能效测试烟气取样器，包括烟气采样管和取样箱，所述取样箱内设有过滤装置、干燥装置和真空泵，所述烟气采样管一端用于直接与待取样烟气接触，另一端与过滤装置连接，所述过滤装置与干燥装置连接，所述干燥装置与真空泵连接，所述烟气采样管与过滤装置之间设有第一截止阀，所述干燥装置与真空泵之间设有第二截止阀。本实用新型锅炉能效测试烟气取样器有效降低了烟气温度、减少了烟尘含量，降低了烟气湿度，有效防止烟气低于酸露点，提高取样管路的烟气压力，保证烟气分析仪的正常工作，减少烟气分析仪的故障发生。
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公开(公告)号：CN204149565U
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201420583985.0
申请日：2014-10-10
Applicant: 广东省特种设备检测研究院惠州检测院
IPC: B30B11/02
Abstract: 本实用新型公开了一种固体生物质燃料化验压饼机，包括箱体和电控箱，所述的电控箱位于箱体的外侧，所述的箱体顶部设有增压缸，所述的箱体内设有压饼模具，所述的压饼模具包括下压模块、上压模块和压杆，所述的上压模块旋转固定在下压模块上，下压模块旋转固定在箱体底部，所述的压杆通过锁紧块固定在增压缸下部，上压模块上设有生物质燃料放样孔，压杆在增压缸的驱动下向下运动对生物质燃料进行压饼。本实用新型固体生物质燃料化验压饼机结构简单，操作简便快捷，通过气液压增压缸和压饼模具对生物质燃料进行压饼处理，使得生物质燃料结构更加坚实，有效防止了在发热量检测时的喷燃现象，大大地提升了测试数据的准确性。
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公开(公告)号：CN208943663U
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201821709576.5
申请日：2018-10-22
Applicant: 广东省特种设备检测研究院惠州检测院
IPC: B01D45/16
Abstract: 一种双烟道循环离心除尘器，属于一种锅炉领域；具体涉及一种离心除尘器。本实用新型针对现有的缺陷，提供了一种分离烟气效果好、效率高的双烟道循环离心除尘器。本实用新型所涉及的一种双烟道循环离心除尘器，它包括烟气导流管、导流格栅、锥形风帽、烟尘收集装置和外烟气通道；烟气导流管的上端口为烟气进口，导流格栅设于烟气导流管下端，锥形风帽与导流格栅的下端连接，导流格栅和锥形风帽均位于烟尘收集装置内，烟尘收集装置上部设有内烟气出口，外烟气通道的下部伸入烟气导流管内部且固定在烟气导流管上，外烟气通道的上端口为外烟气出口，外烟气出口与锅炉连接。本实用新型主要应用于高效分离锅炉烟气内的颗粒物。
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公开(公告)号：CN117573975A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311548012.3
申请日：2023-11-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 鹏城实验室
IPC: G06F16/9535 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供了一种联邦跨领域的信息推荐方法、装置、终端设备及介质，所述信息推荐方法从服务器获取预先训练好的跨域序列推荐模型，并且通过用户的交互信息，确定对用户的推荐建议。该模型由服务器将多个本地模型聚合得到，每个本地模型对应一个客户端，并且每个本地模型在对应的客户端本地训练得到，这样，对于客户端来说，不需要将本地的数据上传到服务器，也可以通过服务器训练得到跨域序列推荐模型，然后从服务器获取该模型并进行应用，确保了客户端数据拥有方的数据隐私，此外相比现有的定制化推荐模型，跨域序列推荐模型通过多个本地模型聚合得到并且各本地模型分别由对应客户端本地训练得到，可以有效提高跨域序列推荐模型的性能和质量。
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公开(公告)号：CN117573975B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202311548012.3
申请日：2023-11-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 鹏城实验室
IPC: G06F16/9535 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供了一种联邦跨领域的信息推荐方法、装置、终端设备及介质，所述信息推荐方法从服务器获取预先训练好的跨域序列推荐模型，并且通过用户的交互信息，确定对用户的推荐建议。该模型由服务器将多个本地模型聚合得到，每个本地模型对应一个客户端，并且每个本地模型在对应的客户端本地训练得到，这样，对于客户端来说，不需要将本地的数据上传到服务器，也可以通过服务器训练得到跨域序列推荐模型，然后从服务器获取该模型并进行应用，确保了客户端数据拥有方的数据隐私，此外相比现有的定制化推荐模型，跨域序列推荐模型通过多个本地模型聚合得到并且各本地模型分别由对应客户端本地训练得到，可以有效提高跨域序列推荐模型的性能和质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117611791B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202311365198.9
申请日：2023-10-20
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨视爵科技有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于特征分离可变形卷积的飞行目标检测方法，所述方法包括如下步骤：一：建立训练数据集和测试数据集；二：使用可变形卷积进行不规则采样，以减少规则采样过程中的背景干扰；三：使用超高斯函数用于语义分割标签生成；四：设计适合软标签的焦点损失来计算特征分离监督的损失；五：对改进后的检测模型YOLO‑FRS进行训练和测试，完成遥感图像飞行状态飞机目标检测。本发明面向飞行目标检测需求，提出了一种特征响应分离可变形卷积模块来改进YOLOv5模型，该模型鼓励检测模型向目标区域聚集采样点，提取更多与目标相关的信息，并减少来自目标周围背景的干扰，从而实现检测性能的提升。
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公开(公告)号：CN118397348A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410506095.8
申请日：2024-04-25
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 上海浦东发展银行股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/20
Abstract: 一种用于图像分类的部分蒸馏联邦学习方法、电子设备及存储介质，属于图像分类处理技术领域。为提高客户端图像分类模型的准确性，本发明对服务器和图像分类客户端进行初始化得到参与训练的图像分类客户端，使用本地图像分类模型对蒸馏数据集中的蒸馏样本生成特征得到图像分类客户端本地知识集合上传到服务器；服务器根据接收到的图像分类客户端本地知识集合，在蒸馏数据集上训练相应的服务器模型；服务器为下一轮计算全局基础模型；对蒸馏数据集中的蒸馏样本生成部分知识集合，发送到图像分类客户端；图像分类客户端接收到生成的部分知识集合，计算部分蒸馏系数，进行图像分类客户端模型参数更新；重复直至执行完所有的通信轮次得到图像分类结果。
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公开(公告)号：CN117611791A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311365198.9
申请日：2023-10-20
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨视爵科技有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于特征分离可变形卷积的飞行目标检测方法，所述方法包括如下步骤：一：建立训练数据集和测试数据集；二：使用可变形卷积进行不规则采样，以减少规则采样过程中的背景干扰；三：使用超高斯函数用于语义分割标签生成；四：设计适合软标签的焦点损失来计算特征分离监督的损失；五：对改进后的检测模型YOLO‑FRS进行训练和测试，完成遥感图像飞行状态飞机目标检测。本发明面向飞行目标检测需求，提出了一种特征响应分离可变形卷积模块来改进YOLOv5模型，该模型鼓励检测模型向目标区域聚集采样点，提取更多与目标相关的信息，并减少来自目标周围背景的干扰，从而实现检测性能的提升。
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公开(公告)号：CN116306986B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202211569899.X
申请日：2022-12-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06N20/20
Abstract: 本发明公开一种基于动态亲和力聚合的联邦学习方法及相关设备，所述方法包括：服务器端发送初始化模型至所有客户端；客户端利用预存的本地数据对初始化模型进行模型训练，得到经过训练后的模型参数后；服务器端根据类别数量组成数据分布向量后，计算所有客户端之间的亲和力值；服务器端根据经过训练后的模型参数和亲和力值生成每个客户端在本轮中的个性化全局模型；客户端在每轮通信上结合个性化全局模型更新经过训练后的模型参数，直至服务器端执行完所有的通信轮次。通过服务器端根据经过训练后的模型参数和所有客户端之间的亲和力值，生成每个客户端的个性化全局模型，以便客户端进行更新训练后的模型参数，从而有效地提(56)对比文件应作斌等.动态聚合权重的隐私保护联邦学习框架《.网络与信息安全学报》.2022,第8卷(第5期),56-65.陈飞扬等.FCAT-FL:基于Non-IID数据的高效联邦学习算法《.南京邮电大学学报(自然科学版)》.2022,第42卷(第3期),90-99.Zhiyuan Zhao等.A Dynamic ReweightingStrategy For Fair Federated Learning.《2022 IEEE International Conference onAcoustics, Speech and Signal Processing》.2022,8772-8776.You Jun Kim等.Blockchain-based Node-aware Dynamic Weighting Methods forImproving Federated Learning Performance.《2019 20th Asia-Pacific NetworkOperations and Management Symposium》.2019,1-4.
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公开(公告)号：CN117286386A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311393069.0
申请日：2023-10-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种稀土相析出强化高熵合金及其制备方法。本发明公开了一种稀土相析出强化高熵合金及其制备方法，本发明是为了解决现有高熵合金强度不足的问题，该稀土相析出强化高熵合金的化学式为AlaCobCrcFedNieXf。其中，X为稀土元素Y或稀土元素La。主要是通过添加稀土元素Y和La，增加成分过冷，引发晶格畸变，并形成硬质的HCP相。进而实现细晶强化、固溶强化和第二相强化，从而提升高熵合金的强度。此外，本发明的熔炼方法，简单高效、生产效率高、成本低，适合于大规模生产。本发明应用于金属材料及其制备领域。
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