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公开(公告)号：CN108723871A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810460208.X
申请日：2018-05-14
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种具备烘干功能的数控机床工作平台用清理装置，包括主杆、支撑杆、压缩弹簧、拉把和支撑柱，所述主杆贯穿于防滑套的内部，且主杆的左侧连接有连接块，所述支撑杆设置于连接块的外侧，且连接块的两侧均连接有纤维块，并且纤维块的外侧开设有限位槽，所述压缩弹簧位于连接块的内部，所述主杆的中上部开设有放置槽，所述拉把通过固定轴与支撑杆相互固定，所述支撑柱位于支撑杆的底部，所述支撑杆的内部预留有通槽。该具备烘干功能的数控机床工作平台用清理装置，蓄电池、电热丝和喷嘴的使用，使该装置能够具有烘干的功能，从而在清理完工作台之后，对清理的区域进行烘干处理，提高了该装置的工作效率。
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公开(公告)号：CN107926801A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711448724.2
申请日：2017-12-27
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明涉及水产养殖技术领域，尤其涉及水产养殖的网箱养殖器，包括：浮台、液面、分力器；所述浮台漂浮在液面的上方，且浮台的底部与分力器相连接；所述主绳索的顶部与分力器相连接，且主绳索的底部通过固定座与泥沙底相连接；所述防护栏设置在浮台的顶部，且防护栏与浮台通过固定方式相连接；所述下层养殖网位于浮台的下方，且下层支撑框架设置在下层养殖网的内部。本发明通过以上结构上的改进，具有结构设计简单合理、固定效果好、整体牢固性强、根据养殖鱼类的大小可进行分层养殖、空间利用率高、经济效益高的优点，从而有效的解决了现有装置中存在的问题和不足。
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公开(公告)号：CN107950629B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN201711448722.3
申请日：2017-12-27
Applicant: 贵州大学
IPC: A22C21/04
Abstract: 本发明涉及浸烫设备技术领域，尤其涉及一种可收集污物的家禽浸烫设备，包括：导板、滚辊、转轴；导板安装在装置本体的上部前侧，且导板与装置本体通过焊接方式相连接；滚辊、转轴、第二滚辊及第二转轴安装在装置本体的内部中间，且滚辊、第二滚辊通过转轴及第二转轴与装置本体通过贯通相连接；滚辊、第二滚辊的外部设置有链条，且滚辊、第二滚辊与链条通过套合方式相连接；链条的外部安装有刮板，且链条与刮板通过螺栓固定相连接；本发明通过对结构上的改进，并结合现有技术中，具有结构精良，污物排放能力强，且实用性高的优点，解决了现有装置技术中出现的问题和不足，使之更加具有实用性的目的。
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公开(公告)号：CN111126039B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201911355241.7
申请日：2019-12-25
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/33 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向关系抽取的句子结构信息获取方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、从数据集中抽取包含两个实体且已知实体语义关系类别的关系提及语句；步骤二、使用实体标记符和分隔符将步骤一中抽取出来的关系提及语句中的实体进行分隔和标记；步骤三、基于预训练字向量查找表或随机字向量查找表对文本进行向量映射；步骤四、通过神经网络对表示文本的向量矩阵进行卷积操作提取句子结构特征；步骤五、对卷积后的结果实施最大池化操作，进一步获取抽象特征；步骤六、全连接、Softmax层预测分类结果。通过在卷积神经网络之前对句子实体进行标记和分隔，能够更好地得到各部分内容的语义信息，获取到以实体为中心的句子结构特征，进行关系抽取，可以达到一个比较好的性能。
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公开(公告)号：CN110697305A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911025917.6
申请日：2019-10-25
Applicant: 贵州省烟草公司遵义市公司 , 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种垂直式上包机，包括机架、往复提升机构和若干个提升托盘，往复提升机构带动提升托盘上下循环运动，提升托盘包括上托板、下托板、折叠铰链和限位机构，上托板和下托板通过折叠铰链铰接，下托板在往复提升机构带动其上升时水平展开并适于承载货物，限位机构将所述上托板和下托板的活动限定在设定的角度内，在机架靠近所述提升托盘下移侧的底部设置有弧形板，弧形板在所述提升托盘移动至其位置处时，限制下托板的展开状态并将其导移至提升托盘的上升侧。本发明可使提升托盘的下托板在下移至机架下部时被限制在近似水平状态，从而有效降低了提升托盘的高度，有利于降低工作强度，提高上包效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109620639A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811543928.9
申请日：2018-12-17
Applicant: 贵州大学
IPC: A61H1/02
CPC classification number: A61H1/0277 , A61H1/0222 , A61H2001/0233 , A61H2201/1207 , A61H2201/5007
Abstract: 本发明公开了一种肘关节康复训练设备的控制装置及控制方法，包括：大臂支撑架、设置在所述大臂支撑架上的肘关节屈伸机构，所述肘关节屈伸机构包括中间部分转动连接在大臂支撑架上的摇杆、传动部件和驱动装置，在所述摇杆的上部设置有握力传感器，所述握力传感器与控制器电气连接，所述控制器与所述驱动装置电气连接，所述握力传感器检测握力值并传输给所述控制器，所述驱动装置根据来自所述控制器的命令按设定的正反转、时间、速率动作；本发明可根据患者握力的大小及持续时间来决定肘关节屈伸机构的正反转、时间及速率，有效的提高了患者的使用体验。
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公开(公告)号：CN109032314A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811161043.2
申请日：2018-09-30
Applicant: 贵州大学
CPC classification number: G06F1/20 , G06F1/182 , G06F2200/202
Abstract: 本发明公开了一种风冷式电脑机箱，包括机箱主体、侧板、前板、自动翻板组件、风道散热组件和配合安装组件，所述机箱主体的两侧设置有侧板，所述侧板的上方设置有自动翻板组件，所述前板的上方设置有风道散热组件自动翻板组件的设置，可制动控制电脑机箱的侧板开闭，在使用时有组于机箱内部的全面快速的散热，可以根据需求进行调节，在不使用时使机箱为密闭空间避免闲置使灰尘的进，风道散热组件的设置，解决了电脑机箱的风冷式散热多为整体性散热，没有直接作用于内部元件，散热效果不佳的问题，使吹风散热直接作用于内部元件，增加了散热效果，吹走了内部元件上的灰尘，有利于电脑机箱更好的工作。
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公开(公告)号：CN108679924A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810455708.4
申请日：2018-05-14
Applicant: 贵州大学
IPC: F25D31/00
CPC classification number: F25D31/00
Abstract: 本发明公开了一种用于机械自动化生产的工件快速降温用机箱，包括机箱本体、集风板和循环管道，所述机箱本体的左侧开设有进料口，所述机箱本体的上方安装有风机，所述集风板安装在机箱本体的内部，所述集风板的下方安装有出风喷头，所述导热板通过两侧的支撑杆与机箱本体的内壁固定连接，且导热板左端的前侧面被进水管贯穿，所述循环管道的左右两端分别与进水管和出水管相互连接。该用于机械自动化生产的工件快速降温用机箱，空气通过数个出风喷头分流进入机箱本体的内部，提高工件降温的效率，传送带下方的循环管道中流动的冷水便于吸附传送带上的热量，从而降低传送带的热量。
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公开(公告)号：CN110516239B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201910788092.7
申请日：2019-08-26
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的分段池化关系抽取方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：基于预训练词向量和随机词向量以及零向量对文本进行向量映射；步骤二：通过神经网络对向量矩阵进行卷积操作提取特征；步骤3：对卷积后的结果分段池化进一步抽象特征；步骤4：全连接、Softmax层预测结果。在充分利用句子文本完整信息的基础上，采用实体分割策略，引入神经网络技术，充分发挥神经网络分层自动提取高维抽象特征的特点，将提取由实体分割的文本各部分池化特征，并且在一定程度上避免传统机器学习方法产生的特征稀疏问题，从而提高关系抽取的性能。
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公开(公告)号：CN110377912A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910669518.7
申请日：2019-07-24
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道深度神经网络的关系识别方法，该方法可以有效获取句子的结构信息和语义信息。在关系识别任务中，能否有效获取句子的结构信息对最终识别效果有至关重要的作用。目前获取句子结构信息的方法主要是位置向量和解析树。本发明提出了一种新的获取句子结构信息的思路，即利用句子本身的特点，将句中两实体将句子切分成不同的部分，每部分作为一个通道单独进行词嵌入，经过深度神经网络进行特征提取，进行关系识别。使用真实数据证明该方法能显著提高关系识别效果。
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