一种人机操作设备
    1.
    发明授权

    公开(公告)号:CN116428462B

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310413201.3

    申请日:2023-04-18

    Inventor: 杜左强 张必英

    Abstract: 本发明涉及计算机领域,更具体的说是一种人机操作设备包括矩形框,所述矩形框上插有多个格栅条,多个格栅条的后侧固定在后杆上。所述矩形框后侧的两端均固定有螺纹柱,后杆的两端分别插在两个螺纹柱上,每个螺纹柱上均螺纹连接有螺母。所述后杆的上侧固定有多个凸头,每个凸头的前侧粘接有弹性片,弹性片的上侧粘接有副杆,副杆的下端抵在凸头的后侧。所述矩形框的两侧均滑动连接有中条,两个中条的内端均固定有压头,矩形框的左右两端均螺纹连接有紧固螺丝I,紧固螺丝I压在对应的中条上,多个压头均位于多个格栅条的上侧。可以方便人机操作设备中的笔记本计算机散热。

    一种人机操作设备
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116428462A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310413201.3

    申请日:2023-04-18

    Inventor: 杜左强 张必英

    Abstract: 本发明涉及计算机领域,更具体的说是一种人机操作设备包括矩形框,所述矩形框上插有多个格栅条,多个格栅条的后侧固定在后杆上。所述矩形框后侧的两端均固定有螺纹柱,后杆的两端分别插在两个螺纹柱上,每个螺纹柱上均螺纹连接有螺母。所述后杆的上侧固定有多个凸头,每个凸头的前侧粘接有弹性片,弹性片的上侧粘接有副杆,副杆的下端抵在凸头的后侧。所述矩形框的两侧均滑动连接有中条,两个中条的内端均固定有压头,矩形框的左右两端均螺纹连接有紧固螺丝I,紧固螺丝I压在对应的中条上,多个压头均位于多个格栅条的上侧。可以方便人机操作设备中的笔记本计算机散热。

    一种机箱防尘设备
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116560469A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310413004.1

    申请日:2023-04-18

    Inventor: 杜左强

    Abstract: 本发明涉及计算机领域,更具体的说是一种机箱防尘设备。包括平板和竖板,所述平板和竖板分别为机箱的两个面,平板固定在竖板的上部,平板与竖板垂直,平板和竖板上均设置有通风口。所述竖板上通风口的外侧固定有滤网,滤网上设置有安装口,安装口处安装有出风风扇。所述平板上侧的通风口处设置有塑料网,塑料网的两端分别固定在一个侧座上。所述平板的上侧固定有十字架,十字架的左右两端均滑动连接有滑座,十字架的中部竖向滑动连接有中座,中座上铰接有两个铰接杆,两个铰接杆的另一端分别铰接在两个滑座上,每个滑座上均固定有插轴,两个插轴分别穿过两个侧座。可以方便空气从机箱内进出,可以将灰尘滤出后清理。

    一种机箱防尘设备
    5.
    发明授权

    公开(公告)号:CN116560469B

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202310413004.1

    申请日:2023-04-18

    Inventor: 杜左强

    Abstract: 本发明涉及计算机领域,更具体的说是一种机箱防尘设备。包括平板和竖板,所述平板和竖板分别为机箱的两个面,平板固定在竖板的上部,平板与竖板垂直,平板和竖板上均设置有通风口。所述竖板上通风口的外侧固定有滤网,滤网上设置有安装口,安装口处安装有出风风扇。所述平板上侧的通风口处设置有塑料网,塑料网的两端分别固定在一个侧座上。所述平板的上侧固定有十字架,十字架的左右两端均滑动连接有滑座,十字架的中部竖向滑动连接有中座,中座上铰接有两个铰接杆,两个铰接杆的另一端分别铰接在两个滑座上,每个滑座上均固定有插轴,两个插轴分别穿过两个侧座。可以方便空气从机箱内进出,可以将灰尘滤出后清理。

    一种基于机器学习的区块链四阶段共识方法

    公开(公告)号:CN116527521A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310486710.9

    申请日:2023-04-29

    Abstract: 为了利用区块链服务节点的算力对机器学习模型进行训练,同时也为了提高共识速度,本发明提供了一种基于机器学习的区块链四阶段共识方法。本发明所提供的区块链共识方法把共识过程分为任务发布、预训练、最终训练、验证与奖励四个过程。客户节点将机器学习模型、训练脚本和数据集上传至星际文件系统(Inter Planetary File System,IPFS),将任务列表写入区块链。预训练服务节点从区块链读取任务属性信息,从IPFS中获取真实数据集和训练脚本,在本地计算节点训练,准确度达到要求时上传模型至IPFS中,把模型信息写入区块链中。最终训练节点从区块链中读取预模型和数据集的地址,从IPFS获取机器学习模型并下载到本地,对机器学习模型进行最终训练并把最终模型写入IPFS中,将其地址写入区块链网络中。验证服务节点从区块链中获取最终模型地址,从IPFS文件系统中取出最终模型并进行验证,对训练模型的节点发放奖励。

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