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公开(公告)号：CN107175686A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710435982.0
申请日：2017-06-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种机器人关节，包括壳体、电机，以及连接在所述壳体和电机上的谐波减速器；所述谐波减速器包括输入轴、椭圆形凸轮、薄壁轴承外壳、中空的刚轮、中空的柔轮和应变片；输入轴的一端与凸轮的一端固定连接；凸轮和薄壁轴承外壳之间设有球形滚动体，凸轮带动薄壁轴承外壳旋转；柔轮的下部表面呈小模数外齿形，刚轮内壁呈小模数内齿形，刚轮内壁和柔轮的下部相适配；薄壁轴承外壳与柔轮的下部内腔相适配；应变片固定连接在柔轮的表面。该机器人关节结构简单，关节中的各种导线不会因为关节的转动而缠绕，穿线方便；同时能准确测量谐波减速器的输出力矩。
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公开(公告)号：CN106119593A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610638931.3
申请日：2016-08-05
Applicant: 东南大学
CPC classification number: C22C5/06 , C22C1/05 , C22C29/067 , C22C32/0052 , H01H11/048
Abstract: 本发明是一种Ti2SnC增强Ag基电触头材料的制备方法，该复合材料由Ti2SnC和Ag基体组成，其中Ti2SnC增强相的质量百分数为1～50％。将Ti2SnC粉末和Ag粉末按比例混合5～240min后，在100～800MPa下冷压成型。将生坯在保护性气氛或真空中，600～1000℃烧结1～12h，即制备成Ti2SnC增强Ag基复合电触头材料。本发明制备出的Ag/Ti2SnC复合电触头材料具有致密度高，组织均匀，硬度适中，导电性好等优点。
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公开(公告)号：CN105624458A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610113835.7
申请日：2016-02-29
Applicant: 东南大学
IPC: C22C5/06 , C22C29/06 , C22C32/00 , C22C1/05 , H01H1/0233
CPC classification number: C22C5/06 , B22F2998/10 , B22F2999/00 , C22C1/05 , C22C1/051 , C22C29/06 , C22C32/0052 , H01H1/0233 , B22F1/0003 , B22F3/02 , B22F3/10 , B22F2201/11 , B22F2201/20
Abstract: 一种Ti3AlC2增强Ag基电触头材料的制备方法。该复合材料由Ti3AlC2和Ag基体组成，其中Ti3AlC2增强相的质量百分数为1～70％。将Ti3AlC2粉末和Ag粉末按比例混合5～300min后，在100～900MPa下冷压成型。将生坯在保护性气氛或真空中，500～1000℃烧结1～24h，即制备成Ti3AlC2增强Ag基复合电触头材料。本发明制备出的Ag基复合材料具有致密度高，组织均匀，硬度适中，导电性好等优点。
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公开(公告)号：CN114881430B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210417764.5
申请日：2022-04-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F16/29 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于网络地图服务的社区生活便利度评价方法，适用于城市级别的社区生活便利度评价，包括：使用关键字搜索接口获取研究区域的商业小区和生活服务设施数据；根据生活服务设施的数量分配权重，建立生活便利度评价体系；利用缓冲区分析方法筛选潜在可达设施，通过路径规划接口获取社区与生活服务设施之间的步行时间；基于机会累积方法，引入高斯衰减函数，计算社区生活便利度。本发明充分利用网络地图服务数据量大、精度高、更新快特点，通过高斯衰退函数将社区与公共服务设施的距离纳入社区生活便利度评价，提高了评价方法的准确性。
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公开(公告)号：CN119544259A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411444901.X
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 东南大学
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , H04L67/104 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F21/32 , G06F21/64 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种云平台数据安全风险预测方法、系统及存储介质，涉及数据安全技术领域，包括：获取云平台的至少一个数据存储节点和至少一个数据存储路径；获取数据存储节点的数据重要等级；对云平台的数据进行备份，备份数据存储在区块链中；得到至少一个网络攻击类别，计算得出网络攻击类别的占比；计算得出网络攻击类别对云平台攻击的平均影响因子；计算得出至少一个网络攻击对云平台攻击的总体影响因子；使用总体影响因子作为云平台数据安全风险预测等级。通过设置安全分类模块、异常获取模块、因子计算模块和风险预测模块，考虑到各种网络攻击的不同情况及对数据影响的不同，得到的预测结果具有较高的参考价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119537070A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411447065.0
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 东南大学
IPC: G06F11/07 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种云平台大规模主机故障的处理方法及系统，包括：获取所有历史主机分析原始数据，并对所有历史主机分析原始数据进行特征提取。基于对主机中的海量历史分析数据及最终的分析结果进行综合总计分析，最终分析为存有主机故障种类的所有历史分析特征数据中出现的分析特征作为与主机故障种类相关的若干个分析特征，同时计算主机故障种类与分析特征之间的相关权重，依次作为后续分析时，进行匹配度计算的数据基础，进而实现对于海量分析数据的有效复用，提高推荐分析手段时的精准度，可有效的降低对于工作人员分析经验的积累需求，实现海量分析数据的有效复用，保证主机故障分析时可以进行推荐最佳的检修手段。
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公开(公告)号：CN118093102B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410507949.4
申请日：2024-04-25
Applicant: 东南大学 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种群智感知中的资源分配方法，涉及移动用户MU的策略制定过程中一致的部分建模为标准的凸优化问题，本发明根据群智感知的真实情况，提出了移动用户个人的对不同任务的偏好属性并进行量化分析，提出连续策略迭代算法CSI使得MCS系统能够在跨周期迭代的过程中学习用户的偏好程度，并与相关的Greedy以及Ranking算法进行了仿真比较。在一般的实验设置下，相较于对比的基于贪心和等级划分的优化算法，CSI算法在效用指标上有10%~20%的提升，且使得模拟误差降低10%左右。本发明证明了CSI算法在大多数场景下有着更优秀的指标，助力提高收集数据的质量，同时增加系统的可靠性和稳健性。
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公开(公告)号：CN118093102A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410507949.4
申请日：2024-04-25
Applicant: 东南大学 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种群智感知中的资源分配方法，涉及移动用户MU的策略制定过程中一致的部分建模为标准的凸优化问题，本发明根据群智感知的真实情况，提出了移动用户个人的对不同任务的偏好属性并进行量化分析，提出连续策略迭代算法CSI使得MCS系统能够在跨周期迭代的过程中学习用户的偏好程度，并与相关的Greedy以及Ranking算法进行了仿真比较。在一般的实验设置下，相较于对比的基于贪心和等级划分的优化算法，CSI算法在效用指标上有10%~20%的提升，且使得模拟误差降低10%左右。本发明证明了CSI算法在大多数场景下有着更优秀的指标，助力提高收集数据的质量，同时增加系统的可靠性和稳健性。
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公开(公告)号：CN116626733A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310607607.5
申请日：2023-05-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基准站间模糊度固定异常检测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：基于对流层先验模型估计对流层干延迟利用对流层先验知识估计对流层湿延迟基于无电离层模型计算对流层延迟理论值Δ▽T；根据对流层干延迟和对流层湿延迟之和得到总对流层延迟将总对流层延迟与对流层延迟理论值Δ▽T进行比较，当偏差超过指定阈值时，判定窄巷模糊度固定异常。本发明有效解决了Ratio检验和网元模糊度闭合检验方法无法准确检验异常固定的模糊度问题。且本方法对于模糊度固定异常偏差越大的情况检测越准确，有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN114916015A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210519737.9
申请日：2022-05-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04W28/14 , H04L67/1023 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种雾无线接入网中基于量化的联邦强化学习的协作缓存方法，包括：1、根据全局内容流行度来初始化缓存节点的本地缓存内容，初始化缓存节点的本地模型权重参数，单个周期内的本地模型迭代次数和总的模型训练周期；2、每一个缓存节点根据接收到的用户请求信息进行内容缓存决策和本地模型训练；3、计算缓存命中率和用户请求延迟；4、一个训练周期结束时，对每一个缓存节点的本地模型进行网络剪枝；5、对本地模型更新量进行量化压缩和权值共享处理；6、将本地模型更新量上传到云中心进行全局模型聚合得到全局模型，再将全局模型分发给每一个缓存节点，进入下一个训练周期。本发明提高缓存命中率，降低网络负载压力。
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