-
公开(公告)号：CN117282985A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311396784.X
申请日：2023-10-25
Applicant: 之江实验室
IPC: B22F10/28 , B22F10/366 , B22F10/38 , C22C38/04 , C22C38/58 , C22C38/42 , C22C38/44 , B33Y10/00 , B33Y70/00 , B33Y80/00
Abstract: 本申请提供一种通过3D打印提高机器人脚踝耐磨性的方法、工件。该方法包括构建待打印样品的三维模型，对所述三维模型进行切片处理，得到多个切片层的轮廓边界，将原料粉末铺设于各个切片层的轮廓边界内；通过激光束扫描各个所述切片层上的原料粉末进行熔化，制备得到用于制备机器人脚踝的打印工件；所述激光束的光斑直径为d，所述激光束在各个所述切片层上的扫描间距为H，满足H＝(0.1～0.5)d。本申请提供的打印方法可以提高打印工件的耐磨性，延长打印工件的使用寿命。
-
公开(公告)号：CN116384472A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310348758.3
申请日：2023-03-29
Abstract: 本说明书公开了一种数据处理系统、方法、设备及存储介质，可以通过任务调度模块针对目标图数据中包含的每个节点，在生成该节点的特征聚合任务时，可以判断预设的指定缓存区中是否包含有执行该节点的特征聚合任务所需的关联对象的特征表示，如果存在，则可以从指定缓存区中直接获取到关联对象的特征表示，如果不存在再去提取关联对象的特征表示。其中，指定缓存区中包含的执行该节点的特征聚合任务所需的关联对象的特征表示是在历史执行的其他节点的特征聚合任务时保存的，从而可以避免关联对象的特征表示进行重复提取，进而可以降低在对目标图数据中的每个节点的节点特征表示进行更新时的冗余计算操作，从而可以提升目标图数据的处理效率。
-
公开(公告)号：CN120012826A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510111257.2
申请日：2025-01-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N3/042 , G06N3/0455
Abstract: 本说明书公开了一种基于动态图神经网络执行业务处理的方法及装置。所述任务执行方法包括：将获取到的任意两个相邻时刻的图数据输入到预设的动态图神经网络中的GNN层中，以针对GNN层所包含的每个网络层，当两个相邻时刻的图数据中后一时刻的图数据通过该网络层时，针对后一时刻的图数据中包含的每个顶点，当在该网络层中确定该顶点对应顶点特征时所用到的其他顶点的顶点特征与在该网络层中确定关联顶点对应顶点特征时所用到的其他顶点的顶点特征相同时，获取关联顶点在该网络层中所确定出的顶点特征，作为后一时刻的图数据中该顶点在该网络层中确定出的顶点特征。进而确定后一时刻的图数据通过GNN层后每个顶点的顶点特征，并执行业务处理。
-
公开(公告)号：CN119555736A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510100487.9
申请日：2025-01-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G01N25/20
Abstract: 本发明公开了一种3D打印金属点阵传热性能的测量装置及方法，该装置包括：底部隔热棉；底部隔热棉上设置有隔热陶瓷块和底部固定框，且底部固定框包围在隔热陶瓷块的四周；隔热陶瓷块上设置有加热片；加热片上设置有点阵试样；点阵试样上设置有制冷片；制冷片上设置有水冷板；水冷板连接有两根水冷管；热电偶的一端与点阵试样相连接，另一端与温度测试仪相连；侧部隔热棉包裹点阵试样周围的三个侧面；冰水罐以及设置在冰水罐中的循环水电机和冰袋，冰水罐和循环水电机分别与两根水冷管相连接；加热片和制冷片均与直流电源相连。本发明能够准确的测试在太空环境下点阵填充的3D打印结构件的热传导性能，有利于提高结构热性能测试的准确度。
-
公开(公告)号：CN119016741B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411478717.7
申请日：2024-10-22
Applicant: 之江实验室
IPC: B22F10/85 , B22F10/28 , B22F7/00 , C22C21/06 , B22F12/00 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y70/00 , B33Y80/00 , B33Y50/02
Abstract: 本说明书公开了一种基于节点截面的点阵结构梯度打印方法。所述方法包括：获取目标打印物的点阵结构模型，将点阵结构模型分解为节点截面区域和主体区域；按照不同的切片厚度，分别对节点截面区域和主体区域进行切片处理，得到切片数据，其中，节点截面区域中的切片对应的切片厚度小于主体区域中的切片对应的切片厚度；将切片数据输入3D打印设备，自下而上依次打印不同区域的切片模型，以完成点阵的梯度成形。本方案通过节点截面梯度成形实现点阵结构的打印，有效地增加了点阵结构的强度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118361481B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410792011.1
申请日：2024-06-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种柔性点阵结构，由多个尺寸相同的胞元组成，每个胞元由四个基本元素环围绕旋转轴圆周阵列得到，各基本元素首尾相连，基本元素由具有特定横截面的条状结构在主方向上螺旋扫掠上升一层得到，旋转轴位于胞元中心；胞元在主方向上、垂直于主方向的平面内两个正交方向上呈线性阵列排布；在主方向上，相邻胞元通过基本元素的端部实现连接；在垂直于主方向的平面上，胞元内的各基本元素之间、相邻胞元之间通过延长基本元素局部的方式实现连接。本发明结构具备良好的柔性，能实现偏离主方向一定角度的变形和扭曲，能适应不同的工作环境和任务需求。
-
公开(公告)号：CN117381859B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202311569800.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种用于柔体机器人的点阵结构，其基本构造元素是具备特定横截面的条状结构，条状结构在主方向上呈现S形往复回转的形式；多个基本构造元素绕与主方向平行的轴周向顺次链接，形成胞元，多个胞元进行垂直于主方向的平面组合和主方向上的上下层堆垛，得到用于柔体机器人的点阵结构；A类胞元在主方向上的两端朝向相反，基本构造元素的一端向心连接成一体，为连接端；另一端互相背离，为背离端；B类胞元在主方向上的两端朝向相同，且两端均为连接端。本发明采用独特的点阵排列，在保证良好的耐磨性的情况下具备较佳的柔性与使用寿命；还能通过修改点阵的参数实现对装置结构力学性能的编辑，降低了维护成本，提高了设备性能和可靠性。
-
公开(公告)号：CN117696915A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311688832.2
申请日：2023-12-08
Applicant: 之江实验室
IPC: B22F10/28 , B22F10/366 , B22F10/38 , B22F10/364 , B33Y10/00 , B33Y70/00 , B33Y80/00 , B33Y40/20 , C22C38/04 , C22C38/58 , C22C38/42 , C22C38/44
Abstract: 本申请提供一种通过3D打印降低机器人腿表面粗糙度的方法和工件。该方法包括构建待打印样品的三维模型，对三维模型进行切片处理，得到多个切片层的轮廓边界，将原料粉末铺设于各个切片层的轮廓边界内；先通过第一激光束依次扫描各个切片层上的原料粉末进行熔化，凝固后形成样品实体；然后再通过第二激光束扫描样品实体位于第一激光束最后一次扫描所述切片层的一侧表面进行熔化，凝固后得到用于制备机器人腿的打印工件；第二激光束的能量密度大于第一激光束的能量密度。本申请提供的打印方法可以降低打印工件的表面粗糙度，避免后续抛光后处理工艺的使用，降低了生产周期和成产成本。
-
公开(公告)号：CN117688972A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311733434.8
申请日：2023-12-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N3/042 , G06N3/063 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA加速的图神经网络解释方法和装置，提出使用FPGA硬件对面向节点分类的图神经网络的解释过程进行并行加速，并改进其中BFS在节点遍历和最短路径查找的过程，优化了算法计算和存储的需求，加速了解释结果的生成；本发明在计算HN值的过程中，利用矩阵特性对乘法运算进行优化处理，将密集矩阵乘法转为稀疏密集矩阵乘法，使用多PE并行处理优化资源占用，大大提高了图神经网络解释加速的性能，此外设计了一种基于FIFO存储计算任务分发的总体架构来降低节点间的计算差异，解决了基于节点分类的图神经网络解释方法在实际数据应用中时间复杂度高的难点，提高了解释的时间效率。
-
公开(公告)号：CN117312633A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311465612.3
申请日：2023-11-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/9035 , G06F16/901 , G06F15/78 , G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种基于带HBM的FPGA的动态极大团枚举装置及方法，包括：HBM存储外界PC主机传来的用于更新图结构的动态边流、全图邻接矩阵、以及候选团；矩阵计算单元基于动态边流更新全图邻接矩阵并发送更新的全图邻接矩阵至HBM存储，同时确定需要更新候选团的待更新头节点；排序计算单元根据更新的全图邻接矩阵和每个待更新头节点通过数据分块排序构建候选团重构的排序集；更新计算单元基于候选团重构的排序集并行执行各待更新头节点对应的候选团的更新任务，并将更新的候选团发送至HBM存储，并更新的候选团被发送至PC主机以采取过滤操作提取极大团，这样支持流水线式的增量极大团计算，提升任务的整体计算效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
58
records
(took 0.078 seconds)
