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公开(公告)号：CN105929940A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610227105.X
申请日：2016-04-13
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06F3/017 , G06K9/00355
Abstract: 基于细分特征值法的快速三维动态手势识别方法及系统，针对现有技术中存在的问题，本发明设计了一个外观小巧的硬件平台，用加速度计来采集用户手势的3轴加速度，陀螺仪来采集用户手势的3轴角速度，磁力计来采集用户手势的3轴磁感应强度，使用滤波算法来消除数据误差之后再进行姿态解算，求出实时的三个姿态角（航向角、横滚角、俯仰角），然后将这些信息数据通过本发明所提出的特征分析算法，在确保一定的精确度和实时性的基础上，分别对移动、旋转、打钩、画叉、晃动、敲击等自身具有一定区分度的三维动态手势进行识别，从而实现相应的应用。
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公开(公告)号：CN105391276A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510968875.5
申请日：2015-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H02M1/08
CPC classification number: H02M1/08
Abstract: 高温碳化硅MOSFET驱动电路，属于高温电力电子领域，本发明为解决作为信号发生源的耐高温芯片的最大供电电压一般小于18V，则其输出的PWM信号的高电平也小于18V，不满足驱动信号的高电平应为18V的问题。本发明以耐高温200℃的NPN三极管2N2222、PNP三极管2N2907、稳压芯片TPS76901、1N53XX系列稳压管、定时器芯片CHT-555为基础，设计出一个耐高温200℃的碳化硅MOSFET驱动电路，该驱动电路能够将CHT-555定时器产生的0-5V方波信号放大成低电平为-5V、高电平为18V的碳化硅MOSFET驱动信号，放大后的驱动信号的上升时间和下降时间均小于80ns。
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公开(公告)号：CN104847026A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510297460.X
申请日：2015-06-03
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海云山科技有限公司
IPC: E04B1/80 , E04B1/94 , B32B27/12 , B32B27/40 , B32B19/08 , C08L75/06 , C08G18/66 , C08G18/42 , C08G18/50 , C08G18/32 , C08K7/24 , C08J9/14
Abstract: 本发明涉及一种玄武岩纤维布增强聚氨酯硬质泡沫复合保温板及其制备方法，其由玄武岩纤维布和聚氨酯硬质泡沫复合而成，所述聚氨酯硬质泡沫包含A、B两组份，所述B组份为异氰酸酯，所述A组份主要有阻燃聚酯多元醇、胺醚多元醇、硅油、甘油、三聚催化剂、发泡剂和改性可膨胀石墨组成。本发明玄武岩纤维布增强聚氨酯硬质泡沫复合保温板，其聚氨酯硬质泡沫保温板芯材的阻燃性能达B1级，采用具有A级防火的玄武岩纤维布与聚氨酯硬质泡沫芯材复合之后，抗压强度、抗弯折强度、拉伸强度以及尺寸稳定性均大幅提高。本发明适用于在建筑墙体、可拆卸板房、移动营房、岗亭建设等阻燃保温领域。
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公开(公告)号：CN118944063B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410980409.8
申请日：2024-07-22
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司哈尔滨供电公司 , 哈尔滨工业大学 , 北京清大科越股份有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , H02J3/28
Abstract: 本发明公开了一种计及综合容量补偿的用户侧储能动态效益评估方法，属于电力系统领域，方法首先，采集用户侧储能的多元信息；然后，构建考虑动态损耗的用户侧储能成本模型；其次，构建用户侧储能综合容量补偿收益模型；最后，基于用户侧动态损耗成本模型，用户侧储能综合容量补偿收益模型，构建用户侧储能效益评估模型，实现对用户侧储能的综合效益的有效评估。本发明可提升用户侧储能效益评估的有效性，提升用户参与新型电力系统调控的积极性，提升用户参与新型电力系统调控的积极性，从而提升储能的运行效率，降低电网调控成本，适应新型电力系统运行发展要求。
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公开(公告)号：CN118536736A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410565538.0
申请日：2024-05-09
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司哈尔滨供电公司 , 哈尔滨工业大学 , 北京清大科越股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开一种基于时空经济的分布式资源灵活性统一表征方法，属于电力系统领域，首先构建分布式资源灵活性特征提取方法，然后构建单一分布式资源灵活性指标体系，包括分布式资源响应速度指标、可上调节能力指标、可下调节能力指标、可上调节响应性指标、可下调节响应性指标、参与度系数；再构建分布式资源聚合商灵活性表征模型，最后，构建时空经济的分布式资源灵活性统一表征模型，可对分布式新能源、分布式负荷、分布式储能等资源的灵活性进行统一表征。本发明可实现对不同类型分布式资源的灵活性进行统一表征，有助于推动分布式能源的规模化应用，提高新型电力系统的灵活性、可靠性和可持续性，促进能源转型和市场发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113597013B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110895107.7
申请日：2021-08-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W72/566 , H04W72/53 , H04W72/51
Abstract: 一种移动边缘计算中用户移动场景下的协同任务调度方法，属于移动边缘计算技术领域，用以解决现有移动边缘计算中的任务调度方法对于用户处于移动场景时不能有效减少任务的执行时间的问题。本发明的技术要点包括：提出任务紧迫度排序算法对任务进行排序，以让执行时间较为紧迫的任务得到优先执行；提出基于资源匹配的MEC服务器选择算法得到资源匹配度最高的MEC服务器；比较任务的执行时间，调度任务在执行时间最小的MEC服务器或本地移动设备上计算执行。在用户移动场景下，本发明方法在任务平均执行时间和任务超时率上拥有最优性能，在保证用户服务质量的同时优化了任务的平均执行时间。本发明适用于用户移动场景下移动设备与MEC服务器的协同任务调度。
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公开(公告)号：CN115408151A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211014211.1
申请日：2022-08-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种联邦学习训练加速方法。该方法包括：边缘设备根据初始模型参数构建局部模型，根据动态分层决策算法计算获得边缘设备与边缘服务器的训练任务；边缘设备和边缘服务器根据训练任务分别构建前端模型和后端模型，协同训练前端模型和后端模型，获得局部模型参数发送至边缘服务器；边缘服务器根据各个边缘设备发送的局部模型参数进行中间聚合，获得中间模型参数并发送至中心云；中心云根据各个边缘服务端发送的中间模型参数更新全局模型，并将更新后的全局模型的模型参数发送至各个边缘服务器，迭代更新全局模型直至全局模型收敛。本发明的有益效果：保证联邦学习训练准确度的同时，提高联邦学习训练效率。
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公开(公告)号：CN114217974A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111562519.5
申请日：2021-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种云计算环境中的资源管理方法及系统，涉及云计算技术领域，用以解决云计算环境中现有的对于虚拟节点的静态资源管理不能有效提高其运行性能的问题。本发明的技术要点包括：采集虚拟节点的CPU、内存和带宽资源信息，提出一种基于DDPG的资源分配算法根据上述资源信息计算每个虚拟节点的目标资源配置量以获得资源配置决定的结果，并根据该结果对每个虚拟节点的资源进行动态的调节，从而在提高整体资源利用率的基础上提高虚拟节点运行性能；进一步地，在基于DDPG的资源分配算法中，利用Actor网络生成相应的动作输出，并通过一个动作解码过程将基于比率的输出转换为目标资源配置大小。本发明可以整体缩短不同应用程序的完成时间，且不会产生大量系统开销。
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公开(公告)号：CN109089314B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201811158971.3
申请日：2018-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于推荐算法的wifi序列辅助GPS的室内定位方法，包括以下步骤：S1、构建wifi定位用户所在商铺的数据集，通过采集用户的移动设备得到的wifi序列、GPS信息构建数据集；S2、商铺推荐算法，针对用户当前的GPS信息、wifi序列，推荐候选店铺，再通过离线预训练好的模型，将提取好的特征通过一张HBASE表存储在云端，对云端上收集到的wifi序列、用户ID、GPS信息通过查询到映射后的特征，通过一个梯度提升树模型去预测候选店铺是否为真实店铺的概率，然后取一个预测概率最高的值作为目标店铺。本发明的有益效果是：不需要额外布置传感器，降低了成本；提高了预测的准确率。
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公开(公告)号：CN110554709A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910843110.7
申请日：2019-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种分布式的仿生的多智能体自主集群控制方法，包括以下步骤：S1、系统初始化，确定初始位置和速度；S2、对于第个智能体，定位自己通信范围内的邻居智能体；S3、根据邻居智能体计算 ；S4、定位周围障碍物的位置，并计算障碍智能体的位置和速度；S5、根据障碍智能体位置和速度计算 ；S6、计算目标节点的位置和速度，然后计算 ；S7、计算新的位置和新的速度。本发明的有益效果是：可实现多智能体在多个场景的运动控制，在实际中的应用价值较高，对大部分的生物群体都适用，通用性较高。
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