一种外置式牙科手机供水系统
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN120000352A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202510335353.5

    申请日:2025-03-20

    Abstract: 本发明提供了一种外置式牙科手机供水系统,涉及医疗器械技术领域,包括:手机主体、带有输液管的储液瓶、第一连接件、管路开关和脚踏开关。储液瓶的输出端与输液管的一端连接;输液管的另一端与手机主体连接;管路开关在输液管中部,管路开关通过挤压输液管使其形变以实现封堵,管路开关与脚踏开关电性连接,由脚踏开关控制:脚踏开关的电路断开时,管路开关挤压输液管,使输液管封堵。本发明针对现有口腔综合治疗台内置水路易受污染的问题,设计了一种外置供水系统,通过“一人一换”的方式避免交叉感染,同时简化了管路控制操作,减少了医护人员的工作负担,确保外科拔牙等高水质要求操作中诊疗用水的安全性。

    一种辅助处理牙齿贴面的器械
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119837651A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202510124618.7

    申请日:2025-01-26

    Abstract: 本发明属于医疗器械技术领域,具体涉及为一种辅助处理牙齿贴面的器械,主要用于辅助医务人员对瓷贴面进行氢氟酸处理以及涂抹粘贴剂,主要包括:主体件,具有彼此相对的第一端与第二端,其中,由第一端向第二端方向开设有腔道,以使得第一端与第二端彼此连通;吸附组件,与主体件的第一端相连接,其中,吸附组件具有至少一个吸附部,且吸附部与腔道相连通;负压产生组件,与主体件相连接,并与腔道相连通,其中,负压产生组件被构造为使腔道产生负压,进而促使吸附部产生吸附力。

    一种烟雾干扰下线阵激光引信点云精细化仿真预测方法

    公开(公告)号:CN117973000A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410047603.0

    申请日:2024-01-12

    Abstract: 本发明公开的一种烟雾干扰下线阵激光引信点云精细化仿真预测方法,属于激光引信技术领域。本发明实现方法为:在分析烟雾时空分布的基础上,基于线阵激光引信探测模式,分别建立烟雾干扰仿真模型和线阵激光引信仿真系统,将线阵激光照射面积解算和干扰环境激光传输解算结合,获取回波波形,通过选取判别策略实现线阵激光引信精细化点云仿真预测。本发明相比于传统线阵激光引信距离像仿真方法,从干扰环境下线阵激光引信回波波形出发,考虑烟雾干扰造成的衰减,提升仿真精度;在此基础上,能够针对不同烟雾干扰时刻、不同风速、不同目标、不同交会状态进行多工况仿真预测,获取典型情况下的精细化目标点云,具有与实际应用环境相似度高的优点。

    基于带自注意力机制脉冲神经网络的图片识别系统

    公开(公告)号:CN115908896A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211337231.2

    申请日:2022-10-28

    Abstract: 基于带自注意力机制脉冲神经网络的图片识别系统,包括:编码模块、注意力模块、解码模块。编码模块由卷积编码层和位置编码构成,接收输入图片序列生成包含输入图片序列特征信息的脉冲序列。注意力模块由多层自注意力块组成,接收脉冲序列序列,分别经过时间和空间自注意力操作的处理,输出时空特征更丰富的脉冲序列。解码模块接收脉冲序列,通过序列池化压缩提取到最终的特征向量并送入分类头,得到图片识别结果。本发明构建了一种新型的基于脉冲神经网络用于图片识别的架构,并在图片识别任务上达到了在脉冲神经网络中截至目前业界最先进的效果。

    扬尘环境下脉冲激光传输特性仿真方法

    公开(公告)号:CN113626997A

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN202110838121.3

    申请日:2021-07-23

    Abstract: 本发明公开了一种扬尘环境下脉冲激光传输特性仿真方法,属于数值仿真技术领域。仿真方法的实现步骤包括:建立坐标系、扬尘质量浓度区间划分、计算出激光在不同质量浓度区间内对应的激光衰减系数、设置扬尘环境参数、脉冲激光发射系统参数、后向散射回波接收系统参数和透射接收系统参数、初始化发射光子并计算光子散射自由程、散射自由程修正、计算光子散射后的位置和能量;对光子在坐标系中的位置进行判别、统计透射接收系统和后向散射回波接收系统接收到的光子信息,最后整形为脉冲信号。本发明能够有效的对脉冲激光引信在复杂战场扬尘环境中的探测特性进行仿真,为提高脉冲激光引信探测性能提供理论基础。

    一种用脉冲神经网络构建斗地主出牌程序的系统与方法

    公开(公告)号:CN111185010B

    公开(公告)日:2021-08-03

    申请号:CN201911352866.8

    申请日:2019-12-25

    Abstract: 一种用脉冲神经网络构建斗地主出牌程序的系统,包括:牌型感知模块、出牌决策模块和出牌模块。其中牌型感知模块由两组独立的神经元构成,分别接收上家打出的扑克牌编码组合以判断自家能打出的扑克牌牌型及大小、感知自家持有的扑克牌以统计可能的出牌方法。出牌决策模块由三组互相独立的神经元构成,每一组对应牌局中不同场景:主动出牌、被动出牌且上家为友、被动出牌且上家为敌。出牌决策模块根据牌型感知模块传递的脉冲信号得出自家可能的出牌组合,将最佳出牌方法用脉冲信号传递给下一层的出牌模块,由出牌模块完成出牌。本发明将脉冲神经网络应用于斗地主牌类游戏,能够实现在保证迅速反应能力的前提下,整体运算量还相对较低。

    一种基于脉冲神经网络的自学习、小样本学习和迁移学习的方法与系统

    公开(公告)号:CN112288078A

    公开(公告)日:2021-01-29

    申请号:CN202011246987.7

    申请日:2020-11-10

    Abstract: 一种基于脉冲神经网络的自学习、小样本学习和迁移学习的方法,构建记忆网络、认知网络和知识归纳与迁移网络三个模块,通过模块之间协同合作实现自学习、小样本学习和迁移学习。小样本输入数据经过认知网络模块处理之后由记忆网络模块实现记忆生成,随后知识归纳与迁移网络模块发起记忆提取请求,记忆网络模块收到记忆提取请求后,提取记忆、重组并回放到认知网络模块;认知网络模块完成自学习过程,并通过不断持续该过程最终实现小样本学习,知识归纳与迁移网络模块不断更新当前任务所需知识,实现迁移学习。本发明实现了自学习、小样本学习和迁移学习,突破了神经网络学习需要大量标注样本、鲁棒性和适应性差、可解释性不足、能效比低等局限。

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