公开(公告)号：CN113861519A

公开(公告)日：2021-12-31

申请号：CN202111064421.7

申请日：2021-09-10

Applicant: 华南理工大学 ,  江苏锐巴新材料科技有限公司

Inventor： 陈朝晖 ,  黄学智 ,  吴再生 ,  林强 ,  覃荆鹏 ,  成妹

IPC: C08L7/00 ,  C08K5/3415 ,  C08K3/06

Abstract: 本发明属于橡胶材料领域，具体涉及一种改善轮胎带束层粘合的材料及其制备方法。所述轮胎带束层粘合的材料，包括如下原料组分：橡胶、炭黑、氧化锌、硬脂酸、钴盐、防老剂、硫磺、促进剂和粘合助剂。所述粘合助剂包括N,N’‑对苯撑双柠康酰亚胺、N,N’‑六亚甲基双柠康酰亚胺、N,N’‑间苯撑双柠康酰亚胺和N,N’‑(2‑甲基三亚甲基)双柠康酰亚胺中至少一种。该轮胎带束层粘合的材料可以提升胶料的硬度与定伸应力，改善橡胶与镀铜钢丝的界面粘合性能。本发明的轮胎带束层粘合的材料采用三段混炼法进行制备，制备方法工艺简单，易于实现，有利于实现大规模工业化生产。

公开(公告)号：CN110400222A

公开(公告)日：2019-11-01

申请号：CN201910680235.2

申请日：2019-07-26

Applicant: 华南师范大学 ,  华南理工大学

Inventor： 刘俊 ,  刘波 ,  林伟伟 ,  林强

IPC: G06Q40/04 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于隐马尔可夫与深度学习的股市预测方法，包括下述步骤：S1:获取股票行情数据；S2:处理股票行情数据，计算涨跌幅、对数高低价差、对数涨跌幅和MACD(异同移动平均线)技术指标数据，生成特征数据；S3:对特征数据使用隐马尔可夫模型进行训练和预测，将数据分类成起伏阶段和震荡阶段；S4:构建时间卷积网络模型；S5:分别对起伏阶段和震荡阶段进行时间卷积网络模型训练；S6:预测阶段，对特征测试数据使用隐马尔可夫模型分类，判断数据所处阶段；S7:根据相应阶段选择时间卷积网络模型，预测涨跌情况。本发明有效结合隐马尔可夫模型和深度学习，并以市场投资者常用技术指标数据作为特征，具有良好的效果，为投资者提供参考价值。

公开(公告)号：CN119516120A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411736050.6

申请日：2024-11-29

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 叶峰 ,  林强 ,  赖乙宗

IPC: G06T17/00 ,  G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06T15/04 ,  G06T7/50 ,  G06T7/80 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种三维重建与语义分割及深度估计联合处理方法与设备。本发明首先利用正弦光栅条纹图像对物体进行调制，通过拍摄获取变形条纹图像，包含物体的几何和条纹编码信息。接着，构建语义分割网络对条纹图像进行像素级分类，识别不同区域并生成包裹相位图；同时构建深度估计网络预测深度图。随后，结合相机和投影仪参数将深度图转化为三维点云，并逆向解出粗糙的解包裹相位。通过比较粗糙解包裹相位与语义分割网络预测的包裹相位，得到条纹阶次图，从而获取精确的解包裹相位。最终，再次利用参数将解包裹相位转化为三维点云，实现被测物体的精确三维重建。本发明结合结构光技术、语义分割和深度估计，提高了三维重建的精度和效率。

公开(公告)号：CN113861519B

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202111064421.7

申请日：2021-09-10

Applicant: 华南理工大学 ,  江苏锐巴新材料科技有限公司

Inventor： 陈朝晖 ,  黄学智 ,  吴再生 ,  林强 ,  覃荆鹏 ,  成妹

IPC: C08L7/00 ,  C08K5/3415 ,  C08K3/06

Abstract: 本发明属于橡胶材料领域，具体涉及一种改善轮胎带束层粘合的材料及其制备方法。所述轮胎带束层粘合的材料，包括如下原料组分：橡胶、炭黑、氧化锌、硬脂酸、钴盐、防老剂、硫磺、促进剂和粘合助剂。所述粘合助剂包括N,N’‑对苯撑双柠康酰亚胺、N,N’‑六亚甲基双柠康酰亚胺、N,N’‑间苯撑双柠康酰亚胺和N,N’‑(2‑甲基三亚甲基)双柠康酰亚胺中至少一种。该轮胎带束层粘合的材料可以提升胶料的硬度与定伸应力，改善橡胶与镀铜钢丝的界面粘合性能。本发明的轮胎带束层粘合的材料采用三段混炼法进行制备，制备方法工艺简单，易于实现，有利于实现大规模工业化生产。