压力传感芯片及其加工方法

    公开(公告)号:CN105203251A

    公开(公告)日:2015-12-30

    申请号:CN201510676138.8

    申请日:2015-10-16

    Inventor: 邓佩刚 熊伦 王宁

    Abstract: 本发明公开了一种压力传感芯片及其加工方法,其中芯片包括上层结构和下层结构;下层结构包括下层衬底片,其上设有串联的MEMS平行平板电容和MEMS电感;上层结构包括上层衬底片、MEMS压力感应膜、MEMS电容介质板和金属层,MEMS压力感应膜固定在上层衬底片上,且置于下层衬底片上方,MEMS电容介质板和金属层均固定在MEMS压力感应膜的下表面;MEMS电容介质板置于电容的两个电极板之间,金属层位于MEMS电感的上方;MEMS压力感应膜受压产生纵向位移,并带动MEMS电容介质板和金属层移动,使得MEMS电容介质板插入MEMS平行平板电容的深度发生改变,且金属层与MEMS电感之间的磁间隙也发生变化。

    一种基于判决书文本的自动抽取关系的知识图谱补全方法

    公开(公告)号:CN113204648A

    公开(公告)日:2021-08-03

    申请号:CN202110478354.7

    申请日:2021-04-30

    Abstract: 本发明提供了一种基于判决书文本的自动抽取关系的知识图谱补全方法,通过总结已有知识图谱的构建方法设置谓语导向词,抽取特定领域的关系;将新判决书文本中出现的、已有方法无法抽取的关系总结入库,以指导已有知识图谱增加新关系以补全知识图谱;如此循环往复,动态更新,形成一个不断更新壮大的闭环流程,实现了自动地抽取判决书文本中的三元组、动态地完善和丰富知识图谱的内容的功能。本发明用于补全的关系抽取方法是建立在知识图谱之上的,分类更精确,覆盖范围更全面。本发明根据不同案件的判决书文本补全不同的知识图谱,针对不同类型的判决书完成特定的补全任务,具有较强的针对性和实用性。

    基于多Agent自适应在线验证的智能泊车方法及系统

    公开(公告)号:CN112434440A

    公开(公告)日:2021-03-02

    申请号:CN202011403489.9

    申请日:2020-12-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于多Agent自适应在线验证的智能泊车方法,包括步骤:提取智能泊车系统的关键状态以及引起状态转换的事件;使用关键状态和事件表示智能泊车系统行为,构建智能泊车系统不带转移概率的状态转移图;通过贝叶斯网络的方法将主要环境影响因素转化为概率值,并作为状态间的转移概率;将状态间的转移概率加入状态转移图,得到完整的状态转移图;根据智能泊车系统的业务逻辑,提取智能泊车系统的需求与目标;使用概率计算树逻辑公式对智能泊车系统的需求与目标进行形式化描述;构建离散时间马尔可夫模型,并载入概率计算树逻辑公式;使用检查工具进行分析,将得到的验证结果用于智能泊车系统在不确定环境下的决策。

    一种多羟基三嗪基炭化剂及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN114456375B

    公开(公告)日:2024-04-23

    申请号:CN202210069825.3

    申请日:2022-01-21

    Abstract: 本发明公开了一种多羟基三嗪基炭化剂及其制备方法和应用,将三聚氯氰溶于有机溶剂中得到溶液a,三羟甲基氨基甲烷加入氢氧化钠溶液中,加入适量的缚酸剂得到溶液b,二者混合后在‑10~10℃下反应2~4h左右,得到含中间体A的混合溶液;向所得含中间体A的混合溶液中滴加二乙烯三胺和氢氧化钠的混合水溶液,在50~70℃下反应2~4h,得到含中间体B的混合溶液;将所得含中间体B的混合溶液中溶剂蒸发后逐渐升温至90~110℃,再次滴加二乙烯三胺和氢氧化钠的混合水溶液,继续反应回流6~10h,冷却、过滤和洗涤,得到白色固体,干燥后得到多羟基三嗪基炭化剂;将所述多羟基三嗪基炭化剂、聚磷酸铵和二氧化硅与高分子材料熔融共混后注塑成型,制得阻燃高分子材料。

    一种基于Bi-LSTM和中文知识图谱的复合问答方法

    公开(公告)号:CN113449117B

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202110701932.9

    申请日:2021-06-24

    Abstract: 本发明提供了一种基于Bi‑LSTM和中文知识图谱的复合问答方法,通过将语义解析技术改进并引入问答系统,使用基于深度学习的复合问句分解方法,将复杂的长难句改写为多个简单句并分别作答,提高了语义解析技术对复合问题的处理能力,实现了解析复合自然语言问句和生成复合自然语言答案的功能,提高了问答系统的智能理解能力、准确率,使问答系统处理复合问句的过程具有可解释性,丰富了原复合问句的语义信息,去除了原复合问句的冗余信息,解决了难以回答句式结构复杂、主题多样复杂问句的问题和复合答案生成中的答案信息丢失的问题。

    一种多羟基三嗪基炭化剂及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN114456375A

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202210069825.3

    申请日:2022-01-21

    Abstract: 本发明公开了一种多羟基三嗪基炭化剂及其制备方法和应用,将三聚氯氰溶于有机溶剂中得到溶液a,三羟甲基氨基甲烷加入氢氧化钠溶液中,加入适量的缚酸剂得到溶液b,二者混合后在‑10~10℃下反应2~4h左右,得到含中间体A的混合溶液;向所得含中间体A的混合溶液中滴加二乙烯三胺和氢氧化钠的混合水溶液,在50~70℃下反应2~4h,得到含中间体B的混合溶液;将所得含中间体B的混合溶液中溶剂蒸发后逐渐升温至90~110℃,再次滴加二乙烯三胺和氢氧化钠的混合水溶液,继续反应回流6~10h,冷却、过滤和洗涤,得到白色固体,干燥后得到多羟基三嗪基炭化剂;将所述多羟基三嗪基炭化剂、聚磷酸铵和二氧化硅与高分子材料熔融共混后注塑成型,制得阻燃高分子材料。

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