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九院722所申请一种多模式SAR成像信号处理芯片大规模数据互联结构专利

专利摘要显示，本发明属于SAR成像、通信信号处理领域，具体涉及一种多模式SAR成像信号处理芯片大规模数据互联结构，旨在解决单一AXI4‑Stream支持的最大通道数量不能满足需求，且XE引擎复用度低、网络交换复杂的问题本发明满足了所需的通道数，且提高了XE引擎的复用度、简化了网络交换。

2024年08年27日

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SAMPE 欧洲欢迎 Tamara Blanco 出任副总裁

她发表了众多论文，进行了会议演讲，并拥有12项专利（其中一些正在申请中），以及广泛的复合材料合作网络。2020年，她成为SAMPE Iberia的主席，并增加了她在SAMPE网络中的参与度。

2024年07年26日

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东方电机取得一种可变速抽水蓄能机组起动方法及系统专利

东方电气集团东方电机有限公司取得一项名为"一种可变速抽水蓄能机组起动方法及系统"的专利，授权公告号CN118487514B，申请日期为2024-07-15。专利摘要显示，本发明公开了一种可变速抽水蓄能机组起动方法及系统，涉及抽水蓄能机组起动技术领域，包括以下步骤：获取可变速抽水蓄能机组的原始起动数据，并对原始起动数据进行预处理；配置Bp神经网络，并将预处理后的原始起动数据输入配置的Bp神经网络中进行训练，生成转速、机械转矩和起动负荷之间的机组起动模型；利用所述机组起动模型，获取目标起动负荷下，可变速抽水蓄能机组的起动参考目标转速；起动可变速抽水蓄能机组，当可变速抽水蓄能机组实时转速偏离所述起动参考目标转速时

2024年11年12日

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MarketsandMarkets™ 独家报告：卫星市场到2030年将达到3595亿美元

主要驱动因素包括全球连接需求的增加，特别是在偏远和服务不足的地区，低地球轨道（LEO）星座为5G网络提供高速互联网。商业领域预计在预测期内增长最快，主要受全球连接需求和卫星网络在宽带互联网服务升级中的作用推动。LEO轨道部分因低延迟和低成本优势，在卫星市场中增长最快。

2024年11年13日

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Curtiss-Wright将宣布2024年第四季度和全年财务结果

2025年2月13日美国东部时间上午10:00，公司将举行网络直播电话会议，由董事长兼首席执行官Lynn M. Bamford和副总裁兼首席财务官K.财务新闻稿、网络直播访问和财务报告将在公司网站的投资者关系部分发布（www.curtisswright.com/investor-relations/）。

2025年01年14日

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LeoLabs通过在Arizona州部署下一代雷达增强发现和应对敌对太空活动的能力

LeoLabs 计划利用该雷达的模块化设计进一步扩展其全球雷达网络，以支持空间领域感知和空间交通管理任务。目前，LeoLabs 的全球雷达网络由 7 个站点的 11 台雷达组成，覆盖全球多个区域。

2024年12年10日

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中国科学院空天信息创新研究院申请基于SAR图像和光学图像的海冰检测方法、装置、设备及介质专利

专利摘要显示，本公开提供了一种基于SAR图像和光学图像的海冰检测方法、装置、设备及介质，方法包括：利用训练好的生成式对抗网络模型将极化SAR图像转换为光学图像，其中，训练生成式对抗网络模型的损失函数包括极化特征一致性约束损失

2024年08年09日

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西安中科西光航天科技有限公司申请一种卫星遥感影像服务平台专利

专利摘要显示，本发明公开了一种卫星遥感影像服务平台，所述的服务平台包括控制中心平台和用户端，所述的控制中心平台与用户端通过GPRS网络实现双向通信，所述的控制中心平台包括用户服务模块和控制管理模块，所述的用户端通过GPRS网络与用户服务模块实现双向通信，所述的用户服务模块包括数据调用模块，所述的控制管理模块包括数据获取模块、数据处理模块、预警模块及数据存储模块，所述的数据调用模块调用数据存储模块中的数据，所述的预警模块

2022年02年18日

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中电科海洋信息技术研究院有限公司申请水下图像优化方法、系统、设备及存储介质专利

专利摘要显示，本申请公开了一种水下图像优化方法、系统、设备及存储介质，其中，水下图像优化方法，包括：获取水下图像数据；将所述水下图像数据输入至预先训练好的模糊去除网络，得到去模糊图像数据，以去除水下图像数据的噪点和干扰该方法通过预先训练好的模糊去除网络和图像增强模型对最先获取的水下图像数据进行处理，以提高水下图像的质量，可以提供更清晰、细节更丰富的图像，从而改善水下图像的分析和应用效果。

2024年10年15日

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航空工业模拟器取得基于子信号趋势分析的六自由平台电动缸健康评估方法专利

中航航空模拟系统有限公司取得一项名为"基于子信号趋势分析的六自由平台电动缸健康评估方法"的专利，授权公告号CN114722504B，申请日期为2022-04-24。收集电动缸在状态良好、初步损伤、故障发展、即将失效四种状态下的电压、电流、温度、振动的数据作为数据集；将数据集输入到调整后的SSTA算法中进行特征提取；将提取到的特征输入到SVM中进行训练获取训练好的神经网络；在开关机时电动缸运行垂直升降动作并采集电动缸数据，并将采集到的电动缸数据使用训练好的神经网络进行健康状态评估。

2024年10年18日

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