专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于ZJ118卷烟机的盘纸自动扫码录入系统-CN202310472502.3在审
  • 高勇;刘敬浩;沈亚华;徐邓;王李苏 - 南京大树智能科技股份有限公司
  • 2023-04-26 - 2023-08-04 - A24C5/52
  • 本发明涉及一种基于ZJ118卷烟机的盘纸自动扫码录入系统,属于卷烟机技术领域,包括控制板以及与控制板连接的上位机软件、转盘信号隔离光耦、DCP信号隔离光耦和报警灯,上位机软件连接有读码器1并控制读码器1以及记录解码信息,报警灯提示读码器1的状态以及是否读码超时。转盘信号隔离光耦将转盘信号接入控制板,DCP信号隔离光耦将DCP信号接入控制板。本发明基于ZJ118卷烟机设计出盘纸自动扫码系统,其机械设计完美融合于ZJ118卷烟机;本发明利用读码器解码,通过转盘信号让读码器开启读码功能,读码器将解码信息和图像上传软件,记录条码信息,并判断盘纸材料是否出现错牌,通过软件和报警灯同时进行提示。
  • 基于zj118卷烟自动录入系统
  • [发明专利]一种基于部分深度学习理论的入侵检测方法-CN202010865356.7在审
  • 武晓栋;刘敬浩 - 天津大学
  • 2020-08-25 - 2020-12-11 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种利用部分深度学习理论检测网络数据的入侵检测方法,包括以下步骤:准备数据集:选取经过预处理后的训练数据集和测试数据集;建立CNN并训练CNN,利用经过预处理后的训练数据集训练CNN;建立决策树DT,利用第一步的经过预处理后的训练数据集来训练DT,以实现对测试数据进行第一次二分类;主成分分析法PCA降维处理:对于DT分类后结果为正常数据的测试数据,引入PCA对数据进行降维处理;对经过PCA降维处理的正常数据的测试数据,再利用已经训练好的DNN进行第二次二分类。
  • 一种基于部分深度学习理论入侵检测方法
  • [发明专利]面向插入删节与替代错误的硬判决导向前后向估计方法-CN201611097459.3有效
  • 张林林;陈为刚;杨晋生;刘敬浩 - 天津大学
  • 2016-12-02 - 2020-05-12 - H03M13/11
  • 本发明公开了一种面向插入删节与替代错误的硬判决导向前后向估计方法,属于数字通信差错控制编码领域,本发明针对级联水印与纠错码的方案,用于插入删节错误估计的前后向算法引入外译码器输出的硬判决结果,使得内译码器的参考序列为水印序列与稀疏化后的硬判决码字序列的叠加;引入硬判决导向的水印译码器,利用该参考序列和更新后的有效替代错误概率重新计算输出概率,进一步计算前向度量值和后向度量值,提高了前后向估计方法输出给外译码器的每个符号的似然信息的可靠度。本发明与传统处理方案相比,提高了前后向方法估计准确度,以较小的额外复杂度获得了较大的性能增益。
  • 面向插入删节替代错误判决导向前后估计方法
  • [发明专利]提高水声稀疏正交频分复用多载波调制性能的方法-CN201910967507.7在审
  • 叶东来;刘敬浩;付晓梅 - 天津大学
  • 2019-10-12 - 2020-02-21 - H04L27/26
  • 本发明公开了一种提高水声稀疏正交频分复用多载波调制性能的方法,所述方法包括:前导码采用带循环前缀的正交频分复用信号作为模板,所述前导码由两个码元持续时间均为T0,且紧挨着的完全相同的正交频分复用信号信号构成;在接收端对信号的前导码做相关运算,可得相关函数;根据帧头信号以及前导码,进行定时以及多次多普勒估计,逐步得到多普勒扩展因子估计值,采用重采样进行多普勒补偿后,得到消除多普勒频移的接收信号;解调后的接收信号经过正交解映射后得到比特流信号,再经过维比特信道解码后获取原始传输数据。
  • 提高稀疏正交频分复用多载波调制性能方法
  • [发明专利]一种符号插入与删节信道下硬判决导向的前后向估计方法-CN201611097461.0有效
  • 张林林;陈为刚;杨晋生;刘敬浩 - 天津大学
  • 2016-12-02 - 2019-11-01 - H04L1/00
  • 本发明公开了一种符号插入与删节信道下硬判决导向的前后向估计方法,属于数字通信差错控制编码领域。本发明的特征在于,内译码器的前后向算法接收外译码器输出的码字序列估计值,将水印序列与硬判决码字组成内译码器新的参考序列,用于信号点估计;硬判决导向的水印译码器利用估计的信号点更新输出概率,然后计算前向度量和后向度量,进而提高前后向估计方法输出的每个符号的似然信息的可靠度,减少内译码器输出的残留插入与删节错误的数目,从而改善整体处理算法的性能。本发明与传统处理方案相比较,提高了前后向算法的估计准确度,以较小的额外复杂度获得了整体性能改善。
  • 一种符号插入删节信道判决导向前后估计方法

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