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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]一种面向星地激光通信的红外云成像仪系统-CN202110040044.7有效
发明人：赵康僆;张智勇;李文峰;方元;王艺桦;周炜栋;陈吴涛;周鑫;周逸秋 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G01J5/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向星地激光通信的红外云成像仪系统，包括光学感应模块、通信控制模块、算法单元，光学感应模块由微波辐射热计相机搭载广角镜头组成，通信控制模块利用微型计算机，采用服务器‑客户端模式，算法单元包括辐射定标算法模块和云的光学深度算法模块，辐射定标算法模块用于解决非制冷焦平面阵列相机的温度漂移问题，云的光学深度算法模块利用原始遥感图像和实时温度数据，能够得出云的辐射图像；本发明能够应用于星地激光通信时分析云层数据，为预判云层干扰提供先验信息，解决了昼夜观测、远程在线下载和云统计信息不足等问题。
一种面向激光通信红外成像系统

[发明专利]一种基于深度学习的云层变化趋势预测方法-CN202110040046.6在审
发明人：李文峰;戴政;赵康僆;方元;周炜栋;王艺桦;周逸秋;周鑫;陈吴涛 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的云层变化趋势预测方法，将从地面站采集的云图序列做数据预处理；按地面站上空的云层状况将云图序列数据分类，并确定训练集、验证集和测试集。基于卷积‑长短期记忆网络搭建深度预测网络模型，深度预测网络模型包括预测网络层、时间切片全连接层和全连接层，对深度预测网络模型训练，将训练集喂入深度预测网络模型进行模型的线下训练。本发明减小了计算开销，增加模型与待预测云层图像序列的时间相关性，使预测未来一段时间内地面站上空的云层变化趋势的准确度更高，从而为实现星地激光通信的不间断传输提供重要保障。
一种基于深度学习云层变化趋势预测方法

[发明专利]一种突发背景流环境下单端可用带宽的测量方法-CN201410315979.1在审
发明人：陈兵;周逸秋;钱红燕 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2014-07-03 - 公布日： 2014-10-22 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种突发背景流环境下单端可用带宽的测量方法，该方法通过构造带有负载包、定位包和测量包的探测包列，结合TTL值的设置和QueryPerformanceFrequency（）的应用，获得测量包在瓶颈链路前后微秒级的时间分布，并周期性地跟踪瓶颈链路位置的变化。在测量过程中过滤探测包在非同一路径上的时间分布，同时加入丢包率等误差因子，提高测量精度。本发明可应用于多跳网络环境下的端到端的可用带宽的测量，与现有的可用带宽测量方法相比，本发明采用新颖的探测包列实现单端可用带宽测量，在分析了突发背景流的基础上有效地解决了在测量可用带宽过程中精度不高，负载过大和测量时间较长的问题。
一种突发背景环境下单端可用带宽测量方法

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