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]一种用于生成可逆故事的方法和设备-CN202211481831.6在审
  • 汪灏泓 - TCL科技集团股份有限公司
  • 2022-11-24 - 2023-10-24 - G06F3/0484
  • 提供一种用于生成可逆故事的方法和设备。所述方法包括:在呈现当前故事的媒体流时,对由用户执行的请求进行检测,所述请求用于生成与所述当前故事对应的备选故事;响应于用于生成备选故事的请求而确定超故事中的目标路径,所述超故事包括与多个故事对应的多个路径,所述故事对一个或多个故事角色的不同状态改变趋势进行描述,目标路径与当前故事在超故事中的路径共享同一初始片段,并且所述目标路径包括发生故事趋势改变的分支点;根据目标路径确定备选故事的媒体流;以及呈现备选故事的媒体流。
  • 一种用于生成可逆故事方法设备
  • [发明专利]一种音频驱动动作合成方法和装置-CN202210209742.X在审
  • 武欣仪;汪灏泓 - TCL科技集团股份有限公司
  • 2022-03-03 - 2023-01-13 - H04N21/44
  • 本发明公开一种音频驱动动作合成方法和装置。所述方法包括根据输入音频确定多个测试拍子单元,各测试拍子单元对应于所述输入音频的一个输入音频序列;获取对应于各测试拍子单元的音频输入;基于视觉动作序列获取各测试拍子单元的初始姿态作为视觉输入,所述视觉动作序列是对应在前测试拍子单元而合成的所述视觉动作序列;以及使用生成对抗网络模型的生成器生成与所述输入音频相对应的动作序列,通过引入混合损失函数训练所述生成对抗网络模型,所述混合损失函数包括多空间姿态损失、和谐损失和生成对抗网络损失,所述和谐损失是根据音频‑视觉节拍对的节拍一致性来确定的。
  • 一种音频驱动动作合成方法装置
  • [发明专利]一种电影生成方法及装置-CN202110864969.3在审
  • 汪灏泓 - TCL科技集团股份有限公司
  • 2021-07-29 - 2022-04-12 - G06T13/20
  • 一种电影生成方法及装置。所述方法包括:获得电影的剧本;对所述剧本进行自然语言处理过程(NLP)来生成动作列表,所述动作列表包括多个具有属性的动作,每个动作的属性包括主体、谓语和所述动作的位置;根据所述动作列表在所述电影的三维(3D)场景中渲染3D数据,所述3D数据反映了所述主体在对应的3D场景中的所述位置处所执行的动作;通过对所述电影进行摄影优化,确定用于在3D场景中拍摄二维(2D)帧的摄像机的摄像机序列;基于所述确定的摄像机序列的所述摄像机拍摄2D帧,通过组合所述2D帧生成电影的2D视频。
  • 一种电影生成方法装置
  • [发明专利]一种沉浸式信息呈现方法和系统-CN201811087367.6有效
  • 汪灏泓 - TCL科技集团股份有限公司
  • 2018-09-18 - 2022-03-29 - G09F9/00
  • 一种沉浸式信息呈现方法和系统,包括提供多个显示器的步骤,所述多个显示器包括主屏幕和至少一个画中画(PiP)窗口,所述主屏幕具有用于显示第一内容的第一显示区,以及在所述第一显示区的至少一部分中显示第二内容的至少一个PiP窗口;提供用于显示第三内容的环绕在所述多个显示器周围的环绕显示器;确定所述多个显示器中的沉浸影响区和非沉浸影响区;计算所述多个显示器的沉浸效应(IE);以及,基于IE在所述沉浸影响区和所述非沉浸影响区上显示不同强度的第一内容或第二内容。
  • 一种沉浸信息呈现方法系统
  • [发明专利]基于多模态深度神经网络的个性化智能唤醒系统及方法-CN201710655088.4有效
  • 袁健博;汪灏泓;任小波 - TCL科技集团股份有限公司
  • 2017-08-03 - 2021-11-23 - G06N3/04
  • 本发明提供了一种基于多模态深度神经网络的个性化智能唤醒系统及其方法。该方法包括:监测用户的睡眠状态;获取用户在当前时间段中的当前睡眠阶段以及在下一时间段中的预测睡眠阶段;通过当前睡眠阶段以及预测睡眠阶段的结合,调整用户的当前睡眠阶段;基于用户的当前睡眠阶段、来自睡眠相关研究的先验知识以及至少一个与唤醒相关的用户偏好,确定当前时间段的唤醒策略;确定用于唤醒用户的每个闹钟脉冲与用户对应的反应之间的关系;确定对于当前时间段的当前睡眠阶段的变化;基于所述当前时间段的唤醒策略以及闹钟脉冲与用户对应的反应之间的关系,确定用于唤醒用户的待触发闹钟脉冲;以及触发所述待触发闹钟脉冲。
  • 基于多模态深度神经网络个性化智能唤醒系统方法

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