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]一种基于两阶段主动学习的图像识别分类方法-CN202310715906.0在审
  • 杨育彬;范译;江彪 - 南京大学
  • 2023-06-16 - 2023-09-29 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于两阶段主动学习的图像识别分类方法,包含如下步骤:使用常规主动学习方法进行第一阶段主动采样;对各视图中的样本进行聚类;计算两个视图间的一致度;使用表达度和稳定度进行第二阶段主动采样;对神经网络进行训练;对模型进行迭代优化。本发明是一种与具体的学习任务无关、与现有主动学习方法解耦的新型主动学习方法,可以应用在多种主动学习场景中,且可以与现有主动学习方法结合使用。此外,本发明同时考虑到了样本的表达性和稳定性,采样出的用于标注的样本具有较高的可信度。本发明实现了准确、扩展性强的基于多视图聚类计算样本表达度和稳定度的两阶段主动学习方法,因此具有较高的使用价值。
  • 一种基于阶段主动学习图像识别分类方法
  • [发明专利]基于对偶注意力网络的高效图像超分辨率重建方法-CN202310718400.5在审
  • 杨育彬;牛中瀚;范译;谢佳鑫 - 南京大学
  • 2023-06-16 - 2023-09-12 - G06T3/40
  • 本发明提供了基于对偶注意力网络的高效图像超分辨率重建方法,包括:步骤1,搭建浅层特征提取模块;步骤2,将高维特征均匀分成两部分,用于提取相邻像素信息和远距离像素信息;步骤3,搭建相邻像素信息捕捉模块;步骤4,搭建远距离像素信息捕捉模块;步骤5,搭建通道混合注意力模块;步骤6,堆叠对偶注意力模块并加上残差操作和上采样操作结构形成一个神经网络;步骤7,使用训练图像数据集,对神经网络进行训练;步骤8,将需要进行超分辨率的图像送入神经网络,网络的输出即为图像的超分辨率结果。本发明能够对任意分辨率的图像进行任意放大倍数的超分辨率操作,且超分辨结果能同时考虑到图像的邻近像素依赖关系和远距离像素依赖关系。
  • 基于对偶注意力网络高效图像分辨率重建方法
  • [实用新型]多功能携带型防雨罩-CN201320310578.8有效
  • 温泉;罗孝楚;刘阳;李岩;范译;霍玉山;石祖民;丁文罡;袁鸿;于凤强 - 国家电网公司;辽宁省电力有限公司丹东供电公司
  • 2013-06-02 - 2013-11-13 - H01H9/04
  • 本实用新型涉及一种用于电力系统带电作业专业人员现场作业使用的多功能携带型防雨罩,适用于供电企业及其他类似部门的带电作业使用。其结构为,罩体包括连接部和绝缘伞裙,连接部设有松紧调节机构。遇到雨天时,只要将本实用新型套装在绝缘杆上即可,无需携带多种操作杆;而且可以适用于粗细不同的多种规格的操作杆,并且可以紧密贴合在操作杆外表面,结合牢固,防雨效果好。在绝缘工具配置上极大的减少成本,降低了试验费用,方便快捷,安全可靠、便于携带。同时在日常工器具的准备、携带上极大的降低了操作人员的劳动强度。即保证了操作人员的人身安全,又提升了规范操作的安全意识。
  • 多功能携带型防雨罩

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