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]调色板解码装置和方法-CN201910487082.X有效
  • 陈启民;邱铭豪;郑佳韵;张永昌 - 联发科技股份有限公司
  • 2019-06-05 - 2022-06-07 - H04N19/42
  • 本发明提供一种调色板解码的装置和方法。调色板解码装置包括调色板颜色存储设备、颜色索引存储设备以及调色板值处理电路,其通过从颜色索引存储设备和调色板颜色存储设备读取数据来为每个像素生成调色板值。帧被划分为第一编解码单元,并且每个第一编解码单元被细分为一个或多个第二编解码单元。在调色板值处理电路生成第一编解码单元中的最后一个像素的调色板值之前,调色板值处理电路生成第一编解码单元中的非最后像素的调色板值,并由视频解码器的重构电路使用。本发明的调色板解码装置和方法可以放宽对存储器的要求。
  • 调色板解码装置方法
  • [发明专利]一种基于LSTM模型和动态阈值确定算法的爆管检测方法-CN202210046208.1在审
  • 陈启民;郭江浩;周军海;林亚平;厉平安 - 湖南大学
  • 2022-01-11 - 2022-05-10 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种基于LSTM模型和动态阈值确定算法的爆管检测方法。其发明内容主要包括:(1)基于LSTM神经网络的管网供水预测模型;(2)基于动态误差阈值确定算法的爆管判定方法。基于目前城市管网中传感器采集的管网数据,使用双向LSTM神经网络构建城市管网供水情况预测模型对管网未来一段时间内正常供水情况做出预测,并引入学习率退火算法优化模型性能;引入基于无监督的动态误差阈值确定算法计算误差阈值,将预测数据和真实采集数据之间的误差与阈值进行比较,判定管网中是否发生爆管事件。本发明提出一种基于LSTM网络和动态阈值确定算法的爆管检测方法,在对管网供水情况进行预测中具有优越的预测性能以及能够有效的降低爆管检测的误报率,在城市供水管网爆管检测方面具有实际应用价值。
  • 一种基于lstm模型动态阈值确定算法检测方法
  • [发明专利]干旱荒漠区绿洲防护林的建植方法-CN201510667509.6在审
  • 朱玉伟;刘康;陈启民;桑巴叶;王永红;褚奋飞;武卫疆;巴哈提·古丽 - 新疆林科院造林治沙研究所
  • 2015-10-16 - 2015-12-30 - A01G23/00
  • 本发明公开了干旱荒漠区绿洲防护林的建植方法,是选择干旱荒漠区绿洲边缘有沙源,降雨量大于100mm的区域进行防护林第一带至第六带的建植。本发明的有益效果为:1、从绿洲外围到内部,设置不同林种,使整个绿洲植物分布均匀,布局合理;2、即可防治绿洲外围的沙漠化,又可防治绿洲内部的风沙灾害,改善农业生态环境;3、本发明方法利用区域环境条件,容易实施、见效快、效果好,具有较强的实用性和可操作性;4、本发明实施后效果明显,按本发明技术在防沙阻沙带区,可使风沙流输沙量的85.7%-96%沙粒沉降下来,在基干防护林带区20倍树高范围内,平均降低风速36.8%,由于农田林网的存在可使小麦的增产率达11%以上、玉米增产率达10.7%以上。
  • 干旱荒漠绿洲防护林方法

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