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]基于深度学习的大规模MIMO信道联合估计和反馈方法-CN202011560128.5有效
  • 金石;陈彤;郭佳佳;陈慕涵 - 东南大学
  • 2020-12-25 - 2023-04-07 - H04L25/02
  • 本发明公开了一种基于深度学习的大规模MIMO信道联合估计和反馈方法。首先,在用户端进行初始信道估计。然后,构建信道估计子网CEnet,通过训练使估计误差最小。其次,构建信道反馈子网CFnet。在用户端,将最优化后的信道估计值输入,输出压缩后的码字;在基站端,将码字输入,输出重建的信道矩阵。两个子网共同构成信道估计和反馈联合网络CEFnet。以往的CSI反馈网络均假设已得到完美的信道状态信息,未考虑实际中信道是估计得到的,存在误差和噪声。本发明通过构建信道估计和反馈联合网络CEFnet,实现了完整的下行信道估计和反馈过程,并通过使用全新的网络架构,达到了消除误差和噪声的目的,在减少反馈开销的同时提高了重建精度。
  • 基于深度学习大规模mimo信道联合估计反馈方法
  • [发明专利]一种基于神经网络的信道环境自适应OFDM接收方法-CN201811123542.2有效
  • 姜培文;徐靖;李沙志远;陈翔宇;陈慕涵;金石;温朝凯 - 东南大学
  • 2018-09-26 - 2020-12-01 - H04L25/02
  • 本发明公开了一种基于神经网络的信道环境自适应OFDM接收方法,包括:选择若干种不同的信道环境,得到训练后的各深度神经网络;输入接收频域导频和本地频域导频估计得到带噪信道估计结果,输入训练后的主维纳滤波深度神经网络中并输出主信道估计结果,及得到各副信道估计结果并乘以权重后相加,得到最终信道估计结果;输入最终信道估计结果和接收的频域数据,得到迫零均衡结果,输入训练后的主和副均衡深度神经网络中得到各网络的输出结果并乘以权重系数后相加,经过硬判决后输出得到估计的比特流。实时采集实际传输中已知频域导频或信道参数,对所述权重系数动态调整。本发明具有参数少、工作效率高、在线切换灵活迅速等优点。
  • 一种基于神经网络信道环境自适应ofdm接收方法
  • [实用新型]一种利用记忆合金温度控制的阀体-CN201921747892.6有效
  • 黄麒志;张睿;许云鹤;马梦莹;施文森;王紫依;陈慕涵;马子凡;刘福佳 - 黄麒志
  • 2019-10-18 - 2020-06-23 - F16K31/70
  • 本实用新型公开一种利用记忆合金温度控制的阀体,能根据温度自动调换出液口,使用方便,使用寿命长,成本低;采用的技术方案为:阀本体的一端设置有进液口,阀本体的另一端设置有端盖,端盖的内腔设置有挡块,阀本体的外侧面上横向设置有低温出液口和高温出液口,阀芯的两端均呈开口状而中间通过隔板隔开,隔板的中部设置有通液孔,位于隔板一侧的阀芯侧壁上依次设置有第一换液口和第二换液口,偏置弹簧和记忆合金温控弹簧分别设置在隔板两侧的阀芯内,通过偏置弹簧和记忆合金温控弹簧使阀芯能沿阀本体的内腔横向往复移动,且移动后阀芯的第一换液口和第二换液口能对应匹配的对准低温出液口和高温出液口。
  • 一种利用记忆合金温度控制阀体

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