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]基于弱监督学习的App图像内容安全检测方法-CN202110825738.1有效
  • 张立国;秦芊;金梅;王磊;申前;孟子杰;黄文汉;薛静芳 - 燕山大学
  • 2021-07-21 - 2023-09-29 - G06V10/764
  • 本发明涉及一种基于弱监督学习的App图像内容安全检测方法。其包括算法部分,对应的检测器是一个卷积神经网络框架,本发明算法backbone部分采用的是Resnet。基于Resnet网络的优点,使得学习结果堆网络权重的波动变化更加敏感,同时残差结果对数据的波动更加敏感。另外,本发明的算法部分还加入了Inception结构,其结构在控制了计算量和参数的同时,获得了良好的分类。本方法提出采取弱监督学习的方法,通过改变模型参数,可构建见出不同的App内容检测器,剔除不良、违法信息,为人们提供一个优质、安全的网络环境;传统基于监督学习的图片检测方法的数据集标注主要靠人工,本发明采用弱监督学习方法,可大大降低人力成本。
  • 基于监督学习app图像内容安全检测方法
  • [发明专利]一种基于FPGA异构加速的老人跌倒检测方法-CN202110980385.2有效
  • 张立国;申前;金梅;秦芊;杨红光;王磊;孟子杰;黄文汉 - 燕山大学
  • 2021-08-25 - 2023-09-22 - G06V20/40
  • 本发明公开了一种基于FPGA异构加速的老人跌倒检测方法,属于目标识别技术领域,所述方法包括融合算法部分和硬件加速部分,整体以神经网络作为基础框架,结合FPGA硬件加速技术,通过量化编译移植实现算法嵌入式移植,人体检测部分采用YOLOv3网络,通过双向剪枝和改进损失函数实现了可移植的改进型轻量化YOLOv3网络;跌倒检测算法部分采用了轻量化SqueezeNet网络,通过引入人体矩形高宽比结合主要关键点欧式距离综合判定的方法实现老人跌倒检测;硬件部分选择了Xilinx公司的mpsoc架构板卡ultra96‑v2。本发明不仅提高了老人跌倒检测设备的便携程度,同时降低了成本。
  • 一种基于fpga加速老人跌倒检测方法
  • [发明专利]一种训练方法、装置、设备及可读存储介质-CN202210673906.4在审
  • 孟子杰 - 广州源动智慧体育科技有限公司
  • 2022-06-14 - 2023-09-05 - A63B21/00
  • 本申请公开了一种训练方法、装置、设备及可读存储介质,该训练方法包括:获取用户当前训练所对应的预设阈值;获取健身设备的当前拉伸量;判断当前拉伸量是否小于预设阈值;若是,则控制健身设备输出预设阻力;其中,预设阻力用于保持用户处于非训练状态。本申请通过获取预设阈值,并通过比较健身设备的当前拉伸量与预设阈值的大小,以实现控制是否输出预设阻力,当判断当前拉伸量小于预设阈值时,输出用于保持用户处于非训练状态的预设阻力,防止健身设备在用户处于非训练状态下仍输出较大的阻力,实现对用户的保护。
  • 一种训练方法装置设备可读存储介质

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