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]一种基于样本域的精细化绣花纹理迁移方法-CN201910270194.X有效
  • 孙婉轩;姚心然;金小刚;刘郴;黄宁海;邵泽希 - 浙江凌迪数字科技有限公司
  • 2019-04-04 - 2022-11-29 - G06T11/00
  • 本发明公开了一种基于样本域的精细化绣花纹理迁移方法,包括:在训练模型阶段,基于循环生成对抗式网络,在损失函数中添加Wasserstein损失项、特征匹配损失项与MS‑SSIM损失项,在生成器G网络中添加自注意力机制,并引入由粗到精的分辨率增强方法。在利用训练模型合成绣花纹理阶段,对输入的绣花矢量设计图进行基于自组织网络映射的色彩量化处理,并对生成的绣花纹理通过该量化方法进行色彩校正,最终将绣花纹理和生成的法线贴图结合,得到满足三维展示需求的、兼具绣花色彩和凹凸质感的绣花纹理图。上述方法实现了从设计图像到精细化绣花纹理的快速生成,在提高设计人员沟通效率的同时,减少生产人员的返工率。
  • 一种基于样本精细绣花纹理迁移方法
  • [发明专利]一种基于学习的悬垂式面料弯曲硬度测量方法-CN202210481969.X在审
  • 王华明;刘郴 - 浙江凌迪数字科技有限公司
  • 2022-05-05 - 2022-08-19 - G06F30/27
  • 本发明提供一种基于学习的悬垂式面料弯曲硬度测量方法,包括:通过真实面料数据获取与非线性弯曲模量以及各相异性弯曲模量的关系,构建参数数据集;将所述参数数据集中的参数进行归一化处理,得到处理后的参数数据集;利用处理后的参数数据集构建VAE子空间模型;获取所述VAE子空间模型中的每个参数向量的初始状态,生成模拟数据集;通过所述模拟数据集生成多视角深度图;利用所述多视角深度图,通过深度神经网络的学习,得到学习后的深度神经网络;利用学习过的深度神经网络获取待测量真实面料的弯曲硬度。本发明尽量模拟布料真实的状态,提升了测量精度。
  • 一种基于学习悬垂面料弯曲硬度测量方法
  • [发明专利]一种对称矩阵与向量相乘的并行计算方法及其系统-CN202210445587.1在审
  • 王华明;刘郴 - 浙江凌迪数字科技有限公司
  • 2022-04-26 - 2022-07-22 - G06F17/16
  • 本发明提出了一种对称矩阵与向量相乘的并行计算方法及其系统,方法包括:获取对称矩阵和向量,确定线程数;划分子区域;在每个子区域中,划定与对称轴平行的第一轴和/或第二轴;计算对称轴区域与向量,并写入寄存器;对第一轴进行两次不同的第一乘法计算,得到两组不同的数据并分别写入寄存器;对第二轴进行两次不同的第二乘法计算,得到两组或四组不同的数据并分别写入寄存器,得到对称矩阵与向量相乘的计算结果。本发明的方案,能够准确、快速的实现对称矩阵与向量的乘法计算,通过合理规划矩阵中元素处理的顺序,使各线程合理分配资源,能有效避免写入冲突,实现多线程并行计算,计算效率高,且各线程负载均衡,线程资源分布合理。
  • 一种对称矩阵向量相乘并行计算方法及其系统

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