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]基于自适应图嵌入的起始地-目的地时间预测方法和装置-CN202311020378.3在审
  • 王蓉;代硕;郭清旺;贾朝龙;赵魏峰;杨振一 - 重庆邮电大学
  • 2023-08-14 - 2023-10-27 - G08G1/01
  • 本发明提出了一种基于自适应图嵌入的起始地‑目的地时间预测方法和装置,属于智能交通时间预测领域。包括得到包含时间戳、区、经纬度和车辆平均速度等卡口传感器信息;基于获取到的数据提取内部属性和外部属性特征。构建了“时隙‑路段‑速度”的非负张量,通过张量分解得到一个稠密的张量。通过混合神经网络,来有效提取给定轨迹的行驶速度特征。针对路网的时空特征,构造自适应路网邻接矩阵,有效捕获动态路网结构的特征。采用注意力机制自动分配外部属性的影响权重,提高模型预测的精确度。该模型表示,准确、可靠的行程时间预测是构建智能交通系统不可或缺的部分,可应用于人们日常出行和交通管理部门制定方案等。
  • 基于自适应嵌入起始目的地时间预测方法装置
  • [发明专利]一种基于路网像素化的Wasserstein生成对抗流量数据插补方法-CN202211197830.9在审
  • 王蓉;李淼妃;赵健宽;蒋建春;王华;郭清旺 - 重庆邮电大学
  • 2022-09-29 - 2022-12-23 - G06F16/29
  • 本发明属于智能交通领域,具体涉及一种基于路网像素化的Wasserstein生成对抗流量数据插补方法,包括考虑到交通数据与图像数据具有一定的结构相似性,提出一种交通数据Trajectory2Matrix的表示方法,将交通路网以及轨迹数据进行像素化表示;构建路网流量生成对抗网络模型,考虑到外部因素和隐式空间特征的影响,引入重建路网拓扑结构和多源异质融合模块优化Wasserstein生成对抗网络的生成器,并同时提出一种全新的损失函数对生成的交通流量特征图中缺失的部分进行有效修复;将修复的数据输入路网流量数据生成对抗网络模型的判别器中判断该修复的数据的真实度,若真实度大于设置的阈值则完成修复,否则重新输入路网流量数据生成对抗网络模型进行数据修复;本发明能更好的挖掘缺失路网流量数据的多维的补偿特征,从缺失数据历史数据、缺失道路邻居节点和外部因素三个维度上补偿缺失数据,提高数据修复的鲁棒性和自适应性,也能有效融合动/静态外部属性和时间多模特性,进一步提高数据修复的精度。
  • 一种基于路网像素wasserstein生成对抗流量数据方法
  • [外观设计]门头(玫红)-CN201830064338.2有效
  • 郭清旺 - 郭清旺
  • 2018-02-09 - 2018-06-05 - 25-02
  • 1.本外观设计产品的名称:门头(玫红)。2.本外观设计产品的用途:本外观设计产品用于店面门头。3.本外观设计产品的设计要点:产品的形状、图案及其结合。4.最能表明本外观设计设计要点的图片或照片:立体图。5.省略视图:后视图不常见,省略后视图。6.请求保护的外观设计包含色彩。
  • 外观设计门头省略店面图案图片

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