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]基于深度强化学习的超密边缘计算网络移动性管理方法-CN202010373493.9有效
  • 张海宾;孙文;王榕;黄相喆 - 西北工业大学
  • 2020-05-06 - 2023-04-07 - G06F9/50
  • 本发明公开了一种基于深度强化学习的超密边缘计算网络移动性管理方法,根据环境信息和处理资源信息建立通信时延模型、计算模型、QoS模型、服务代价迁移模型;根据建立的模型信息建立移动管理模型,采用动态亏损队列技术和Lyapunov优化方法对问题进行简化,采用离散时间马尔可夫决策过程抽象描述移动管理模型超密集边缘计算环境的动态变化过程;根据抽象模型建立基于深度强化学习的算法并得到最优的移动性管理决策。本发明面对超密边缘计算网络,移动性管理决策局限性小,迁移性好,在考虑系统整体性、动态性、平衡性的前提下,实现用户移动过程中关联网络和任务分配的最优决策。
  • 基于深度强化学习边缘计算网络移动性管理方法
  • [发明专利]一种书法字体与文字内容同步识别方法及系统-CN202110681231.3在审
  • 张海宾;黄相喆;孙文;秦溢凡 - 西安电子科技大学
  • 2021-06-18 - 2021-09-17 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种书法字体与文字内容同步识别方法及系统,将预处理的书法字体图像集输入到训练好的基于迁移学习的卷积神经网络模型里面,对待识别的中国书法字体与文字内容进行同步识别;卷积神经网络由7个层组成,使用迁移学习技术,固定前三层网络参数,迁移识别书法字体的模型参数识别汉字内容,以实现中国书法字体与文字内容的同步识别,并降低构建模型的时间。通过使用多种高效机器学习技术,包括反向传播算法,基于梯度下降的Adam优化算法,SoftMax回归分类,深度迁移学习网络等技术,成功完成了基于深度迁移学习的模型的训练,以准确实现中国书法字体与文字内容的同步识别,并降低构建模型的时间。
  • 一种书法字体文字内容同步识别方法系统
  • [发明专利]等离子体显示板和等离子体显示装置-CN200780053644.5无效
  • 黄相喆;金昌贤;朴钒熙 - LG电子株式会社
  • 2007-12-31 - 2010-03-31 - H01J17/49
  • 本发明涉及等离子体显示板和等离子体显示装置。该等离子体显示板包括:前基板;彼此平行设置在所述前基板上的扫描电极和维持电极;上介电层,其位于所述扫描电极和所述维持电极上;后基板,其被设置为与所述前基板相对;间隔壁,其位于所述前基板与所述后基板之间并对放电单元进行分隔;以及荧光体层,其位于所述放电单元内部。所述上介电层包含玻璃基材料和第一蓝色颜料。所述荧光体层包括发射红光的第一荧光体层、发射蓝光的第二荧光体层和发射绿光的第三荧光体层。所述第一荧光体层包含红色颜料。
  • 等离子体显示显示装置
  • [发明专利]数据传输系统、数据传输方法、信息处理器以及指示器-CN200410049504.9无效
  • 黄相喆 - 三星电子株式会社
  • 2004-06-09 - 2005-02-09 - H04L12/66
  • 本发明涉及数据传输系统及指示器,该系统具有通过网络彼此相连且具有触摸屏接口的第一信息处理器及第二信息处理器,该指示器向和/或从第一信息处理器和第二信息处理器无线传输和/或无线接收数据。第一信息处理器将先前存储的数据传送到指示器,该数据与通过触摸屏接口输入的第一触摸信号对应,如果从第二信息处理器接收到地址请求信号,该指示器存储所接收的来自第一信息处理器的地址信息并将存储地址信息传送到第二信息处理器,第二信息处理器从第一信息处理器接收存储数据并存储接收的数据,所存数据与从指示器接收的地址信息对应。
  • 数据传输系统方法信息处理器以及指示器

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