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]水印图像的嵌入方法-CN201210281560.X有效
  • 王海峰;章怡 - 江苏技术师范学院
  • 2011-05-26 - 2013-01-16 - G06T1/00
  • 本发明涉及一种适于解决水印算法中透明性与鲁棒性相矛盾问题的灰度水印图像的嵌入方法包括:对原始载体图像分块并进行DCT变换,利用模板将系数分低、中、高频三个数据块,组成新矩阵后进行SVD分解,计算分块能量比,确定适合嵌入的最佳分块位置;将灰度水印信息依据能量比自适应地嵌入到低频分块的奇异值中。
  • 水印图像嵌入方法
  • [发明专利]一种稀疏随机线性网络编码的低时延解码方法-CN202211314405.3有效
  • 殷俊;陈亮;张兆维;陈思光;王磊;杨余旺 - 南京邮电大学
  • 2022-10-26 - 2023-04-28 - H04L1/00
  • 本发明公开了一种稀疏随机线性网络编码的低时延解码方法包括:用户设备在接收到由稀疏随机线性网络编码生成的可解码编码块后,将可解码编码块的编码系数矩阵进行分块;每个线程通过拆分递归的并行任务对分块后的编码系数子矩阵进行并行LU分解;利用并行LU分解出的上三角矩阵和下三角矩阵求解源数据,实现解码;本发明在单机LU分解算法的基础上,考虑到当前的网络接入设备例如手机,车载电脑等均具备多核并行计算处理能力,将解码阶段的大规模矩阵计算任务分配给多个线程,利用多线程高效的并行性和数据计算能力,提高大规模稀疏矩阵的稀疏网络编码解码带宽。
  • 一种稀疏随机线性网络编码低时延解码方法
  • [发明专利]神经网络模型分块压缩方法、训练方法、计算装置及系统-CN201780042629.4有效
  • 张悠慧;季宇;张优扬 - 清华大学
  • 2017-12-29 - 2022-12-27 - G06N3/08
  • 一种用于神经网络的网络模型分块压缩方法,包括:权重矩阵获得步骤,获得经过训练得到的神经网络的网络模型的权重矩阵;权重矩阵分块步骤,按照预定阵列大小将权重矩阵划分成由若干初始子块组成的阵列;待裁剪权值元素集中步骤,根据子块中的矩阵元素的权值绝对值和值,通过行列交换,将权值较小的矩阵元素集中到待裁剪子块中,使得该待裁剪子块中的矩阵元素的权值绝对值和值相对于不是待裁剪子块的其他子块中的矩阵元素的权值绝对值和值更小;子块裁剪步骤,将上述待裁剪子块中的矩阵元素的权值裁剪掉,获得最终的权重矩阵,以实现对神经网络的网络模型的压缩。
  • 神经网络模型分块压缩方法训练计算装置系统
  • [发明专利]一种二值工程图抗打印扫描水印方法-CN202210221741.7在审
  • 彭飞;何平 - 湖南大学
  • 2022-03-07 - 2022-07-29 - G06T1/00
  • 其中,水印嵌入包括对图像以及计算的可翻转系数矩阵进行置乱,并将相邻分块黑色像素点数量的差值作为特征值,并进行分块DCT变换;根据打印扫描前后DCT系数符号变化率低于0.5的特性修改DCT系数,再进行反DCT变换,计算最终分块中黑色像素点的数量。水印提取方法包括对打印扫描图像校正;计算校正后扫描图像的特征值矩阵并进行分块DCT变换;统计DCT正负系数的数量,提取水印。
  • 一种工程图打印扫描水印方法

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