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]发送器及包括其的收发器-CN202310008806.4在审
  • 陈泰荣;金俊达;金铉秀;闵庚律;朴东愿;裵钟晩 - 三星显示有限公司
  • 2023-01-04 - 2023-10-17 - H04B1/04
  • 本发明公开了发送器及包括其的收发器,本发明的发送器包括:发送控制器,通过原始数据通道输出原始数据;编码器,将所述原始数据编码为编码数据,并通过编码数据通道输出所述编码数据;以及发送驱动器,通过收发接口以M(M为大于0的实数)Gbps(Gigabits per second)的速度输出所述编码数据,所述发送驱动器向所述编码器提供与输出速度对应的第一时钟信号,所述编码器向所述发送控制器提供具有小于所述第一时钟信号的第一频率的第二频率的第二时钟信号,所述发送控制器基于所述第二时钟信号输出所述原始数据,所述编码器基于所述第一时钟信号输出所述编码数据。
  • 发送包括收发
  • [发明专利]一种基于不确定性估计的行人再识别方法-CN202011091366.6有效
  • 马占宇;谢吉洋;孙文宇;司中威 - 北京邮电大学
  • 2020-10-13 - 2022-08-30 - G06V40/10
  • 本发明涉及一种基于不确定性估计的行人再识别方法,属于行人再识别技术领域,包括步骤:获取待识别的原始图像序列,原始图像序列中的每一帧原始图像均包含同一行人;将原始图像序列输入至利用基于不确定性估计的行人再识别模型训练方法训练得到的行人再识别模型中,计算输出集合;使用不确定性估计集合对输出集合进行排序,选择不确定性估计最高的Δ个输出的标号,获得标号集合和选定输出集合;将选定输出集合中的所有输出与数据库中的样本计算距离,并分别匹配出距离最小的图像作为行人再识别的检索结果
  • 一种基于不确定性估计行人识别方法
  • [发明专利]一种RGB转RGBW的方法及装置-CN201310753160.9有效
  • 张登康 - TCL集团股份有限公司
  • 2013-12-31 - 2014-03-26 - H04N9/64
  • 本发明适用于视频应用领域,提供了一种RGB转RGBW的方法及装置,所述方法包括:根据原始RGB值建立RGB三维色度空间转W空间模型,获得计算W值的原始RGB值加权组合公式,计算W值;根据所述W值,修正输出的本发明通过输入的原始RGB值的加权组合来计算W值,并根据计算出的W值修正输出RGB值,使得在RGBW显示模式下图像的饱和度、亮度及图像质量均与原始图像的差别较小,具有良好的显示效果。
  • 一种rgbrgbw方法装置
  • [发明专利]数据输入系统,数据输入接收装置,数据输入读取方法,以及数据输入接收方法-CN200910225481.5有效
  • 田村纯一 - 富士施乐株式会社
  • 2009-12-16 - 2010-12-01 - H04N1/00
  • 一种数据输入系统,包括:图像读取器,其逐表格地读取填写有字符的每个表格的原始图像,提取通过逐字符地分割原始图像数据所得到的原始图像数据段并对每个原始图像数据段设置标识信息以限定位置,为每个原始图像数据段关联字符关联信息,以及相关联地输出原始图像数据段、对每个原始图像数据段设置的标识信息、和每个原始图像数据段的字符关联信息;系统还包括数据输入接收器,其按照预定过程显示所选择的原始图像数据段,接收文本数据输入以识别出每个原始图像数据段表示哪个字符;并通过使文本数据与原始图像数据段和为每个原始图像数据段设置的标识信息相关联来进行存储。
  • 数据输入系统接收装置读取方法以及
  • [发明专利]一种提升不平衡恶意流量样本识别精度的双模态融合检测方法-CN202110853916.1在审
  • 夏本辉;韩德志 - 上海海事大学
  • 2021-07-28 - 2021-11-16 - H04L29/06
  • 本发明提出了一种提升不平衡恶意流量样本识别精度的双模态融合检测方法,包含以下步骤:对原始流量进行切分,将具有相同五元组特征的数据包合并为原始流;对于原始流,以其中的每个数据包为单位,分别提取出包头和有效载荷部分作为流量的空间和文本特征,重新合并为两条流样本;将包头样本的空间特征输入到模型I中,输出该模型对流量空间特征的概率分布;将有效载荷样本输入到模型II中,输出该模型对流量文本特征的概率分布;将所述双模态流量特征进行有效融合,输出原始流的类型预测结果本发明从原始流量中充分学习空间与文本特征,并将双模态特征进行融合,相比于单模态方案,通过模态互补提高在不平衡数据集中对少数类别的识别精度。
  • 一种提升不平衡恶意流量样本识别精度双模融合检测方法
  • [发明专利]图像的处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210037411.2在审
  • 李楠;宋祺;张睿 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2022-01-13 - 2022-05-13 - G06T7/11
  • 本发明实施例提供了一种图像的处理方法和装置,其中,所述方法包括:按照切块规则和图像块尺寸将原始图像切割为一组包含多个图像块的图像块序列;将图像块序列输入至神经网络提取出各图像块的图像特征;基于注意力机制对各图像块的图像特征进行池化处理得到图像块序列的融合图像特征;将融合图像特征输入至全卷积网络输出图像块序列的分类结果,将图像块序列的分类结果作为原始图像的分类结果。本发明实施例采用全卷积网络输出原始图像的分类结果,网络结构较为简单,与分割方式相比,计算复杂度低。本发明实施例避免将原始图像resize到统一尺寸,维持原始图像的质量,与卷积分类网络相比,输出比较准确的分类结果,通用性高。
  • 图像处理方法装置电子设备存储介质

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