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]一种面向大规模网络虚拟化仿真的拓扑描述方法-CN202211318209.3在审
  • 季伟杰;刘光杰;翟江涛;孟玉飞 - 南京信息工程大学
  • 2022-10-26 - 2023-03-14 - H04L41/14
  • 本发明公开了一种面向大规模网络虚拟化仿真的拓扑描述方法,属于网络仿真领域,一种面向大规模网络虚拟化仿真的拓扑描述方法,该方法包括:将大规模虚拟化仿真网络划分为主要部分和次要部分;获取大规模网络主要部分中各节点的参数数据;获取大规模网络主要部分中各链路的参数数据;获取大规模网络中次要部分的参数数据;根据所述参数数据将该大规模网络按规范描述。本发明将复杂的大规模网络拓扑划分,并从中抽象出关键元素,形成一套网络拓扑描述规范,规范中包含多个描述部分,用于分类管理网络中不同类型的要素;每个描述部分又包含多个参数,有利于网络的详细描述,有利于帮助开发人员高效灵活地部署各种场景
  • 一种面向大规模网络虚拟仿真拓扑描述方法
  • [发明专利]一种大规模网络安全态势智能预测方法-CN202011023038.2有效
  • 王子实;滕宁刚;迟静 - 昆明市网络建设运营有限公司
  • 2020-09-25 - 2022-08-09 - H04L9/40
  • 本发明为一种大规模网络安全态势智能预测方法,包括以下步骤:S1.采集网络安全态势数据,并对数据进行处理;S2.计算大规模网络攻击关联度,建立长短期记忆神经网络模型对大规模网络攻击模式进行识别;S3.计算大规模网络攻击模式实现概率P(s)、大规模网络攻击模式利用的所有单个网络漏洞威胁得分Q和态势指标评估因子C,并通过BP神经网络对P(s)、Q以及大规模网络攻击模式发生的节点权重值W进行综合量化处理,得到网络安全态势预测。本发明通过上述技术方案可以提高感知的准确性以及能够更加准确的反应网络安全态势变化的本质,从而提高网络安全态势感知过程中的性能和效率。
  • 一种大规模网络安全态势智能预测方法
  • [发明专利]一种面向大规模网络的拓扑抽样方法-CN201010550432.1无效
  • 徐野 - 沈阳理工大学
  • 2010-11-19 - 2012-05-23 - H04L12/28
  • 一种面向大规模网络的拓扑抽样方法,包括有向网络和无向网络。本方法首先将大规模网络拓扑以源节点字段和目标节点字段的形式存储在数据库中;然后选择初始源节点。以此节点开始,根据网络范围控制算法,扫描数据库,记录与该节点直接连接的目标节点,从中选择有效的目标节点加入队列,并根据连接控制算法记录连接,然后根据拓扑连通控制算法控制采样结果的连通性。本发明可以提供一种面向大规模网络的拓扑抽取方法,通过该方法抽样得到的网络拓扑,即不丢失大规模网络的拓扑特征,又可以作为大规模网络拓扑的代表,为用户提供一种适于细粒度算法分析、且可计算机程序实现的抽样结果,解决了大规模网络拓扑无法直接进行细粒度量化分析的问题。
  • 一种面向大规模网络拓扑抽样方法
  • [发明专利]一种基于单双目混合数据集的视图合成方法-CN202010072802.9有效
  • 肖春霞;李文杰 - 武汉大学
  • 2020-01-21 - 2022-02-01 - G06T19/00
  • 本发明提供一种基于单双目混合数据集的视图合成方法,首先利用小规模左右双目图像对预训练一个视差估计网络,然后使用预训练的网络大规模单目图片集生成右图和视差标签,构成大规模双目图像对,再使用生成的大规模双目图像对训练另一个视差估计网络本发明有如下优点:基于小规模左右双目图像对训练了一个视差估计网络;基于大规模单目图片集生成了一个带有视差标签的大规模“伪双目数据集”;基于自己生成的“伪数据集”训练了一个视差估计网络;提出用小规模左右双目图像对和大规模单目图片集混合训练集训练视差估计网络的方法
  • 一种基于双目混合数据视图合成方法
  • [发明专利]面向大规模多元网络数据的简化可视分析方法-CN202110535193.0有效
  • 周志光;张汝敏;胡淼鑫;刘玉华;王毅刚 - 杭州电子科技大学
  • 2021-05-17 - 2022-06-14 - G06F16/9536
  • 本发明公开了面向大规模多元网络数据的简化可视分析方法。本发明方法首先基于原始网络大规模数据,构建属性增强的网络表征学习模型,将节点转换成嵌入拓扑结构和属性信息的高维向量表示;然后利用属性增强的网络表征学习模型构建多层次聚类模型,在向量化空间中根据结构紧密度、属性同质性和聚类数量将节点划分为层次类别;最后设计简化表达可视分析方案,构建大规模多元网络数据的简化可视分析系统;所述的简化可视分析系统通过聚类视图、协同视图构成视觉表达。本发明方法对大规模多元网络数据进行视觉简化、探索和聚类,有效减少视觉混乱,并提高了大规模多元网络的可读性和分析效率。
  • 面向大规模多元网络数据简化可视分析方法
  • [发明专利]基于大规模处理能力基带和业务自适应的组网方法-CN201310336803.X有效
  • 彭木根;李玥;江甲沫 - 北京邮电大学
  • 2013-08-05 - 2013-11-20 - H04L29/08
  • 一种基于大规模处理能力基带和业务自适应组网方法,是将各种接入通信节点接入大规模处理能力基带实现集中处理和管控,形成云计算服务器、大规模处理能力基带和接入通信节点的三级网络大规模处理能力基带根据业务所需配置接入通信节点;还根据业务和覆盖范围的变化,自适应地调整资源和功率分配,提高网络能效。不同接入通信节点覆盖下的用户设备共享相同的无线资源,又能实现大规模协同空域干扰控制,减少无线干扰;本发明通过具有支持异构多模通信和软件定义计算能力功能的大规模处理能力基带对网元的集中管控和无线资源的共享,实现无线网络对覆盖和业务动态变化的自适应,降低网络能耗和干扰,提高网络的频谱效率和能效率。
  • 基于大规模处理能力基带业务自适应组网方法

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