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]激光雷达系统和方法-CN201780071151.8有效
  • O.D.凯拉夫;O.布斯基拉;R.埃舍尔;Y.安特曼;N.奥西罗夫;A.斯坦伯格;D.埃洛兹;J.弗莱科;S.莱维;G.佐哈 - 应诺维思科技有限公司
  • 2017-11-16 - 2023-09-01 - G01S17/931
  • 在一个实现中,激光雷达系统包括至少一个处理器,被配置为:控制至少一个光源的激活以照亮视场;从具有多个检测元件的至少一个传感器接收反射信号,该反射信号指示从该视场中的物体反射的光;动态地分配多个检测元件的第一子集以构成第一像素;动态地分配多个检测元件的第二子集以构成第二像素;在处理第一像素和第二像素之后,动态地分配多个检测元件的第三子集以构成第三像素,第三子集与第一子集和第二子集中的至少一个重叠,并且不同于第一子集和第二子集中的每一个;以及在处理第一像素和第二像素之后,动态地分配多个检测元件的第四子集以构成第四像素,第四子集与第一子集、第二子集和第三子集中的至少一个重叠,并且不同于第一子集、第二子集和第三子集中的每一个。
  • 激光雷达系统方法
  • [发明专利]一种信息处理方法和信息处理装置-CN202010607462.5有效
  • 王军 - 联想(北京)有限公司
  • 2020-06-29 - 2023-03-24 - H04N21/234
  • 本申请实施例公开了一种信息处理方法,该方法包括:有序的输出图像集合,其中,图像集合至少包括有序的第一图像子集,第二图像子集和第三图像子集,其中,图像子集至少包括一帧图像;处理第一图像子集和第二图像子集的至少部分,确定第二图像子集中的目标对象,目标对象是第二图像子集中和参考对象之间满足差异条件的显示对象;确定目标对象对应的标注信息;在第二图像子集和/或第三图像子集中的目标对象中添加标注信息。
  • 一种信息处理方法装置
  • [发明专利]数据处理方法和数据处理装置-CN202110872899.6在审
  • 郑子皓;武靖宇 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2021-07-30 - 2021-10-29 - G06K9/62
  • 所述数据处理方法包括:对抽取的样本子集中的每个样本子集进行第一预设组样本子集和第二预设组样本子集的匹配,以获取多个第一预设组匹配样本子集,其中,每个所述样本子集均包括所述第一预设组样本子集和所述第二预设组样本子集;获取每个匹配样本子集的数据处理结果,其中,每个所述匹配样本子集均包括所述第一预设组匹配样本子集和所述第二预设组样本子集;基于每个所述匹配样本子集的数据处理结果,得到最终数据处理结果。
  • 数据处理方法装置
  • [发明专利]一种多评价指标下的策略子集选择方法及装置-CN202310401374.3在审
  • 文承尧;娄寅 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2023-04-13 - 2023-06-30 - G06Q40/04
  • 本说明书实施例提供了一种多评价指标下的策略子集选择方法及装置,用于从包含多条策略的策略总集中选择策略子集,策略子集用于对交易的风险性进行判别。初始时,将策略总集中的多条策略分别作为待选子集,在多评价指标空间也就是多目标空间中找到不相互支配的多个优选子集作为帕累托前沿。不相互支配是指,不存在某一个优选子集的多种指标值都优于另一个优选子集。对帕累托前沿进行采样,得到采样子集。接着,通过向采样子集中添加策略总集中的策略,形成新的子集,将这些子集和上述帕累托前沿一起作为新的待选子集,迭代地执行上述过程。当帕累托前沿不再变化时,迭代结束,将这时的帕累托前沿作为从策略总集中选出的策略子集
  • 一种评价指标策略子集选择方法装置
  • [发明专利]混合自动重传冗余版本自适应选择方法和装置-CN201310003669.1有效
  • 刘维巍 - 中兴通讯股份有限公司
  • 2013-01-06 - 2017-06-20 - H04L1/18
  • 本发明涉及一种混合自动重传冗余版本自适应选择方法和装置,该方法包括接收HARQ合并指令,选择默认RV子集在预设时间内进行HARQ调度,获取默认RV子集在预设时间内的丢包率和平均重传次数;判断默认RV子集的平均重传次数是否大于阈值,若是,则依次选择选剩余RV子集在预设时间内进行HARQ调度,获取剩余RV子集在预设时间内的丢包率和平均重传次数;依次比较所有RV子集的丢包率和平均重传次数,根据比较结果选择最优RV子集,设置最优RV子集为默认RV子集。该方法通过设置多个RV子集,在进行HARQ合并时比较每个RV子集的平均重传次数和丢包率,选择出最适合的RV子集,降低了无线通信系统的平均重传次数和丢包率。
  • 混合自动冗余版本自适应选择方法装置
  • [发明专利]一种声纹模型训练的方法和系统-CN201811302005.4有效
  • 方昕;刘俊华;魏思 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2018-11-02 - 2021-10-01 - G10L17/04
  • 本发明实施例提供了一种声纹模型训练方法和系统,该方法包括:选取多个用户标识下的语音作为训练语音;根据训练语音确定初始声纹模型;利用初始声纹模型对每个用户标识下的训练语音进行聚类,得到排序后的训练语音;将排序后每个用户标识下的训练语音划分成第一子集、第二子集和第三子集;将所有用户标识下的第一子集合并为第一训练子集,第二子集合并为第二训练子集,以及第三子集合并为第三训练子集;按照从易到难的学习顺序依次对第一训练子集、第二训练子集和第三训练子集进行学习
  • 一种声纹模型训练方法系统
  • [发明专利]用于泡沫浮选工况识别过程的混合特征选择方法及系统-CN201911241685.8有效
  • 周晓君;王启安;徐冲冲 - 中南大学
  • 2019-12-06 - 2023-08-25 - G06V10/771
  • 本发明公开了用于泡沫浮选工况识别过程的混合特征选择方法及方法,分别计算出数据集中各个特征的初始权重,并根据各个特征的初始权重对所述数据集中各个特征进行排序,得到排序特征集;根据排序,使用启发式搜索算法生成多个的特征子集,并将多个特征子集分别输入至分类器中以计算多个特征子集的分类准确率,提取分类准确率最高的特征子集作为初筛特征子集;再通过二值状态转移算法迭代生成初筛特征子集的多个候选特征子集,并将多个候选特征子集输入到分类器中以计算多个候选特征子集的分类准确率,选取分类准确率最高的候选特征子集作为最优特征子集输出,能快速选取泡沫浮选工况的特征,并保证所选特征子集的分类准确率,提高工况识别的效果。
  • 用于泡沫浮选工况识别过程混合特征选择方法系统

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