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]一种翘板式自行车辅助学习-CN201810039000.0在审
  • 谭军 - 谭军
  • 2018-01-16 - 2018-05-08 - B62H1/10
  • 本发明提供一种翘板式自行车辅助学习器,其包括:支架,其一端支撑于自行车后轮的轮轴上;底座,所述支架的另一端固定于底座上,所述底座呈弧形并且相对于支架对称布置,所述底座的延伸方向与自行车前后的延伸方向垂直;半圆柱体,其设置于所述底座的正下方,并且所述半圆柱体的轴线方向与自行车前后的延伸方向平行。本发明实现在一个特定的地方以全模拟的方式学习骑自行车,适应更多场地,节省空间,并且能够安全、有效地帮助儿童或其他人群快速学习骑自行车,也可以适用于自行车运动员的体能训练。
  • 一种板式自行车辅助学习
  • [发明专利]钢带及其制造方法-CN202180062243.6在审
  • 小岛真由美;船川义正 - 杰富意钢铁株式会社
  • 2021-08-16 - 2023-05-02 - C21D9/46
  • 钢带(9)包括提供材质信息的介质,该材质信息包括将长度方向及宽度方向的二维方向上的位置与材料特性值建立了关联的材质分布。材质信息使用输入包括制造钢带的设备的设备输出因子、干扰因子以及制造中的钢带的成分值的输入数据的预测模型来预测,预测模型包括:输入输入数据来输出制造条件因子的、通过机器学习而生成的机器学习模型;和输入制造条件因子来输出材料特性值的金属学模型
  • 及其制造方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的车辆方向识别方法-CN202110036911.X在审
  • 俞进森;陈影;何德利;王海鹰 - 北京品恩科技股份有限公司
  • 2021-01-12 - 2021-05-11 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习的车辆方向识别方法,涉及汽车电子技术领域,本发明为车辆的行为判断提供技术支撑;本发明采集到车辆方向的训练图像之后,分别对训练图像进行图像预处理、轮廓标注和特征标注获取输入图像,保证了训练集和验证集的质量,能够提高识别模型的精度,为车辆方向的准确识别奠定了基础;本发明构建了自适应加权多任务深度神经网络,构建合理的深度学习模型,并通过不断地迭代更新对神经网络进行训练,保证了识别模型的合理结构和高精度;本发明将待识别图像和识别模型相结合,获取输出数组,充分利用了自适应加权多任务深度神经网络的优势,保证了车辆方向识别的准确性和效率。
  • 一种基于深度学习车辆方向识别方法
  • [发明专利]基于深度学习的声源方向确定方法、装置、设备及介质-CN202111023884.9在审
  • 陈文明;陈新磊;张洁;张世明 - 深圳壹秘科技有限公司
  • 2021-09-01 - 2021-12-24 - G01S5/18
  • 本发明涉及深度学习技术领域,公开了一种基于深度学习的声源方向确定方法、装置、设备及介质,所述方法包括:根据目标混合声源信号得到相位谱信息;根据相位谱信息和预设长度帧序列信息生成对应的特征维度信息;根据预设卷积递归神经网络对特征维度信息进行预测,得到波达向量信息集合;根据波达向量信息集合确定目标混合声源的方向信息;本发明通过相位谱信息和预设长度帧序列信息生成特征维度信息,根据预设卷积递归神经网络对特征维度信息进行预测,基于预测得到的波达向量信息集合确定目标混合声源的方向信息,以实现对目标混合声源方向的确定,相较于现有技术通过传统的DOA算法进行声源方向的估计,能够有效提高确定声源方向的准确率。
  • 基于深度学习声源方向确定方法装置设备介质
  • [实用新型]一种用于学习角的大小和方向的工具-CN201620517843.3有效
  • 张宏伟 - 张宏伟
  • 2016-05-31 - 2017-04-19 - G09B23/04
  • 本实用新型公开了一种用于学习角的大小和方向的工具,包括量角器主体,所述量角器主体的圆心处设置有底座,所述底座活动连接有指示杆,所述指示杆上设置有若干玩偶。本实用新型的有益效果把玩偶面向同一个方向粘贴在指示杆上,旋转指示杆,可直观、形象地让学生明白,角的大小是方向的改变程度,而和离角的定点远近无关,和两边之间所夹的区域的大小也无关,突破了教学中一直没有很好突破的教学难点;旋转杆和指南针指示的东西南北,以及量角器相结合,进而能确定“北偏多少度”、“南偏多少度”的方向,帮助学生深刻理解角的大小的本质,便于学生迅速确定方位。
  • 一种用于学习大小方向工具
  • [发明专利]训练混合元学习网络的装置和方法-CN201910160233.0在审
  • 杨铭;石自强;孙俊 - 富士通株式会社
  • 2019-03-04 - 2020-09-11 - G06Q30/06
  • 公开了一种训练混合元学习网络的装置和方法。装置包括进行下述处理的单元:获得推荐神经网络的损失并计算泛化损失,每个推荐神经网络具有嵌入层;计算泛化损失相对每个推荐神经网络的权重参数的梯度;将梯度分别输入到第一元学习网络,获得每个推荐神经网络的权重参数的更新量;基于更新量更新推荐神经网络的权重参数;使得朝向推荐神经网络的损失更小的方向训练第一元学习网络;计算过时推荐项集中的每个推荐项与新出现推荐项集中的每个推荐项之间的第一相似度和第二相似度;朝向相似度损失更小的方向训练嵌入层和第二元学习网络的权重参数
  • 训练混合学习网络装置方法
  • [发明专利]导管末端姿态估计方法、系统及介质-CN202111052354.7在审
  • 顾力栩;彭文佳 - 顾力栩
  • 2021-09-08 - 2022-01-18 - G06T7/70
  • 本发明提供了一种导管末端姿态估计方法、系统及介质,包括:在插管前以三维扫描或者人工测绘的形式获得导管末端形状先验,在插管过程中在XCA影像中裁剪导管末端二维投影图,并分别记录导管末端弯曲段两侧的方向信息;在前融合阶段将导管末端形状先验和当前时刻的二维投影图信息融合,在后融合阶段将当前时刻的电磁传感器方向信息融入深度学习网络中层,并与中层特征融合;将前融合结果输入深度学习网络的编码器,将后融合结果输入深度学习网络解码器,深度学习网络最终输出点序列格式的姿态估计。
  • 导管末端姿态估计方法系统介质
  • [发明专利]学习隐式变量迭代展开网络的高光谱稀疏解混方法-CN202210769948.8在审
  • 邵远天;肖亮 - 南京理工大学
  • 2022-07-01 - 2022-10-11 - G06V20/10
  • 本发明公开了一种可学习隐式变量迭代展开网络的高光谱稀疏解混方法,包括:稀疏约束优化构造解混模型;变量分裂和增广拉格朗日法构建交替方向迭代;交替方向迭代步建模为隐式展开网络模块,包括丰度变量和乘子变量可学习层;构造可学习平滑卷积层,提升丰度分片光滑性;编解码结构实现光谱解混与重构;采取无监督损失函数实现模型训练。本发明利用经典稀疏解混模型的优化机制设计可学习网络,网络层基于算法迭代步设计,充分满足高光谱丰度的稀疏性与分片光滑性,增强了可解释性和透明性;引入无监督训练机制,增强了网络可用性;通过模型驱动和网络参数共享降低模型参数规模和过拟合现象
  • 学习变量展开网络光谱稀疏方法

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