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]一种基于弹性有效位的深度神经网络量化方法-CN202010661226.1有效
  • 龚成;卢冶;李涛 - 南开大学
  • 2020-07-10 - 2021-06-22 - G06N3/08
  • 本发明提供了一种基于弹性有效位的深度神经网络量化方法,将定点数或者浮点数量化为具有弹性有效位数的量化值,丢弃多余的尾数部分,并采用可行求解的方式来定量评价量化值与原始数据的分布差异。本发明具有弹性有效位的量化值,通过不同的有效位,量化值的分布可以覆盖从长尾到均匀的一系列钟形分布,适应DNNs的权值/激活分布,从而保证低的精度损失;乘法计算在硬件上可以由多次的移位加法实现,提升量化模型的整体效率;分布差异函数定量地估计不同量化方案带来的量化损失,可以在不同的条件下选择最优的量化方案,实现更低的量化损失,提升量化模型的精度。
  • 一种基于弹性有效深度神经网络量化方法
  • [发明专利]帧内编码图像块的自适应量化-CN201280049063.5在审
  • C.彻万斯;P.萨尔蒙;Y.奥利维尔 - 汤姆逊许可公司
  • 2012-09-04 - 2014-06-04 - H04N19/14
  • 所述方法包含使用进行如下处理的处理部件:使用量化参数值对图像块的帧内预测的残差的变换进行量化,并且对经量化的变换进行编码,还包含使用进行如下处理的处理部件:确定在存储部件中能够得到已用量化参数值及对应编码成本,并且使用该已用量化参数值、对应编码成本以及目标比特率来确定量参数值;其中,已用量化参数值是已被用于对与该图像块高度相似的或者具有与该图像块相同的复杂度的更多的图像块的量化。由此能够确定量参数值,从而避免闪烁伪像。
  • 编码图像自适应量化
  • [发明专利]低温液化气体移动罐柜绿色制造过程的定量评估方法-CN202110305409.4有效
  • 刘康林;童晨垚;肖学文;张经纬;贾溢 - 福州大学
  • 2021-03-18 - 2022-08-12 - G06Q10/10
  • 本发明涉及一种低温液化气体移动罐柜绿色制造过程的定量评估方法。对于现有的低温液化气体移动罐柜绿色制造设计情况,并不知道其绿色制造后实际绿色效果如何。本发明提供一种低温液化气体移动罐柜绿色制造过程的定量评估方法,为低温液化气体移动罐柜绿色制造效果提供了量化功能,可以通过该发明方法直观反映绿色制造前后能源消耗以及环境影响情况。本发明以液化石油气(Liquefied Petroleum Gas,LPG)罐车罐柜轻量化设计作为特例,说明并论证了本评估方法的有效性。首先对LPG罐车罐柜轻量化前进行生命周期评价分析,再对LPG罐车罐柜进行轻量化设计,轻量化后再进行生命周期评价,通过轻量化前后造成的能源消耗以及环境排放对轻量化进行定量分析。
  • 低温液化气体移动绿色制造过程定量评估方法
  • [发明专利]一种基于孔内成像的基桩缺陷定量评价方法及系统-CN202110794141.5在审
  • 谢德根;黄超;陈远鹏;叶立安 - 健研检测集团有限公司
  • 2021-07-14 - 2021-10-22 - G06T7/00
  • 本发明提供的一种基于孔内成像的基桩缺陷定量评价方法,所述方法包括如下步骤:对基桩的内孔孔壁进行全景环绕拍摄,以得到整个基桩内孔的孔壁图像;对孔壁图像进行图像识别,以确定孔壁图像的各个具有缺陷的子图像在孔壁图像上的位置;根据孔壁图像的各个具有缺陷的子图像在孔壁图像上的位置,确定基桩的各个缺陷部位的位置;及计算各个具有缺陷的子图像的总面积占孔壁图像的全面积的比重,以实现对基桩的各个缺陷部位的定量评价,进而以实现对所述基桩的完整性进行定量评价;本发明提供的基桩缺陷定量评价方法直观简便,可精确检测基桩缺陷部位的具体位置,可操作性强;本发明还提供了一种基于孔内成像的基桩缺陷定量评价系统。
  • 一种基于成像缺陷量化评价方法系统
  • [发明专利]一种污染物排放的鲁棒优化方法和鲁棒优化装置-CN202310309197.6在审
  • 杜文莉;胡贵华;钟伟民;钱锋 - 华东理工大学
  • 2023-03-27 - 2023-06-27 - G06F30/20
  • 获取裂解炉的不确定输入变量的采样数据;经由湍流燃烧耦合模型对该采样数据进行数值模拟,以获得训练数据集;根据该不确定输入变量,构建稀疏混沌多项式模型,并经由该训练数据集训练该稀疏混沌多项式模型,以获得第一不确定量模型;向该第一不确定量模型中引入该裂解炉的确定性优化变量,并基于勒让德多项式获得依赖于该确定性优化变量的第二不确定量模型;以及经由该第二不确定量模型,对该污染物排放的确定性优化变量进行鲁棒优化。本发明能够解决大尺度数值模型的不确定量精度和效率问题,建立连续鲁棒优化模型,大幅度提高优化效率。
  • 一种污染物排放优化方法装置
  • [发明专利]图像处理装置和方法-CN200880008264.4无效
  • 柴田正二郎;柴田健;小籔恭平;渕江孝明 - 索尼株式会社
  • 2008-09-12 - 2010-01-27 - H04N7/26
  • 根据通过使用一个量化标度计算出的码量来预测目标码量。对于关于固定量标度(QI)的MB发生码量不同的多个预测用量化数据,本发明存储指示出表示多个量化步长的多个量化标度(Q)和MB发生码量之间的关系的关系信息来作为预测曲线。利用多个预定的量化标度(Q)中的一个固定的量化标度(QI),本发明对图像数据进行量化以产生每个宏块的临时量化数据,从而计算每个宏块的临时量化数据的MB发生码量。本发明随后基于临时量化数据的MB发生码量和固定量标度(QI)两者从多条预测曲线中选择一个预测用量化数据,并且基于所选择的预测用量化数据,来预测在通过使用未被量化选择部件选择的量化标度(Q)对图像数据进行量化时的
  • 图像处理装置方法

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