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]一种数据处理方法及装置-CN201610875677.9在审
  • 宋征轩;雷宇 - 北京智能管家科技有限公司
  • 2016-09-30 - 2017-05-10 - G10L25/51
  • 本发明实施例公开了一种数据处理方法及装置,方法包括对待处理数据进行分析,得到待处理数据的高阶信息,并根据高阶信息和预设同步信息,得到目标数据;将目标数据分别发送至对应的至少一个目标应用服务;各目标应用服务分别解析目标数据中对应的高阶信息,并分别根据解析后得到的高阶元素各自进行应用处理;其中,预设同步信息为标记高阶信息位置的标记信息。本发明实施例通过分析得到待处理数据的高阶信息,并根据高阶信息和预设同步信息得到目标数据,能够统一对待处理数据的高阶信息进行分析和提取,降低了实现难度和性能开销;同时通过目标应用服务接收目标数据后根据解析得到的高阶信息进行应用处理
  • 一种数据处理方法装置
  • [发明专利]一种基于软件指令定位的高阶侧信道分析方法-CN201910276140.4有效
  • 唐明;郭志鹏;王蓬勃 - 武汉大学;北京信息科学技术研究院
  • 2019-04-08 - 2021-07-20 - H04L9/00
  • 本发明公开了一种基于软件指令定位的高阶侧信道分析方法,包括基于软件指令定位的特征点选取和高阶侧信道分析两个步骤;通过定位与敏感信息相关的指令,可以确定高阶掩码方案中每个秘密共享因子对应功耗出现的具体位置,从而降低后续高阶分析方法的时间复杂度。对于一个有n个秘密共享因子的高阶掩码方案,可以将高阶分析方法的时间复杂度水平从功耗曲线点数的n次方降低到线性水平,大大提高了高阶分析方法的效率。本发明实用性强,实现简单,适用于不同芯片及软件平台,可以作为针对掩码方案软件实现的高阶功耗分析的第一步,从而能够和各种高效的高阶功耗分析结合使用,具有很高的通用性。
  • 一种基于软件指令定位高阶侧信道分析方法
  • [发明专利]高速下行分组接入中的高阶调制实现方法-CN200710127572.6有效
  • 赵静;马志锋;刘轶 - 中兴通讯股份有限公司
  • 2007-07-03 - 2009-01-07 - H04L1/00
  • 本发明公开了一种高速下行分组接入中的高阶调制实现方法,旨在对TD-SCDMA系统高速下行分组接入中的HS-DSCH进行高阶调制,其主要技术特征为:RNC记录由基站发送的本地小区支持下行高阶调制的能力指示信息和由UE发送的该UE支持下行高阶调制的能力指示信息;UE还向基站发送该UE具备对高速下行共享信道进行高阶解调能力的指示信息;然后由RNC决定使用高阶调制的信息,并通过基站发送给UE;基站将决定使用高阶调制方式的控制信令发送给本发明方法为TD-SCDMA系统高速下行分组接入中的HS-DSCH提供了一种高阶调制方法。
  • 高速下行分组接入中的调制实现方法
  • [发明专利]一种基于混合高阶注意网络的图像超分辨率方法-CN202010412993.9有效
  • 邵杰;张东阳;李鑫垚 - 宜宾电子科技大学研究院
  • 2020-05-15 - 2020-12-08 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种基于混合高阶注意网络的图像超分辨率方法,其包括以下步骤:S1、形成深层网络;S2、形成浅层网络;S3、将浅层网络与深层网络相连接;S4、将浅层网络中第一个级联群的输入作为混合高阶注意网络的输入,将深层网络中最后一个高阶注意模组的输出作为混合高阶注意网络的输出,完成混合高阶注意网络的构建;S5、采用混合高阶注意网络对目标图像进行处理,完成基于混合高阶注意网络的图像超分辨率处理。本方法基于混合高阶注意网络,不仅可以恢复低分辨率图像更强大的特征和高频细节,而且具有更短的运行时间和更少的GPU开销。
  • 一种基于混合注意网络图像分辨率方法
  • [发明专利]试题高阶属性挖掘方法及系统-CN201610425977.7有效
  • 苏喻;张丹;刘青文;邓晓栋;陈志刚;魏思;胡郁 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2016-06-14 - 2020-02-07 - G06F16/2458
  • 本发明公开了一种试题高阶属性挖掘方法及系统,该方法包括:获取试题的低阶属性及学生历史答题信息,所述低阶属性包括试题的知识点或技能;对不同低阶属性进行组合,形成预估高阶属性;基于所述低阶属性及学生历史答题信息,确定学生能力;根据所述学生能力和学生历史答题信息,确定各预估高阶属性上的学生能力在每个试题中的权重;统计权重大于设定阈值的学生能力对应的各预估高阶属性的个数;如果所述个数大于设定值,则将对应的预估高阶属性作为试题的高阶属性利用本发明,可以高效、准确地确定试题的高阶属性。
  • 试题属性挖掘方法系统

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