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]用于神经网络实现的块浮点-CN202310915210.2在审
  • R·比特纳;A·福林 - 微软技术许可有限责任公司
  • 2017-12-01 - 2023-10-17 - G06F17/16
  • 一个或多个矩阵或向量的全部或一部分可以共用一个或多个共同指数。公开了用于选择共用的共同指数的技术。在所公开的技术的一些示例中,方法包括:产生矩阵或向量的BFP表示,相应矩阵或向量的至少两个元素共用共同指数;在多个矩阵或向量中的两个或更多个矩阵或向量上执行数学运算;以及产生输出矩阵或向量。基于输出矩阵或向量,选择一个或多个经更新的共同指数,并且产生经更新的矩阵或向量,其具有共用经更新的共同指数的一些元素。
  • 用于神经网络实现浮点
  • [发明专利]用于神经网络实现的块浮点-CN201780076041.0有效
  • R·比特纳;A·福林 - 微软技术许可有限责任公司
  • 2017-12-01 - 2023-07-25 - G06F7/483
  • 一个或多个矩阵或向量的全部或一部分可以共用一个或多个共同指数。公开了用于选择共用的共同指数的技术。在所公开的技术的一些示例中,方法包括:产生矩阵或向量的BFP表示,相应矩阵或向量的至少两个元素共用共同指数;在多个矩阵或向量中的两个或更多个矩阵或向量上执行数学运算;以及产生输出矩阵或向量。基于输出矩阵或向量,选择一个或多个经更新的共同指数,并且产生经更新的矩阵或向量,其具有共用经更新的共同指数的一些元素。
  • 用于神经网络实现浮点
  • [发明专利]一种智能式共享浴房及其控制方法-CN202310394084.0在审
  • 佟旭亮 - 沈阳兴溢节能环保科技有限公司
  • 2023-04-13 - 2023-07-21 - G06F18/24
  • 其首先将多个预定时间点的空气质量指数和多个预定时间点的通风换气设备的功率值分别排列为空气质量指数时序输入向量和功率时序输入向量后分别通过多尺度特征捕捉器以得到空气质量指数时序特征向量和功率时序特征向量,接着,对所述空气质量指数时序特征向量进行特征表达强化和特征分布约束以得到优化空气质量指数时序特征矩阵,最后,计算所述优化空气质量指数时序特征矩阵相对于所述功率时序特征向量的转移向量作为分类特征向量通过分类器以得到用于表示当前时间点的通风换气设备的功率值应增大或应减小的分类结果
  • 一种智能共享及其控制方法
  • [发明专利]基于移动用户标签的个性化美食推荐方法-CN201510089708.3有效
  • 李中坤;陈浩;胡为 - 湖南大学
  • 2015-02-27 - 2015-06-24 - G06Q30/02
  • 本发明公开了基于移动用户标签的个性化美食推荐方法,按照以下步骤进行:求取用户-餐厅位置偏好指数;求取餐厅-标签偏好指数,获取餐厅-标签偏好向量;求取用户-标签偏好指数,获取用户-标签偏好向量;根据餐厅-标签偏好向量和用户-标签偏好向量,求取用户-餐厅偏好指数;根据用户-餐厅偏好指数求取用户之间的相似度;根据用户之间的相似度求取目标用户对目标餐厅的预测偏好指数;根据用户-餐厅位置偏好指数和目标用户对目标餐厅的预测偏好指数求取目标用户
  • 基于移动用户标签个性化美食推荐方法
  • [发明专利]支持定浮点可重构的向量长度可配置的向量点积累加网络-CN201110413001.5无效
  • 王东琳;汪涛;尹磊祖 - 中国科学院自动化研究所
  • 2011-12-13 - 2012-06-27 - G06F7/53
  • 本发明公开了一种支持定浮点可重构的向量长度可配置的向量点积累加网络,包括:并行可重构乘法器,用于接收向量B、C和FBS、U选项作为输入,执行向量乘法操作,得到向量B、C的乘法结果B×C;浮点指数、尾数预处理部分,用于接收并行可重构乘法器的乘法结果B×C和标量A作为输入,完成选择浮点指数最大值、指数求差、移位对齐、补码转换和sticky位补偿操作,得到处理后的向量结果B×C和标量结果A;可重构压缩器部分,用于接收浮点指数、尾数预处理部分的处理结果,并对其进行压缩,得到“和串”S和“进位串”C;浮点指数、尾数后处理/定点操作部分,用于接收可重构压缩器部分的“和串”S和“进位串”C,完成尾数相加和后处理得到最终的向量点积累加结果
  • 支持浮点可重构向量长度配置积累网络
  • [发明专利]图像搜索方法及装置-CN201510375311.0有效
  • 童志军;陈宇;安山;孙佰贵;张洪明 - 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 2015-06-30 - 2019-12-03 - G06F16/58
  • 其中,所述图像搜索方法包括:获取待搜索图像的目标兴趣区域;分别提取所述目标兴趣区域的局部特征向量和深度学习特征向量;对所述局部特征向量、深度学习特征向量对应利用预设局部加权指数、预设深度加权指数分别执行特征降维处理,并利用预设拼接加权指数对降维后局部特征向量和降维深度学习特征向量进行特征融合,获得提高所述目标兴趣区域特征描述精度的目标特征向量;根据所述目标特征向量进行搜索,得到基于所述待搜索图像的搜索结果。
  • 图像搜索方法装置
  • [发明专利]基于深度学习的自动计算商品潮流指数的方法-CN201610211098.4在审
  • 牟川;王海强 - 南京新与力文化传播有限公司
  • 2016-04-07 - 2016-08-10 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于深度学习的自动计算商品潮流指数的方法,包括4个步骤:步骤1:对商品图片进行特征提取,得到图片内容的向量特征;步骤2:根据步骤1得出的商品特征向量值,采用K‑means算法进行聚类,算出该类别的中心向量;步骤3:对各类别商品的历史数据进行统计,利用公式将商品值转化为百分制,根据步骤2得出的类别的中心向量,计算出每个类比里商品指数的算术平均值,得出商品的类别指数;步骤4:计算商品到各类中心的距离和加权系数,将步骤2中得出的类别中心向量值和商品任意的特征值,通过公式,算出两者之间的欧式距离和权重向量值;步骤5:将步骤4得出的权重向量W,乘步骤3得出的各个类的潮流指数,即商品最终的潮流指数
  • 基于深度学习自动计算商品潮流指数方法
  • [发明专利]一种驾驶行为检测方法和设备-CN201910584605.2在审
  • 马慧生;唐小江 - 普天信息技术有限公司
  • 2019-07-01 - 2021-01-05 - G06K9/00
  • 本申请公开了一种驾驶行为检测方法和设备,其中方法包括:获取当前的道路交通状态信息、车辆状态信息和驾驶员状态信息;并对这些信息进行危险等级标准化处理,得到相应的道路交通状态向量、车辆状态向量和驾驶员状态向量;利用这些向量和相应的危险驾驶判断矩阵,确定出当前的道路交通状态危险驾驶指数、车辆状态危险驾驶指数和驾驶员状态危险驾驶指数;利用这些危险驾驶指数和预设的危险驾驶综合判断矩阵,确定当前的危险驾驶综合指数;最后,根据所述危险驾驶综合指数和预设的预警阈值,判断当前是否需要报警,并在需要时执行相应的报警过程。
  • 一种驾驶行为检测方法设备

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