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]安全描述生成-CN202010861491.4在审
  • O·杜瓦尔 - 美光科技公司
  • 2020-08-25 - 2021-03-02 - G06F21/73
  • 本申请案针对于安全描述生成。描述用于安全描述生成的方法、系统和装置。可基于凭证和以安全描述为基础的装置密钥来鉴认终端装置。可基于公开可用的信息生成所述安全描述,所述公开可用的信息例如一天中的时间信息、地理信息或默认信息集。所述安全描述可用于生成凭证,所述凭证可由服务器存取以用于鉴认所述装置并且还可供终端装置用于生成装置密钥,所述装置密钥用于供鉴认所述装置的所述服务器进行验证。
  • 安全描述生成
  • [发明专利]一种进程监控方法及装置-CN201710780715.7有效
  • 阮明康;刘云浩 - 清华大学
  • 2017-09-01 - 2019-11-26 - G06F11/30
  • 所述方法包括:获取进程信息,从系统中获取与进程信息匹配的待监控进程;通过钩子函数截取所有的数据包片段,根据各个数据包片段获取对应的套接字的第一文件描述;遍历待监控进程对应的打开文件描述表,打开文件描述表包括多个第二文件描述,若判断获知多个第二文件描述中存在与目标数据包片段的第一文件描述相匹配,则将待监控进程与目标数据包片段关联;获取目标数据包片段的相关信息,以实现对待监控进程的监控。本发明实施例通过钩子函数截取数据包片段,并根据第一文件描述合第二文件描述获得目标数据包片段,提高了对待监控进程的监控效率。
  • 一种进程监控方法装置
  • [发明专利]基于流系统的流过程定义装置和流过程定义方法-CN201410242101.X有效
  • 姜松 - 华为技术有限公司
  • 2014-05-30 - 2017-07-14 - G06F9/44
  • 本发明实施例提供了一种基于流系统的流过程定义装置及流过程定义方法,该流过程定义装置包括算子模板配置单元,用于将用户自定义算子的可配置项和非可配置项分别设定为算子参数和算子模板文件;算子库,用于存储用户自定义算子的算子模板文件和公共算子;模板适配器,用于对应用描述文件进行解析以获取至少一个算子描述,根据第一算子描述中携带的算子标识从算子库中提取中第一算子描述对应的算子模板文件,根据第一算子描述对应的算子模板文件和第一算子描述中携带的算子参数生成第一算子描述对应的算子源码文件;编译器,用于对该应用描述文件中所有算子描述生成的算子源码文件进行编译得到该应用描述文件的算子机器码文件
  • 基于系统流过定义装置方法
  • [发明专利]一种基于视觉显著性信息共享的三维模型分类和检索方法-CN202010017062.9在审
  • 聂为之;王亚;屈露 - 天津大学
  • 2020-01-08 - 2020-06-05 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于视觉显著性信息共享的三维模型分类和检索方法,包括:围绕三维模型Z轴方向每隔30度提取一张视图,通过深度卷积神经网络来提取每个虚拟图像的特征描述;将特征描述作为视觉显著性分支的输入,经过第一个LSTM模块和软注意力机制生成视图的权重,经过第二个LSTM模块生成视觉显著性分支的特征描述;将特征描述作为MVCNN分支的输入,运用视图权重来指导MVCNN模块中的视觉信息融合,再经过一个CNN得到MVCNN分支的特征描述;将两个分支的描述串联,再经过一个全连接层和一个softmax层做出决策判决,进行分类,执行相似性度量进行检索。本发明基于视图卷积神经网络与视觉显著性两个分支,融合特征描述,以生成用于3D形状分类和检索的特征描述
  • 一种基于视觉显著信息共享三维模型分类检索方法
  • [发明专利]一种用来探索钙钛矿氧化物的结构,组分和性质的方法-CN202110274280.5在审
  • 林彬;邓钦 - 电子科技大学
  • 2021-03-15 - 2021-08-06 - G16C60/00
  • 包含步骤如下:1)收集钙钛矿氧化物的数据集,作为数据集样本;2)对数据集进行预处理,并将数据样本值进行皮尔逊相关系数分析,找到与目标变量相关性强的特征;3)对步骤2)中挑选的特征,进行特征扩维得到新的描述;4)对新描述进行特征选择,找到最优描述子集;5)对最优描述子集进行线性回归拟合,找到最优描述;6)通过线性回归,得到相应的结构、组分和性质的关系。本发明所述的这种新方法不依赖于先验知识或模型,可以得到大量描述,从中找到最优描述并得到钙钛矿氧化物的结构、组分和性质的关系,为材料的探索和研究提供新方法。
  • 一种用来探索钙钛矿氧化物结构组分性质方法
  • [发明专利]文本数据的描述识别方法、装置及介质-CN202210553720.5在审
  • 刘悦;葛献远;杨正伟;孙拾雨;施思齐 - 上海大学
  • 2022-05-19 - 2022-09-02 - G06F40/30
  • 本发明公开一种文本数据的描述识别方法、装置及介质。所述方法包括:将文本数据分隔成至少一个句子序列,并将各个句子序列分隔成单独的标记,基于预设的实体标签,对各个标记进行标注,所述预设的实体标签用于定义描述;随机掩码所述句子序列中的部分单词,并通过学习到的上下文语义关系预测被掩码的单词,以实现对文本数据的增强;基于增强后的文本数据对识别模型进行训练,利用训练好的识别模型通过对文本数据的描述进行识别,进而筛选出性能驱动的高质量描述。本发明不仅可以从粗粒度和细粒度两方面从材料科学文献种自动抽取描述,还可以将领域知识嵌入描述识别方法中,使得本发明能够根据使用者需要筛选高质量描述
  • 文本数据描述识别方法装置介质
  • [发明专利]一种基于融合手工特征与深度特征的图像匹配方法-CN202211296680.7在审
  • 宋县锋;施政;邹毅;王彦杰 - 华南理工大学
  • 2022-10-21 - 2023-04-07 - G06V10/75
  • 本发明公开了一种基于融合手工特征与深度特征的图像匹配方法,包括以下步骤:提取图像的手工特征生成手工特征描述,对所得特征描述进行L1归一化并对每一个元素求平方根;重新构建彩色图像的尺度金字塔,在相应金字塔层上提取局部图像块,并将图像块旋转至主方向;使用坐标注意力残差网络CAR‑HyNet模型对局部图像块提取深度特征,并生成深度特征描述;训练CAR‑HyNet模型,并使用三元损失训练出最优模型;提取手工特征描述与深度特征描述双方对特征点的置信程度,将手工特征描述与深度特征描述进行决策级融合,生成新的特征点;筛选待配对图像中正确匹配的特征,得到包含两幅待配对图像中正确匹配的特征点对。
  • 一种基于融合手工特征深度图像匹配方法

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