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]图像生成模型训练方法、图像生成方法、装置及电子设备-CN202110118319.4在审
  • 方慕园;张雷;万鹏飞 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2021-01-28 - 2021-05-18 - G06K9/00
  • 本公开关于一种图像生成模型训练方法、图像生成方法、装置及电子设备,其中,包括:获取相同的第一原始图像生成和第二原始图像生成,获取图像风格不同的第一样本图像和第二样本图像,生成随机向量,将随机向量分别输入第一原始图像生成和第二原始图像生成,得到第一输出图像和第二输出图像,根据第一输出图像、第二输出图像、第一样本图像和第二样本图像训练第一原始图像生成、第一判别器、第二原始图像生成和第二判别器,得到第一图像生成和第二图像生成,第一图像生成生成的第一图像和第一样本图像风格相同,第二图像生成生成的第二图像和第二样本图像风格相同。可以方便得到配对图像,且保证了配对图像较高的生成效率。
  • 图像生成模型训练方法装置电子设备
  • [发明专利]一种基于进化式生成对抗网络的人脸图像修复模型-CN202011326185.7有效
  • 王俊丽;韩冲 - 同济大学
  • 2020-11-24 - 2022-09-13 - G06T5/00
  • 一种基于进化式生成对抗网络的人脸图像修复模型,分为两部分:第一部分具有匹配器的生成式对抗网络,用于对输入的人脸图像进行修复。以待修复的人脸图像与对应的掩码图像作为生成的输入,生成修复后的图像作为判别器与匹配器的输入,首先由判别器判别整张图像后,再由匹配器修复局部图像,实现整张图像的高清修复。第二部分神经进化,用于进化形成性能优异的生成模型。判别器将判别结果反向传播至生成,判别结果作为选择Heuristic变异或Minimax变异更新生成参数的依据,当生成每变异迭代更新T次,执行交叉操作以生成新的子代生成个体,直至产生具有最优的图像修复性能的生成个体实现生成性能的进化,实现真实合理的人脸图像修复效果。
  • 一种基于进化生成对抗网络图像修复模型
  • [发明专利]基于电流感测的换向控制-CN201810718010.7有效
  • D·勒曼;左星 - 迈来芯保加利亚有限公司
  • 2018-07-03 - 2021-02-19 - H02P6/15
  • 一种用于控制单线圈无刷DC电机的方法,该方法包括至少第一EHP序列,该序列包括:在扭矩生成时段期间使用驱动信号来驱动(120)电机以加速该电机,使得在随后的生成模式时段期间,相位电流进入生成模式;在生成模式时段期间使用生成模式信号驱动(130)该电机,生成模式信号允许相位电流处于生成模式;在生成模式时段期间监测(140)该相位电流,由此获得相位电流信息;以及基于所获得的相位电流信息来确定(110)下一个EHP序列的参数。
  • 基于流感换向控制
  • [发明专利]一种自动识别并转换多端模板的方法及系统-CN202211602838.9在审
  • 严柯 - 深圳市佳创视讯技术股份有限公司
  • 2022-12-13 - 2023-04-07 - G06F8/20
  • 本发明公开一种自动识别并转换多端模板的方法及系统,其方法包括:建立基础资源库,该基础资源库具有用于生成模板的页面或代码块构成的原始素材;根据基础资源库内的原始素材自动生成模板,具体包括:将原始素材输入模板生成中,模板生成对其进行解析,自动识别并提取资源页面和代码块中的布局、逻辑块作为原始模板文件,提取资源页面和代码块中用来作为交互配置项的配置项清单作为配置文件;用户对配置项清单进行个性化交互设置;根据交互设置后的配置项清单进行最终的模板生成本发明基于海量的市场上的原始应用等等,充分利旧,通过模板生成将这些存量应用,自动识别、转化成组件或模板,供后续的模板引擎进行应用制作。
  • 一种自动识别转换多端模板方法系统
  • [发明专利]网络结构的构建方法、装置以及介质-CN202011494199.X在审
  • 高晨;陈云鹏;刘偲;颜水成 - 上海依图网络科技有限公司
  • 2020-12-17 - 2021-03-16 - G06N3/04
  • 该方法包括:构建网络结构,这里的网络结构可以是GAN网络,GAN网络包括生成和判别器;首先,训练生成和判别器,生成包括第一生成单元,判别器包括第一判别单元;然后,调整生成的第一生成参数和判别器的第一判别器参数,直至第一生成参数处于第一生成数值范围以及第一判别器参数处于第一判别器数值范围时,使用第一生成参数更新第一生成单元,使用第一判别器参数更新第一判别单元。通过本申请的方法可以在确定GAN网络的结构的过程中,保证了生成与判别器之间的平衡性,又能提高了构建方法的效率和准确度。
  • 网络结构构建方法装置以及介质

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