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]一种飞机结构裂纹检测方法-CN201910711158.2有效
  • 李臻;王强;陈奇 - 西安飞机工业(集团)有限责任公司
  • 2019-08-02 - 2022-11-22 - B64F5/60
  • 在飞机结构的损伤位置周围选择合适的位置开设一个观测孔;使用红外投线仪通过该观测孔向飞机结构的损伤位置照射,使用微型高清摄像仪通过该观测孔观察损伤周围结构;记录观测孔的位置以及损伤位置的红外线反射面上的结构位置,设定损伤位置的多个边界,使用红外投线仪照射该边界外侧最近的光洁面,记录反射光斑周围最近的两个结构位置;红外投线仪的光源点、照射以及反射光斑形成一个三角形模型,如反射光斑在结构上,根据三角形模型计算损伤边界位置
  • 一种飞机结构裂纹检测方法
  • [发明专利]一种基于KDTree的目标点的邻近样本计算方法-CN202310193712.9在审
  • 原伯文;姚纪卫 - 安芯网盾(北京)科技有限公司
  • 2023-02-23 - 2023-06-13 - G06F16/22
  • 本发明的实施例公开了一种基于KDTree的目标点的邻近样本计算方法,包括:将所有样本的k维坐标进行汇总;将所有样本根据最大方差确定第一分隔维度,根据第一分隔维度获得第一左子树样本池和第一右子树样本池;在每个样本池内,继续对所有样本重复进行最大方差确定分隔维度,直至分割得到的底层样本池内只有一个节点,获得KDTree搜索结构;在KDTree搜索结构中进行特征匹配,得到与目标点最近的邻近样本。本发明能够实时更新目标队列,查询出距离目标点的最近的邻近样本,保证样本的选择合理性、快速性,提高KDTree模型的性能和准确性。
  • 一种基于kdtree目标邻近样本计算方法
  • [发明专利]飞机航路重规划方法-CN201911235208.0有效
  • 吕明伟;张少卿;王言伟 - 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
  • 2019-12-05 - 2022-10-28 - G06Q10/04
  • 本身请涉及一种飞机航路重规划方法,包括:步骤一、态势建模,包括:威胁源、飞机性能参数;步骤二、以重规划起点作为随机树的根节点;步骤三、生成随机航路;步骤四、在随机树中选择与随机航路最小的节点,作为最近航路;步骤五、判断最近航路与重规划终点的连线是否满足飞行条件,若否,则生成新节点,作为新航路;若是,则保存随机树,并搜索得到可行航路;步骤六、若新航路不可行,则将失败次数加1,在失败次数小于最大失败次数时,则进行步骤三;若新航路可行,则将该新航路加入随机树,判断该新航路与最终航路间的距离是否小于距离误差,若否,则进行步骤三;若是,则保存随机树,并搜索得到可行航路。
  • 飞机航路规划方法
  • [发明专利]支持联系提醒的系统和方法-CN201380031607.X有效
  • 鲁海江 - SK普兰尼特有限公司
  • 2013-07-23 - 2018-05-25 - H04W88/18
  • 本发明涉及一种支持联系提醒的系统和方法,并且包括:联系历史数据库,该联系历史数据库用于存储关于联系历史的信息;未注册联系获取单元,该未注册联系获取单元根据存储在所述联系历史数据库中的所述联系历史获取尚未注册在地址数据库中的未注册联系;以及联系推荐单元,该联系推荐单元用于通过利用已获取的未注册联系的联系历史计算针对预设的一定时段的联系统计,根据计算出的所述未注册联系的联系统计以及针对最近的一定时段已经进行联系的次数确定最近没有从其收到联系的未注册联系作为推荐联系,并且通知用户已确定的推荐联系
  • 未注册历史数据库获取单元存储地址数据库历史获取通知用户预设统计
  • [发明专利]基于图像的云补全方法及系统-CN202110204647.6有效
  • 赵曦滨;张轩诚;高跃 - 清华大学
  • 2021-02-23 - 2022-08-05 - G06T5/00
  • 本申请提出一种基于图像的云补全方法及系统,涉及计算机视觉及计算摄像学技术领域,其中,方法包括:获取目标物体的单张真彩RGB图像和在不同场景下的残缺点云,对RGB图像进行云重建获取稀疏云;将稀疏云与残缺点云统一至同一视角后合并,使用最远点采样方式进行采样获取粗云;计算粗云与残缺点云之间的最近距离,根据最近距离和阈值获取精细点云区域与粗糙云区域;对精细点云区域与粗糙云区域分别预测不同长度的位移向量,将位移向量分别与不同的云进行相加,获取强化后的精细点云区域与粗糙云区域后进行合并获取高精度云。由此,引入视图信息,以提升补全云的精度,实现基于视图的三维云跨模态补全。
  • 基于图像点云补全方法系统
  • [发明专利]一种面向大规模数据的自适应最近邻查询方法-CN201811298577.X有效
  • 任艳多;钱江波;孙瑶;胡伟 - 宁波大学
  • 2018-11-02 - 2021-08-17 - G06F16/22
  • 本发明公开了一种面向大规模数据的自适应最近邻查询方法,特点是首先获取包含多个原始大规模数据的数据集并给定查询,通过包含k次AND操作和L次OR操作的局部敏感哈希方法将原始数据集构造成若干个子数据集,然后学习得到与每个子数据集对应的哈希编码,然后将所有哈希编码按序排列得到所有子数据集的编码索引,再获取查询点在每个子数据集下的查找表,接下来获取查询点在对应的子数据集下的候选集并融合,得到对给定的查询最近邻查询结果;这种子数据集的构造方式能更好地挖掘数据集分布的信息,最大限度地降低了编码的冗余,提升了对给定的查询最近邻查询过程的查询精度和查询效率。
  • 一种面向大规模数据自适应近邻查询方法

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