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]一种企业生产的管控方法、系统及设备-CN202211025170.6在审
  • 谷兴龙;李佳;商广勇;肖雪 - 浪潮工业互联网股份有限公司
  • 2022-08-25 - 2022-11-11 - G06Q10/10
  • 本说明书实施例公开了一种企业生产的管控方法、系统及设备,方法包括:获取影响待管控企业中生产工序的影响因子集合;基于预设经验数据库与预设关联强度预测模型,计算各影响因子之间的关联强度值,以值构建生产工序的影响矩阵,根据影响矩阵计算生产工序的综合影响矩阵;根据综合影响矩阵确定各影响因子的影响度与被影响度,以根据影响度与被影响度,获得各影响因子的中心度与原因度,并基于中心度与原因度确定各影响因子的第一权重值;获取待管控企业的当前待处理订单,根据当前待处理订单所对应的生产类型与生产工艺数据,确定各生产工序的第二权重值;基于第一权重值、各影响因子、第二权重值以及生产工序,对待管控企业进行生产管控。
  • 一种企业生产方法系统设备
  • [发明专利]输电线路的雷击跳闸率预测模型-CN202110544716.8在审
  • 程凌森;曾乔迪;赵彦阳 - 南方电网数字电网研究院有限公司
  • 2021-05-19 - 2021-08-06 - G06Q10/04
  • 本申请提供一种针对输电线路的雷击跳闸率预测模型的确定方法、装置、设备和存储介质,包括:基于针对输电线路的杆塔区段和雷害场景的数据块,得到各影响因子的因素集和雷害故障状态评价集,并确定各影响因子的初始权重系数;获取初始预测雷击跳闸率,利用各影响因子的初始权重系数对初始预测雷击跳闸率进行处理,得到耦合预测雷击跳闸率;获取实际雷击跳闸率,基于耦合预测雷击跳闸率和实际雷击跳闸率,优化各影响因子对应的初始权重系数,直至基于优化后的初始权重系数得到的耦合预测雷击跳闸率与实际雷击跳闸率之间的差值处于预设误差范围内;基于优化后的初始权重系数,得到雷击跳闸率预测模型,准确预测输电线路的雷击跳闸率。
  • 输电线路雷击跳闸预测模型
  • [发明专利]一种车辆自动驾驶方法及装置、电子设备、存储介质-CN202210911456.8在审
  • 李增强;梁锋华 - 重庆长安汽车股份有限公司
  • 2022-07-30 - 2022-09-23 - B60W60/00
  • 本发明提供一种车辆自动驾驶方法、装置、电子设备及存储介质,其中一种车辆自动驾驶方法包括:获取当前车辆的环境光流信息以及多个碰撞判定因子,其中,碰撞判定因子包括雷达感知信息、图像感知信息和地图位置信息;车辆位置信息包括隧道入口区域或隧道内,根据车辆位置信息分别确定各碰撞判定因子因子权重,隧道入口区域对应的雷达权重小于隧道内对应的雷达权重;根据行驶碰撞概率与预设概率阈值之间的比较结果确定当前汽车的当前避撞状态,基于当前避撞状态控制当前汽车本申请在对行驶碰撞概率进行计算时,隧道入口区域对应的雷达权重小于隧道内的雷达权重,能够更准确的计算行驶碰撞概率,从而确保车辆在自动驾驶过程中的行驶安全。
  • 一种车辆自动驾驶方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种电力系统状态估计的量测量权重设置方法-CN201310314260.1有效
  • 姚玉斌;杨波;黄升;王丹;吴志良 - 大连海事大学
  • 2013-07-24 - 2013-11-13 - G06Q50/06
  • 本发明公开了一种电力系统状态估计的量测权重设置方法,提出了设置权重时要同时考虑量测量误差和量测量类型,在传统按方差σ2倒数设置的权重基础上再乘以一个类型因子kw,本发明把量测量分为3种类型,分别电压幅值量测量经过多次试验,电压量测量的类型因子kw取值范围为0.8~1.2;节点注入功率量测量的类型因子kw取为2.5~3.5;支路功率量测量的类型因子kw取为8.5~11.5。实施算例表明本发明提出的量量权重设置方法可以明显提高电力系统状态估计的精度。对IEEE30系统,各量测量均存在1%误差时,采用本发明方法设置量测量权重,精度可以提高4.9%。
  • 一种电力系统状态估计测量权重设置方法
  • [发明专利]经由原型因子分解改进深度神经网络-CN202111271261.3在审
  • 徐盼盼;任骝;代增;J·赵 - 罗伯特·博世有限公司
  • 2021-10-29 - 2022-05-24 - G06K9/62
  • 经由原型因子分解改进深度神经网络。一种方法可以包括接收图像集,分析图像,选择内部层,提取神经元激活,经由矩阵因子分解算法对神经元激活进行因子分解以选择原型并为所选原型中的每个生成权重,利用所选原型和所选原型的权重替换内部层的神经元激活,接收第二图像集,使用原型和权重对第二图像集进行分类,显示第二图像集、所选原型和权重,显示第二图像集的预测结果和基准真值,基于预测结果和基准真值提供错误图像;标识与错误图像相关联的所选原型的错误原型;对错误原型的错误权重进行评级,以及基于错误原型是评级在顶部的错误权重之一,输出新的图像类。
  • 经由原型因子分解改进深度神经网络

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