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]对视频数据进行编码的方法、装置、设备和介质-CN202011273004.9有效
  • 张娇娇;丁文鹏 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2020-11-13 - 2023-04-14 - H04N19/11
  • 方法包括:对于视频数据中的任意一帧图像的待编码的当前图像块,计算包含多个帧内预测模式的预定义集合中的每一个预测模式的第一成本;根据每一个预测模式的第一成本,选取预定义集合中第一成本由低到高的第一数量的预测模式进入候选预测模式集合;基于候选预测模式集合中第一数量的预测模式中的第一成本最低的第一预测模式和第一成本次低的第二预测模式中的至少一个,确定候选预测模式集合的一个子集;计算子集中每一个预测模式的第二成本;以及基于子集中每一个预测模式的第二成本,选择子集中的一个预测模式,对当前图像块进行编码。
  • 视频数据进行编码方法装置设备介质
  • [发明专利]分类表达式生成方法和装置-CN201710961839.5有效
  • 李德彦;晋耀红;郝思洋 - 鼎富智能科技有限公司
  • 2017-10-16 - 2020-10-20 - G06F16/35
  • 本申请公开了一种分类表达式生成方法和装置,所述方法包括:获取至少两个分类,每个所述分类包括多个语料;根据各分类包括的语料对每个分类进行算法挖掘生成对应于该分类的频繁模式集合,每个所述频繁模式集合中包括至少一个频繁模式;比较每个所有分类下的频繁模式集合中,各个频繁模式的概念和/或要素,排除相同的频繁模式,保留至少有一个概念或要素与其它频繁模式不同的频繁模式,并生成候选频繁模式集合;将所述至少一个候选频繁模式中的概念和本方法能够排出分类中重复的频繁模式,并自动生成分类表达式,避免了人工筛选和挖掘过程,提高了语料筛选效率和准确度。
  • 分类表达式生成方法装置
  • [发明专利]一种图像块的帧内模式预测方法及装置-CN201880091905.0有效
  • 张娜;安基程;郑建铧 - 华为技术有限公司
  • 2018-03-31 - 2023-04-04 - H04N19/11
  • 一种图像块的帧内模式预测方法及装置,提供了采用空域非邻接块或者时域邻近块来预测当前块的方式,提高了编解码性能。方法包括:构建第一亮度帧内模式集合,第一亮度帧内模式集合包括当前块所在的图像中与当前块不邻接的图像块的已确定亮度预测模式和/或与当前块时域邻近的图像块的已确定亮度预测模式;从码流中解析第一标识;当第一标识指示当前块的亮度预测模式属于第一亮度帧内模式集合时,从码流中解析第二标识,第二标识用于指示第一亮度帧内模式集合中一个候选亮度预测模式作为当前块的亮度预测模式;根据所述当前块的亮度预测模式,获得当前块的亮度预测值。
  • 一种图像模式预测方法装置
  • [发明专利]一种编码方法、解码方法及设备-CN202110185642.3在审
  • 刘东;马常月;吴枫;杨海涛 - 华为技术有限公司;中国科学技术大学
  • 2021-02-10 - 2022-08-16 - H04N19/107
  • 本申请公开了一种编码方法、解码方法及设备,涉及基于人工智能(AI)的视频或图像压缩技术领域,具体涉及基于神经网络的帧内预测模式编码或解码方法,以降低对帧内预测模式相关的语法元素熵编码的硬件实现复杂度。所述方法包括:确定当前图像块的帧内预测模式语法元素值集合的索引;通过神经网络对表征当前图像块的特征的输入数据进行概率估计处理,得到多个候选帧内预测模式语法元素值集合的概率分布,该概率分布表示多个候选帧内预测模式语法元素值集合各自的概率值;根据多个候选帧内预测模式语法元素值集合的概率分布,对当前图像块的帧内预测模式语法元素值集合的索引相关的概率值进行熵编码,得到码流。
  • 一种编码方法解码设备
  • [发明专利]一种需求预测方法及装置、设备、存储介质-CN202011450198.5在审
  • 黄灿锦;万磊;李旭锋;钱锦锋 - 深圳前海微众银行股份有限公司
  • 2020-12-09 - 2021-04-09 - G06Q30/02
  • 本申请实施例公开了一种需求预测方法及装置、设备、存储介质,其中,该方法包括:获取待预测的用户集合中每一目标用户特征;采用需求预测模型对所述每一目标用户特征进行预测,得到对应的目标时序行为特征模式,其中,所述需求预测模型用于表征聚类序列集合对应的目标特征集合与所述聚类序列集合对应的时序行为特征模式之间的映射关系,所述聚类序列集合是对历史的时序行为序列集合中的序列进行聚类而得到的;所述时序行为特征模式为所述聚类序列集合在预设时间长度内的时间节点上发生目标行为的概率分布;基于所述每一目标用户特征对应的目标时序行为特征模式,确定对应用户存在行为需求的时间节点。
  • 一种需求预测方法装置设备存储介质
  • [发明专利]用于检测和表征季节的系统-CN201780003022.5有效
  • D·加尔威;U·沙福特;L·王;A·加内什 - 甲骨文国际公司
  • 2017-02-27 - 2023-06-30 - G06F17/18
  • 描述了用于表征和总结在时间序列内检测到的季节模式的技术。根据实施例,时间序列数据的集合被分析,以识别季节的多个实例,其中每个实例与季节内的相应子时段对应。来自多个实例的第一实例集合与特定的季节模式类相关联。在对第一实例集合进行分类之后,第二实例集合可以保持未分类,或者以其它方式不能与该特定的季节模式类相关联。基于第一实例集合和第二实例集合,可以生成识别与该特定的季节模式类相关联的一个或多个时间区段的总结。这一个或多个时间区段可以跨越与第二实例集合中的至少一个实例对应的至少一个子时段。
  • 用于检测表征季节系统

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