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]基于双曲超图卷积的视觉对象检索方法及装置-CN202310295161.7在审
  • 高跃;丰一帆;丁贵广 - 清华大学
  • 2023-03-23 - 2023-08-29 - G06V10/82
  • 本申请涉及一种基于双曲超图卷积的视觉对象检索方法及装置,其中,方法包括:基于多模态原始表示提取多模态特征;将欧式空间的多模态特征映射到双曲空间;在双曲空间上进行特征学习和融合,得到训练好的网络模型参数初始化双曲超图神经网络由此,解决了相关技术中,通过超图神经网络在欧式空间中进行关联构建和结构学习,在使得大部分不同类别物体距离远的时候,总有部分物体因为空间曲率的限制而无法被拉开距离,降低了所学习对象特征的可辨别能力,无法提升面向未知对象时算法的检索精度等问题
  • 基于超图卷积视觉对象检索方法装置
  • [发明专利]用于移动终端的身份识别方法及系统-CN202310878322.5在审
  • 刘春英;黄玉文;黄复贤;杨俊峰 - 菏泽学院
  • 2023-07-18 - 2023-10-10 - G06F18/213
  • 对获取的光电容积脉搏波信号进行预处理;将预处理后的信号,输入到训练后的基于分层极限学习的特征提取模型中,输出待检测的信号特征分布编码;将待检测的信号特征分布编码,与若干个已知用户身份标签的信号特征分布编码进行欧式距离计算,选择欧式距离最小的已知用户身份标签,作为待检测人员的身份标签输出;其中,训练后的基于分层极限学习的特征提取模型,包括:相互连接的无监督分层特征提取网络和有监督极限学习机特征提取网络;本发明具有分类精度高
  • 用于移动终端身份识别方法系统

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