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]一种数字电视接收终端的高标清制式切换方法和装置-CN201310036656.4有效
  • 崔慧娟 - 南通同洲电子有限责任公司
  • 2013-01-30 - 2016-11-30 - H04N7/01
  • 本发明公开了一种数字电视接收终端的高标清制式切换方法和装置,该方法包括:数字电视接收终端检测HDMI接口是否连接显示终端,并检测所述HDMI接口是否处于激活状态;若检测到所述HDMI接口已连接所述显示终端且所述HDMI接口处于激活状态,则设置HDMI线处于连接状态的标志位,再将所述数字电视接收终端的输出分辨设置为配置信息中保存的高清分辨。本发明通过对数字电视接收终端上的HDMI接口的连接状态和激活状态的检测,来自动切换数字电视接收终端的高标清输出制式,从而保证了用户无论怎么设置电视输出模式,视频都可以正常显示,并大大降低了操作的繁琐性,
  • 一种数字电视接收终端高标清制式切换方法装置
  • [发明专利]一种基于人体行为识别网络模型的识别方法-CN202010457834.0有效
  • 张鹏超;罗朝阳 - 陕西理工大学
  • 2020-05-27 - 2023-03-10 - G06V40/20
  • 本发明涉及一种基于人体行为识别网络模型的识别方法,包括:将连续的视频序列输入到网络模型中的第一3D卷积层升高维度后依次进入BN层和relu激活函数层;将所述relu激活函数层的输出输入到block网络块中的第一block层、第二block层、第三block层、第四block层和第五block层进行特征提取、降维和最大池化处理后输入到全局均值池化层;所述全局均值池化层对输入数据做正则化防止过拟合后输出到softmax激活函数层本发明的优点在于:具有准确高和实时性高的特点,在保持准确的同时参数量和计算量相比其他模型少;能够识别出给定视频的行为。
  • 一种基于人体行为识别网络模型方法
  • [发明专利]基于通道-扩散双分支网络的图像超分辨重建方法-CN202210488529.7有效
  • 张铭津;彭晓琪;张鹏;郭杰;李云松;高新波 - 西安电子科技大学
  • 2022-05-06 - 2023-09-08 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种通道‑扩散双分支网络的图像超分辨重建方法,主要解决现有方法纹理细节不足、结构失真的问题,实现步骤为:构建训练样本集和测试样本集;构建通道‑扩散双分支网络:构建顺次连接的第一卷积层、D个通道‑扩散残差模块、第二卷积层、上采样模块的通道‑扩散双分支网络;通道‑扩散残差块包括自适应卷积模块以及与其连接的并行排布的通道注意力分支和扩散分支;自适应卷积模块包括多个卷积层和多个非线性激活层;扩散分支包括P‑M扩散层、卷积层和非线性激活层;通道注意力分支包括池化层、多个非线性激活层和多个卷积层;对通道‑扩散双分支网络进行迭代训练。本发明能够获得清晰、准确的超分辨重建图像。
  • 基于通道扩散分支网络图像分辨率重建方法
  • [发明专利]基于神经元激活的对抗攻击防御方法-CN202110657925.3在审
  • 陈晋音;陈若曦;郑海斌 - 浙江工业大学
  • 2021-06-11 - 2021-08-20 - G06N3/08
  • 本发明公开了一种基于神经元激活的对抗攻击防御方法,包括:1)获取图像数据集并进行预处理,构建训练集和测试集;2)构建CNN网络结构的分类器模型;3)构建二分类判别器D,对分类器模型关于输入本x的输出N根据分类器模型和二分类判别器D的损失函数构建整体的损失函数,确定整体优化目标;采用训练集对整体模型进行联合训练,当整体的损失函数收敛时,停止训练并保存模型;5)输入测试集对训练后的分类器模型进行测试,若分类准确低于阈值,则修改整体损失函数的λ,按步骤4)再次进行训练,直至分类准确高于阈值。本发明的防御方法具有良好的适用性和准确,对对抗攻击有良好的防御效果。
  • 基于神经元激活对抗攻击防御方法

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