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]处理空间特征-CN201580071345.9有效
  • F·阿尔舍利;Z·U·塞瓦克;T·S·阿斯兰 - 华为技术有限公司
  • 2015-09-25 - 2021-02-23 - G01C21/20
  • 公开了一种更新空间特征的数据库的方法,所述空间特征与一区域相关联,并且所述方法包括:接收已经在该区域内的多个位置处收集到的定位数据;处理收集到的定位数据以标识与该区域相关联的至少一个候选空间特征;标识与所述至少一个候选空间特征对应的至少一个其他空间特征,所述至少一个其他空间特征和所述至少一个候选空间特征作为整体构成匹配的空间特征;处理所述匹配的空间特征;并且取决于对所述匹配的空间特征的处理来更新空间特征的数据库。
  • 处理空间特征
  • [发明专利]基于特征空间分布的Fisher特征选择方法-CN202010244314.1有效
  • 刘峥;秦基凯;王晶晶;谢荣;靳冰洋 - 西安电子科技大学
  • 2020-03-31 - 2023-03-10 - G06F18/211
  • 本发明公开了一种基于特征空间分布的Fisher特征选择方法,解决了特征空间非均匀多区域聚合性分布特征可分性值的准确计算问题,选择出可分性较高的特征供雷达目标识别。实现过程是:对原始特征集中的每个特征进行空间区域划分;计算子空间区域权值及Fisher值;计算每个特征的Fisher值;选出最优特征集用于雷达目标识别。本发明对特征空间区域划分,并计算各子空间区域的权值及Fisher值,加权得到各特征的Fisher值。本发明使Fisher值的计算结果更加准确,选出的最优特征集的目标鉴别概率更高,提升了雷达目标识别率。
  • 基于特征空间分布fisher选择方法
  • [发明专利]短文本特征空间扩展方法-CN201010118594.8无效
  • 李琳;钟珞;胡燕;刘东飞 - 武汉理工大学
  • 2010-02-13 - 2010-07-07 - G06F17/27
  • 本发明公开了一种短文本特征空间扩展方法,包括如下步骤:(1)选取短文本特征空间的扩展来源;(2)对扩展来源的文本数据进行文本预处理,获取作为训练集的文档—词矩阵;(3)在训练集的文档—词矩阵上建立浅层狄利赫雷分配主题模型将每条短文本表示成词向量;(5)将短文本的词向量作为浅层狄利赫雷分配主题模型的输入,输出得到与短文本相关的隐含主题概率分布;(6)将隐含主题的主题表示成主题向量;(7)将主题向量和词向量组合在一起,形成具有扩展特征空间的短文本本发明将得到的隐含主题确定的主题向量与短文本确定的词向量组合在一起,因此短文本的特征空间得到扩展,能有效地提高短文本信息处理的质量。
  • 文本特征空间扩展方法
  • [发明专利]确定特征空间的方法和装置-CN202011073248.2在审
  • 陈颖 - 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司
  • 2020-10-09 - 2021-01-05 - G06K9/62
  • 本公开提供了一种确定特征空间的方法和装置,属于计算机技术领域。该方法包括:获取多个训练样本在不同维度的特征,其中,多个训练样本包括多组不同类别的训练样本;根据多个训练样本在不同维度的特征,确定每维特征对应的类间距离和类内距离,根据每维特征对应的类间距离和类内距离,将不同维度的特征划分为第一类特征集合和第二类特征集合,其中,第一类特征集合中的特征对确定类别的贡献高于第二类特征集合中的特征,根据第一类特征集合和第二类特征集合,确定不同维度的特征降低维度后的目标特征空间采用本公开,可以获取到准确的特征空间
  • 确定特征空间方法装置
  • [发明专利]样本特征空间增强方法及装置-CN202111165666.9在审
  • 杨佳伟;姚建华 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-09-30 - 2022-04-05 - G06F16/35
  • 本公开的实施例提供了一种样本特征空间增强方法和小样本分类器训练方法、以及相应的装置、设备和存储介质。本公开的实施例的方法针对无标签数据集,通过无监督预训练和无监督聚类确定特征编码器和遗产字典,并利用特征编码器和遗产字典基于少量新类样本获得更丰富的样本特征,以增强样本的特征空间。此外,本公开的实施例中的特征编码器和遗产字典的确定都无需标签信息,因此本公开的实施例的方法也可以适用于其他的无标签或标签紧缺的任务。
  • 样本特征空间增强方法装置
  • [发明专利]外围空间特征信息提取方法-CN201610292618.9有效
  • 都洛珠;全昶炫 - 股份公司提实验室
  • 2016-05-05 - 2019-04-26 - G06T7/73
  • 本发明提供一种外围空间特征信息提取方法,其特征在于,包括:输入步骤,输入对象区域的空间几何信息;采样步骤,通过预先设定选择方式,选择在上述输入步骤中所输入的上述空间几何信息中的任意区域来确定为样本;特征提取步骤,基于采样信息,通过凸包方式获得相应对象采样平面的特征信息,上述采样信息包含针对在上述采样步骤中所获得的采样平面的上述空间几何信息的采样平面信息,上述采样步骤和上述特征提取步骤以预先设定的方式重复执行。
  • 外围空间特征信息提取方法
  • [发明专利]区域空间污染特征的检测方法-CN202110669663.2有效
  • 牛勇;罗明科;牛远;姜霞;王坤;王昊男;叶巧茹 - 中国环境科学研究院
  • 2021-06-17 - 2022-02-08 - G16C20/30
  • 本发明涉及一种区域空间污染特征的检测方法,该方法包括预先获取多个检测时刻,根据相邻检测时刻之间的关系确定标准检测时段;设置有检测周期,所述检测周期包括若干标准检测时段,在每个所述检测时段内对区域空间内的污染特征进行检测,统计在检测周期内的各标准检测时段内的污染特征的变化频率,并根据变化频率的大小确定污染特征的第一排序,所述第一排序中变化频率大的污染特征在前,变化频率小的污染特征在后;根据在检测周期内的统计数据调整下一标准检测时段内的待检测的污染特征的数量通过对于变化频率大的污染特征优先检测,而对于变化频率低的污染特征无需进行检测,提高了区域空间污染特征的检测效率,便于快速获取检测结果。
  • 区域空间污染特征检测方法
  • [发明专利]双子空间特征迁移学习方法-CN201910398094.5有效
  • 肖仲喆;黄敏;陶智 - 苏州大学
  • 2019-05-14 - 2022-04-05 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于大数据分析的双子空间特征迁移学习方法及装置,其中方法包括:根据源集公共子空间Cs、目标域特性表达Fst和源集数据类别标签Ys,获取源集迁移表达Ts;根据目标集公共子空间Ct和目标集特性子空间通过本实施例,将部分数据集的特征参数迁移到其他数据集上去,能够将采集于不同来源的数据进行综合利用,相当于把若干数据规模偏小的数据集整合为符合大数据需求的海量数据集,从而能够更好地将人工智能算法,尤其是深度学习方法
  • 双子空间特征迁移学习方法
  • [发明专利]特征空间的弱小目标检测方法-CN200910022359.8无效
  • 张艳宁;孙瑾秋;姜磊;段锋;林增刚 - 西北工业大学
  • 2009-05-05 - 2009-09-30 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种特征空间的弱小目标检测方法,通过星点定位、参考恒星选取、恒星与潜在目标划分、轨迹关联剔除噪声等步骤,实现对特征空间的弱小目标检测。由于采用基于距离特征空间的运动星空背景弱小动目标检测算法,选取2颗恒星作为参考恒星,并充分利用恒星、目标及噪声点之间不同运动特性,将恒星、潜在目标和噪声可在二维特征空间域直接进行划分,与背景技术选取3颗参考恒星,在三维空间中进行相似度量函数、误差平方和及曲线拐点的计算相比较,由于少选一颗恒星,减小了计算量。而且由于直接利用目标的轨迹连续性进行轨迹的检测,避免了将潜在目标点集从三维空间映射回二维空间在进行检测的过程,使检测更加简单实用。
  • 特征空间弱小目标检测方法
  • [发明专利]基于检测到的空间特征的定位-CN202210953751.X在审
  • A·布鲁尔;D·W·查默斯;T·G·索尔特 - 苹果公司
  • 2022-08-10 - 2023-03-28 - G06T7/70
  • 本公开涉及“基于检测到的空间特征的定位。”在一个具体实施中,在包括一个或多个处理器和非暂态存储器的设备处执行一种定位设备的方法。该方法包括获取对该设备在环境中的位姿的估计。该方法包括获取该环境的环境模型,该环境模型包括该环境中由第一空间特征位置限定的空间特征。该方法包括基于对该设备的该位姿的该估计来确定该空间特征的第二空间特征位置。该方法包括基于该第一空间特征位置和该第二空间特征位置来确定对该设备的该位姿的更新的估计。
  • 基于检测空间特征定位

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