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[发明专利]多指数误差外推法-CN202180040762.2在审
发明人：蔡臻禹;西蒙·本杰明 -专利权人：牛津大学创新有限公司
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06N10/00 文献下载
摘要：一种在使用量子计算机时减少误差的方法，包括：S101，多次对量子位的状态执行第一运算21；其中第一运算21具有第一误差率32；S102，获得量子位的平均状态的第一测量；S103，将量子计算机的误差率从第一误差率32修改为第二误差率34；S104，多次对量子位的状态执行第二运算23；其中第二运算23具有第二误差率34；S105，获得量子位的平均状态的第二测量；S106，将量子计算机的误差率从第二误差率修改为第三误差率；S107，多次对量子位的状态执行第三运算；其中第三运算具有第三误差率；S108，获得量子位的平均状态的第三测量；S109，将量子计算机的误差率从第三误差率修改为第四误差率；S110，多次对量子位的状态执行第四运算；其中第四运算具有第四误差率；S111，获得量子位的平均状态的第四测量；S112，将第一、第二、第三和第四测量拟合到多指数衰变曲线35；以及S113，使用所拟合的曲线35来外推第五误差率37处的量子位的平均状态，其中第五误差率37低于第一、第二、第三和第四误差率。
指数误差外推法

[发明专利]用于怠速速度控制的扭矩储备减小的控制系统和方法-CN201010260828.2有效
发明人： K·卡;D·L·拜巴克 -专利权人：通用汽车环球科技运作公司
申请日： 2010-08-20 - 公布日： 2011-03-30 - 主分类号： F02D29/02 文献下载
摘要：具体地，提供了一种用于发动机的控制系统，包括：速度误差确定模块，基于发动机的测量速度与发动机的期望速度之间的差周期性确定发动机速度误差率；和扭矩储备模块，监测发动机速度误差率，并基于发动机速度误差率有选择地调整发动机的扭矩储备当发动机速度误差率低于预定第一误差率时，扭矩储备模块将扭矩储备保持在预定第一扭矩储备量，当发动机速度误差率增大至大于第一误差率的预定第二误差率以上时，扭矩储备模块有选择地将扭矩储备增大至第一扭矩储备量以上当发动机速度误差率减小至第一误差率以下时，扭矩储备模块减小扭矩储备。还提供了相关的方法。
用于速度控制扭矩储备减小控制系统方法

[发明专利]目标信号干扰比率调整的区块错误率估算报告-CN03822412.7无效
发明人：巴斯卡·艾杰佩尔;卡尔·王 -专利权人：美商内数位科技公司
申请日： 2003-09-23 - 公布日： 2005-10-12 - 主分类号： G06F11/00 文献下载
摘要：一种减少区块误差率(BLER)预测回报以保存系统资源同时去除不可能需要调整目标信号干扰比(SIR)的区块误差率(BLER)的区块误差率(BLER)预测报告的方法及装置。数据区块利用误差检查单元进行误差检查，并且，误差数据区块的数目储存于存储器。基于数据区块计数及误差数据区块计数，处理器执行区块误差率(BLER)预测计算。若处理器所执行的临界比较(包括：数据区块计数与预定临界值的比较，及区块误差率(BLER)预测数值与预定倍数目标区块误差率(BLER)数值的比较)出现触发信号时，区块误差率(BLER)预测报告会产生、并传送出去以执行目标信号干扰比
目标信号干扰比率调整区块错误率估算报告

[发明专利]用于移动通信系统的发射功率控制装置-CN97121977.X无效
发明人：远藤裕也;矢萩雅彦 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 1997-12-04 - 公布日： 2002-08-07 - 主分类号： H04Q7/32 文献下载
摘要：一种在采用CDMA系统的移动终端中的发射功率控制装置，在无线基站中提供一反向信道误差率判定部分及前向信道误差率判定部分。当前向信道误差率判定部分检测到信道的自身方向的通信下降的状态时将其报告给反向信道误差率判定部分，相应地，控制并指示移动终端来降低反向信道的发射功率。当由反向信道误差率判定部分检测到通信质量下降时，将该状态报告给前向信道误差率判定部分并控制降低前向信道的发射功率。
用于移动通信系统发射功率控制装置

[发明专利]一种基于时域和频域的时序数据存储方法和系统-CN201711320919.9有效
发明人：王建民;黄向东;乔嘉林;王晨;龙明盛 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-12-12 - 公布日： 2018-12-28 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明提供一种基于时域和频域的时序数据存储方法和系统，所述方法包括将待存储的时序数据分为若干段时间序列数据，依次提取每段时间序列数据中值列的频域信息；计算所述频域信息的误差率，并与设定的可容忍误差率相比；若所述频域信息的误差率小于可容忍误差率，则该段时间序列数据的时间列存储时域信息，值列存储所述频域信息；若所述频域信息的误差率大于可容忍误差率，则该段时间序列数据的时间列存储时域信息，值列存储时域信息。利用时间序列的频域特点，对时间序列值列按照需求进行频域和时域混合存储，能够适应不同的时间序列场景和用户需求，极大降低了存储空间，可通过用户设置参数实现磁盘占用和误差率间的平衡。
一种基于时域时序数据存储方法系统

[发明专利]一种基于弯制点复杂度判断的正畸弓丝误差率评价方法-CN202210402435.3在审
发明人：姜金刚;谭棋匀;吴殿昊;孙洋;孙健鹏;张永德 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于弯制点复杂度的正畸弓丝误差率评价方法，它涉及正畸弓丝弯制评价领域，本发明基于空间变换后的理论正畸弓丝曲线弯制点信息集、空间变换后的实际正畸弓丝曲线弯制点信息集，在进行评价前先进行复杂度计算方法的确定，结合实际正畸弓丝曲线弯制点的加权曲率误差率、加权线误差率和加权平均偏置误差率，建立一种基于弯制点复杂度的正畸弓丝误差率评价方法。本发明针对具有不同特征的正畸弓丝弯制点使用不同的正畸弓丝弯制点复杂度计算方法，提高了该正畸弓丝评价方法的适用范围，并通过计算实际正畸弓丝曲线弯制点相应的加权曲率误差率、加权线误差率和加权平均偏置误差率，
一种基于弯制点复杂度判断正畸弓丝误差评价方法

[发明专利]保护和验证文件的方法和设备-CN201310256197.0有效
发明人：让·皮埃尔·马西科特;阿兰·富库;奇比戈纽·萨冈 -专利权人：先进追踪和寻踪公司
申请日： 2007-07-19 - 公布日： 2013-11-20 - 主分类号： G06F21/10 文献下载
摘要：生成包括多个单元的数字信息矩阵的步骤，该数字信息矩阵通过改变矩阵单元的外观而表示编码后的消息，所述编码后的消息包括冗余码；在所述文件上印刷所述矩阵的步骤；捕获所印刷的矩阵的信息项的步骤；测量所印刷的编码后的消息中的误差率的步骤，所述误差率的测量是使用编码后的消息中的冗余码来解码所述捕获的信息项而实现的；根据所测量的误差率来确定误差率判定阈值的步骤，以使其上印有的信息矩阵所表示的消息的误差率高于所述误差率判定阈值的文件将被认为是拷贝
保护验证文件方法设备

[发明专利]一种基于归一化弯制点角距比的正畸弓丝误差率评价方法-CN202210402211.2有效
发明人：姜金刚;谭棋匀;孙洋;张永德;王开瑞;吴殿昊 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： A61C7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于归一化弯制点角距比的正畸弓丝误差率评价方法，它涉及正畸弓丝弯制评价领域，本发明针对一类归一化弯制点密度较小的正畸弓丝曲线，基于空间变换后的理论正畸弓丝曲线弯制点信息集和实际正畸弓丝曲线弯制点信息集，结合理论正畸弓丝曲线弯制点复杂度、实际正畸弓丝曲线弯制点的加权曲率误差率、加权线误差率和加权平均偏置误差率，建立一种基于归一化弯制点角距比的正畸弓丝误差率评价方法。本发明以理论正畸弓丝曲线弯制点角距比作为计算理论正畸弓丝曲线弯制点复杂度的参数，省去了对每个正畸弓丝曲线弯制点进行复杂度计算方法确定的繁琐步骤，提高了正畸弓丝的评价效率，通过计算实际正畸弓丝曲线弯制点的加权曲率误差率、加权线误差率和加权平均偏置误差率，实现了对此类正畸弓丝的量化评估。
一种基于归一化弯制点角距正畸弓丝误差评价方法

[发明专利]岩心尺度的仿真模型构建方法-CN201710322384.2有效
发明人：计秉玉;聂俊;吕成远;王友启;何应付;于洪敏 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
申请日： 2017-05-09 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种岩心尺度的仿真模型构建方法，包括：1、通过实验测量目标岩心的孔隙度和测试渗透率；2、基于压汞实验获取目标岩心的孔隙半径概率分布；3、建立渗透率计算模型，获取渗透率的分布；4、基于渗透率各向异性参数，建立岩心尺度的仿真模型；5、根据岩心尺度的仿真模型，计算视渗透率；6、计算视渗透率与测试渗透率的误差率，误差率小于设定误差率，则获取岩心尺度的仿真模型；否则重复3‑6，直至误差率小于设定误差率，获取此时的岩心尺度的仿真模型其优点在于：基于渗透率的各向异性，能够真实的反应岩心非均质性和各向异性的特征，该仿真模型可以在较大尺度上模拟流动机理，且模拟速度更快。
岩心尺度仿真模型构建方法

[发明专利]RFID标签中回发链路频率调整方法及实现该方法的电路-CN200910047213.9无效
发明人：罗恰嗣;李清;张纲 -专利权人：上海复旦微电子股份有限公司
申请日： 2009-03-06 - 公布日： 2009-10-14 - 主分类号： G06K7/00 文献下载
摘要：一种射频身份识别标签中回发链路频率调整方法，所述回发链路频率的值为标签-读写器校准信号的计数值除以除率数值，在进行除法运算前，所述标签-读写器校准信号的计数值进行移位操作。通过在进行除法运算前对标签-读写器校准信号计数值进行误差移位，然后再将经所述误差移位的标签-读写器校准信号计数值与除率进行计算，从而得到回发链路频率计数值。误差移位调整了误差平面中回发链路频率误差率的分布。不进行误差移位时，误差率大部分都是负的。经误差移位之后，误差率平均地分布在正/负半平面，使得最大误差率小将近2倍。
rfid 标签中回发链路频率调整方法实现电路

[实用新型]RFID标签中回发链路频率的误差移位电路-CN200920068552.0有效
发明人：罗恰嗣;李清;张纲 -专利权人：上海复旦微电子股份有限公司
申请日： 2009-03-06 - 公布日： 2010-06-02 - 主分类号： G06K19/073 文献下载
摘要：一种RFID标签中回发链路频率的误差位移电路，包括：存储单元，其包括存储Trcal计数值的Trcal寄存器和存储DR计数值的DR寄存器；除法计算单元，其将所述TRcal计数值除以所述DR计数值；加法计算单元，其在所述除法计算单元进行计算前，将所述Trcal值加上误差位移值；选择单元，其根据所述DR计数值选择不同操作数的除法计算和加法计算。误差移位调整了误差平面中回发链路频率误差率的分布。不进行误差移位时，误差率大部分都是负的。经误差移位之后，误差率平均地分布在正/负半平面，使得最大误差率小将近2倍。
rfid 标签中回发链路频率误差移位电路

[发明专利]一种半导体器件模型参数的优化方法-CN202011528124.9在审
发明人：余小兵;樊晓斌;朱艳 -专利权人：成都华大九天科技有限公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F30/3308 文献下载
摘要：一种半导体器件模型参数的优化方法，包括以下步骤：1）获取模型参数表；2）获取测试数据和模型参数表仿真数据的误差率；依次获取模型参数表中的模型参数，并利用每一个模型每一个参数表的参数的上限调整数值和下限调整数值进行仿真得到每一个参数表的参数的上限误差率和下限误差率；3）将获取测试数据的仿真数据和模型参数表仿真数据的误差率与每一个参数表的参数的上限误差率和下限误差率作比较，获得每一个优化参数，并记录模型参数修改数；4）若模型参数修改数等于0，则得到最终的模型参数表
一种半导体器件模型参数优化方法

[发明专利]基于抽样查找和索引查找的人群画像方法及系统-CN201710711123.X有效
发明人：汤奇峰;宁绍军 -专利权人：晶赞广告（上海）有限公司
申请日： 2017-08-18 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于抽样查找和索引查找的人群画像方法及系统,该方法首先设定人群画像条件,并对全量数据建立索引，然后进行抽样查找，计算抽样查找计算的误差率，并对误差率进行判断，当误差率小于等于最大允许误差时，抽样数据为计算人群画像的输入数据，当误差率大于最大允许误差时，采用索引查找计算的方法得到用户数据的唯一标识符，然后得到这些标识符对应的个体画像，将个体画像作为计算人群画像的输入数据，因此，本发明在计算人群画像时误差小
基于抽样查找索引人群画像方法系统

[发明专利]车辆控制装置及方法-CN201610818432.2在审
发明人：金德珠 -专利权人：株式会社万都
申请日： 2016-09-12 - 公布日： 2017-08-11 - 主分类号： B60R16/023 文献下载
摘要：一种用于控制车辆控制装置的方法包括以下步骤测量车辆速度，以测量车辆的第一车辆速度和第二车辆速度；计算误差率，以使用在测量所述车辆速度的步骤中测得的所述第一车辆速度和所述第二车辆速度来计算车辆速度的误差率；以及校正车辆速度，以通过基于在计算所述误差率的步骤中计算的所述误差率计算所述车辆的第三车辆速度来校正所述车辆的速度。
车辆控制装置方法

[发明专利]一种非常深度神经网络的自动加层训练方法-CN201710002088.4在审
发明人：盛益强;李南星;赵震宇 -专利权人：中国科学院声学研究所;上海尚恩华科网络科技股份有限公司
申请日： 2017-01-03 - 公布日： 2018-07-10 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种非常深度神经网络的自动加层训练方法，包括：步骤1)、确定训练集、非常深度神经网络的初始结构，并对所述非常深度神经网络及相关参数进行初始化；步骤2)、训练非常深度神经网络并修改其误差率饱和状态；步骤3)、判断非常深度神经网络的误差率饱和状态，若误差率饱和状态的值为0，重新执行步骤2)，若误差率饱和状态的值小于附加层有效窗口的大小，执行步骤4)，若误差率饱和状态的值等于附加层有效窗口的大小，执行步骤
神经网络误差率饱和状态加层有效窗口重新执行附加层相关参数用户设定初始化训练集输出

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