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]一种工业图像异常检测方法及系统-CN202211417207.X在审
  • 请求不公布姓名 - 成都数之联科技股份有限公司
  • 2022-11-14 - 2023-03-07 - G06T7/00
  • 本发明提供一种工业图像异常检测方法及系统,涉及缺陷检测技术领域,所述方法步骤为:(1)获取无缺陷图片的训练集特征池和待检测图片的特征矩阵;(2)计算特征矩阵每一个特征向量与训练集特征池中所有特征向量的相似度距离,得到距离矩阵;(3)基于距离矩阵计算每一个特征向量的异常得分,并且基于异常得分判定特征向量对应的图片位置是否存在异常;(4)如果存在异常,则基于特征矩阵所有特征向量的异常得分获取得分矩阵;(5)对得分矩阵进行尺度变换,得到最终得分矩阵,使得待检测图片的最终得分矩阵与待检测图片尺寸相同,即得到缺陷热力图。
  • 一种工业图像异常检测方法系统
  • [发明专利]一种联邦学习的分组算法及系统-CN202310680763.4在审
  • 朱孔林;张宇飞;薛博伟;周萌萌;黑俊杰 - 北京邮电大学;北京微芯区块链与边缘计算研究院
  • 2023-06-09 - 2023-09-05 - G06N3/098
  • 该联邦学习的分组算法,包括:对每个用户的网络进行梯度过滤得到每个用户的重要梯度索引矩阵,计算每一对用户重要梯度索引矩阵之间的欧式距离,所述重要梯度为在训练神经网络时,对神经元起促进或抑制作用大的梯度,即为在神经网络梯度矩阵中绝对值大的梯度;将每一对用户重要梯度索引矩阵之间的欧式距离进行归一化处理,通过归一化的欧式距离构建用户间的相似度矩阵;根据用户间的相似度矩阵中的值,将与其他用户的欧式距离均偏离大的用户判定为恶意客户端,并终止联邦学习进程;排除掉恶意客户端后,对于其余用户依次将其中欧式距离最小的用户对进行分组,并更新用户间的相似度矩阵对应的值,直至全部用户完成分组。
  • 一种联邦学习分组算法系统
  • [发明专利]距离补偿方法和装置-CN201710361114.2在审
  • 刘洋 - 中国人民解放军空军工程大学
  • 2017-05-19 - 2017-08-25 - G01S7/40
  • 本发明实施例提供的距离补偿方法和装置,涉及数据处理领域。应用于单基地线阵的机载多输入多输出的雷达在非正侧视情况下,各发射阵元波形正交时的距离补偿。所述方法包括将所述雷达的各个距离单元接收的单帧数据转换为对应的相控阵的多帧数据,利用稀疏恢复算法,获得该距离单元的杂波空时谱,获得过渡协方差矩阵,将每个所述距离单元的所述过渡协方差矩阵作用于待检测单元,获得变换矩阵,对所述雷达的各个距离单元的距离门数据进行距离补偿。利用稀疏恢复算法不依赖历史数据,且所需训练样本较少,可以实现目标超分辨,改善杂波谱的估计性能,进而提高杂波协方差矩阵的估计精度,提高杂波抑制性能,实现杂波谱的距离依赖性补偿。
  • 距离补偿方法装置
  • [发明专利]一种人体坐姿矫正方法-CN202010713417.8在审
  • 胡波清 - 广东蓝水花智能电子有限公司
  • 2020-07-22 - 2020-09-22 - A47K13/00
  • 本发明涉及一种人体坐姿矫正方法,包括步骤一、实时检测人体与书写平面上预定位置之间的实际距离矩阵;步骤二、将实际距离矩阵转化为水平距离矩阵;步骤三、提取水平距离矩阵中实际人体曲线特征数据,并与标准人体曲线特征数据进行比对分析;步骤四、基于比对分析结果,执行相应控制操作;步骤五、同时人体头部与预定位置之间的实际距离和实际水平距离,并得到人体头部与预定位置之间的实际垂直距离;步骤六、将实际垂直距离与最小安全距离做比对分析;步骤七
  • 一种人体坐姿矫正方法
  • [发明专利]具有距离场的快速机器人运动优化-CN202110348300.9在审
  • 林显仲;加藤哲朗 - 发那科株式会社
  • 2021-03-31 - 2021-10-12 - B25J9/16
  • 使用距离场约束函数的机器人避撞运动优化技术。将描绘机器人工作区中的障碍物的CAD或传感器数据转换为体素,并且创建体素占据的三维二进制矩阵。然后计算相应的距离映射矩阵,其中距离映射矩阵中的每个单元包含到最近被占据单元的距离距离映射矩阵用作运动规划优化问题中的约束函数,其中优化问题被凸化,然后被迭代地求解以产生避开障碍物并最小化诸如行进距离的目标函数的机器人运动轮廓。距离场优化技术被快速计算,并且具有与障碍物的数量无关的计算时间。所公开的优化技术易于建立,因为它不需要创建几何图元来近似机器人和障碍物形状。
  • 具有距离快速机器人运动优化
  • [发明专利]用于光学MIMO系统的时空编码方法和设备-CN201710329008.6有效
  • E-M·安胡达;G·雷卡亚本-奥斯曼;Y·让 - 法国矿业电信学校联盟
  • 2017-05-11 - 2020-07-24 - H04L1/06
  • 本发明的实施例提供了用于根据预定义时空编码速率对数字数据序列编码的时空编码设备,所述数据序列包括在单芯多模光纤传输系统中通过光学传输通道在多个时隙期间通过至少两个传播模式传播的一组调制符号,其中所述设备包括:‑码本生成器(53),其被配置为确定一组码字矩阵,该组码字矩阵限定由空间维度和时间维度表示的时空码,每个码字矩阵包括复值和等于所述码的时间维度的多列和等于所述码的空间维度的多行,所述码本生成器(53)进一步被配置为将差别码字矩阵距离度量与所述一组码字矩阵中的每对码字矩阵相关联,与给定对的码字矩阵相关联的差别码字矩阵的每个分量等于所述对的码字矩阵的相应分量之间的差别,与给定对的码字矩阵相关联的距离度量是通过计算与所述对相关联的差别码字矩阵的欧几里德范数来确定的,其中码本生成器(53)被配置为根据与单式差别码字矩阵以及与等于给定的欧几里德距离距离度量相关联的多对码字矩阵来选择码字矩阵的分量;以及‑编码单元(55),其被配置为将所述一组调制符号编码成从所述一组码字矩阵选出的码字矩阵
  • 用于光学mimo系统时空编码方法设备

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