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[发明专利]视频编码方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111464487.5在审
发明人：冯伟伦 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： H04N19/61 文献下载
摘要：本公开关于一种视频编码方法、装置、电子设备及存储介质，所述视频编码方法在执行双向预测时，在所述当前迭代次数满足预设迭代次数条件的情况下，获取当前的预测代价，确定所述当前的预测代价是否满足预设代价条件，若满足预设代价条件，则将所述双向预测中的另一预测方向更新为当前预测方向，并更新所述当前迭代次数，继续执行所述双向预测迭代操作，否则，基于两个预测方向上的预测块得到所述当前块的双向预测结果，由此可以避免双向预测时多余的迭代
视频编码方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于Transformer的图像特征迭代预测方法-CN202310261398.3在审
发明人：郭冬升;张连超;魏子重;张铮;段强;姜凯 -专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明提供一种基于Transformer的图像特征迭代预测方法，属于自注意变换网络领域，本发明采用掩膜自增策略分散大面积待预测区域，迭代预测图像特征，将同时预测全部区域拆分为迭代递进预测过程，使得每次预测区域面积相对变小，且可利用前次预测内容作为本次预测依据。通过这种方式，降低了大面积未知区域预测难度，进而提高预测准确性。
一种基于 transformer 图像特征预测方法

[发明专利]迭代信道预测-CN200610154326.5有效
发明人：姜仁成;李云侯 -专利权人：开曼群岛威睿电通股份有限公司
申请日： 2006-09-20 - 公布日： 2007-05-09 - 主分类号： H04Q7/34 文献下载
摘要：本发明提供了用于预测通信信道参数的系统、方法和技术。在一个代表性实施例中，估计在多个先前的时间点的通信信道参数的值，使用多个信道估计来预测在多个这样的先前的时间点的通信信道参数的值，然后使用该预测来更新信道估计，并且重复后者的预测和估计步骤直到满足指定条件
信道预测

[发明专利]训练模型的训练时长预测方法及装置-CN201910782983.1在审
发明人：张书博 -专利权人：广东浪潮大数据研究有限公司
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供一种训练模型的训练时长预测方法及装置，包括：当训练模型进行迭代训练时，确定训练模型的当前迭代训练的训练时长；获取与当前迭代训练对应的第一预测训练时长；将训练时长输入预先训练完成的LSTM模型中，得到LSTM模型输出的第二预测训练时长；依据第一预测训练时长，和预设的卡尔曼滤波算法对第二预测训练时长进行修正，得到修正后的修正预测训练时长，将修正预测训练时长保存至预设的数据表中；将修正预测训练时长确定为训练模型的下一次迭代训练的预测训练时长本发明应用LSTM模型得到训练模型进行下一次迭代训练的预测训练时长，并应用卡尔曼滤波算法对预测训练时长进行修正，以得到更加准确的预测训练时长。
时长预测训练模型修正迭代训练卡尔曼滤波算法一次迭代预设时长确定时长预测应用输出保存

[发明专利]轴承磨损装置及轴承磨损寿命预测方法-CN202210092497.9在审
发明人：梁忠伟;黄珊珊;刘晓初;张宇鹏;萧金瑞;何森;危珊;陈泽威 -专利权人：广州大学
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种轴承磨损装置及轴承磨损寿命预测方法，其中，轴承磨损寿命预测方法包括：基于NR迭代计算方法通过所述轴承磨损装置进行磨损迭代处理，获取迭代处理结果；根据所述迭代处理结果，通过Archard磨损理论模型计算磨损量；根据所述磨损量与原始轴承工作表面情况对磨损寿命进行预测。本发明通过轴承磨损装置进行磨损迭代，并利用Archard磨损理论模型对所述轴承磨损寿命进行预测。
轴承磨损装置寿命预测方法

[发明专利]一种双重自适应切比雪夫皮卡迭代法的轨道预测方法-CN202210581807.3在审
发明人：王银坤;倪谷炎;刘易成 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种双重自适应切比雪夫皮卡迭代法的轨道预测方法，采用切比雪夫皮卡迭代法在各时间步长内各节点上的状态信息、速度信息进行迭代预测，并在每次迭代过程中，基于迭代误差与插值误差自适应地调整节点数目。本发明应用于航天轨道设计领域，通过在迭代前期采用较小的节点数目N来节省计算量，随着迭代过程中迭代误差减小时，再自适应地增加插值节点N的数量，并通过平衡迭代误差与插值误差来自适应地决定插值节点的数量以提高切比雪夫皮卡迭代法的效率，进而可以在轨道预测的过程中，不仅能保持高精度预测，还能有效地降低计算成本。
一种双重自适应雪夫皮卡迭代法轨道预测方法

[发明专利]利用循环通过多次迭代预测蛋白质结构-CN202180069819.1在审
发明人： J·江珀;M·菲古尔诺夫 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G16B30/00 文献下载
摘要：本公开提供了用于预测包括一条或多条链的蛋白质结构的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。在一个方面，一种方法包括，在迭代序列中的第一次迭代之后的每次后续迭代中：获得表征蛋白质的后续迭代的网络输入；从(i)在序列中后续迭代之前的先前迭代中生成的结构参数，(ii)在最后迭代中生成结构参数时由蛋白质结构预测神经网络生成的一个或中间输出，或(iii)两者，生成后续迭代的特征；以及使用蛋白质结构预测神经网络处理用于后续迭代的特征和网络输入，以生成定义蛋白质的另一预测的结构的后续迭代的结构参数。
利用循环通过多次预测蛋白质结构

[发明专利]基于双向特征语言模型的自然场景文本识别方法及装置-CN202110059600.5有效
发明人：张勇东;方山城;谢洪涛 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06V30/413 文献下载
摘要：一种基于双向特征语言模型的自然场景文本识别方法及装置，方法包括将文本图像输入至视觉模型中，得到视觉特征及视觉预测结果；将视觉预测结果输入至语言模型中，进行双向特征提取，得到语言特征；迭代地执行以下操作：将语言特征和视觉特征输入至融合模型中，得到融合预测结果；确定迭代次数是否满足迭代预设阈值；在迭代次数未满足迭代预设阈值的条件下，将融合预测结果输入至语言模型中，进行双向特征提取，得到语言特征；以及在迭代次数满足迭代预设阈值的条件下，将融合预测结果作为最终结果。
基于双向特征语言模型自然场景文本识别方法装置

[发明专利]物流定价预测方法、装置、电子设备、存储介质-CN201910216638.1在审
发明人：刘乃广 -专利权人：江苏满运软件科技有限公司
申请日： 2019-03-20 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本发明提供一种物流定价预测方法、装置、电子设备、存储介质，物流定价预测方法包括：根据历史物流订单数据训练物流定价预测模型；获取实时物流订单数据中的出发地及目的地；基于所述出发地及目的地进行分段迭代，在每次分段迭代中，基于所述物流定价预测模型根据所述分段迭代及至少部分实时物流订单数据预测的该次迭代的预测定价，从而确定该次分段迭代的分段区间及该分段区间内的预测单位距离定价；以及至少提供对应于所述实时物流订单数据的各所述分段区间、各分段区间内的预测单位距离定价及总预测定价。本发明提供的方法及装置提高物流预测定价的准确度及灵活性。
定价物流预测迭代订单数据分段区间分段实时物流存储介质单位距离电子设备预测模型出发地准确度

[发明专利]一种预测深度学习模型单轮迭代时间的方法和系统-CN201811578363.8有效
发明人：孙军欢;张骏雪 -专利权人：深圳致星科技有限公司
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供一种预测深度学习模型单轮迭代时间的方法和系统，通过利用深度学习模型的分层结构，逐层估算/测量，获得每层的计算时间和传输时间，并累加得到该模型的单轮迭代时间。上述的预测深度学习模型单轮迭代时间的方法和系统，虽不能直接预测模型多轮迭代总的训练时间，但采用本发明提供的方法、系统，预测获得模型单轮迭代时间，并据此推测模型的训练时间，在一定程度上达成了预测模型训练时间的目标
一种预测深度学习模型单轮迭代时间方法系统

[发明专利]一种基于组合预测模型预测齿轮箱健康状态退化趋势的方法-CN202011048055.1有效
发明人：刘鹤;宋万清 -专利权人：上海工程技术大学
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于组合预测模型预测齿轮箱健康状态退化趋势的方法，包括如下步骤：S1、将齿轮箱的健康状态退化数据作为预测输入序列；S2、提取具有明显退化特征的趋势序列；S3、将提取的趋势序列分解为确定项序列和随机项序列；S4、建立混合迭代差分预测模型；S5、利用分数阶Lévy稳定迭代差分预测模型对随机项序列建模；S6、利用灰色迭代差分预测模型对确定项序列建模；S7、利用步骤S4的混合迭代差分预测模型修正步骤S5和步骤S6的预测结果；S8、将新陈代谢法与混合迭代差分预测模型相结合并建模，预测出齿轮箱健康状态的长期退化趋势。本发明所述方法能够精确预测齿轮箱健康状态的退化趋势。
一种基于组合预测模型齿轮箱健康状态退化趋势方法

[发明专利]机载雷达快速最大后验成像方法-CN201610196587.7有效
发明人：李文超;谭珂;杨建宇;黄钰林;裴季方;张永超;毛德庆;吴阳;李昌林 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-03-31 - 公布日： 2018-07-27 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明公开了一种机载雷达快速最大后验成像方法，包括以下步骤：S1、对二维回波数据进行距离向脉冲压缩；S2、获取天线方向图信息，构造卷积矩阵；S3、导出乘性迭代求解公式；S4、初始化迭代；S5、初始化向量外推预测；S6、向量外推预测迭代，利用相邻的前三次的迭代结果进行进一步向量预测，并将预测结果带入乘性迭代求解公式得到下一次迭代结果；S7、判断相邻两次迭代结果是否满足迭代终止条件，若满足则进行步骤S8；否则返回步骤本发明在传统迭代步骤之前利用向量外推方法增加一步预测来估计目标，可以在保证锐化效果的前提下，有效减少迭代所需次数，提高运算效率。
机载雷达快速最大成像方法

[发明专利]一种基于预测和迭代补偿的参数插值方法-CN201811495596.1有效
发明人：张承瑞;倪鹤鹏;王海涛;袁佶鹏;王公成 -专利权人：山东大学
申请日： 2018-12-07 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预测和迭代补偿的参数插值方法，它解决了现有技术中插值存在误差的问题，具有通过控制迭代次数可调整插补精度的有益效果，其方案如下：一种基于预测和迭代补偿的参数插值方法，基于历史插值数据设计的多次多项式预测算法，结合二阶泰勒公式预测目标长度获得预测长度；基于二阶泰勒公式和速度波动设计迭代补偿算法来逼近目标，通过控制迭代次数调整插补精度；当完成本周期插值时，更新历史数据以准备下次插值。
一种基于预测补偿参数方法

[发明专利]网络模型的方法及装置、数据处理方法及装置、电子设备-CN202310064173.9在审
发明人：许光辉;杜倩云;沙晶 -专利权人：科大讯飞华南人工智能研究院（广州）有限公司
申请日： 2023-01-29 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：该训练方法包括：根据第i‑1次迭代的伪数据，通过第i‑1网络模型，预测第i‑1次迭代的伪数据的第i‑1预测结果，并根据第i‑1次迭代的伪数据的第i‑1预测结果与伪造的目标结果之间的差异性，更新第i‑1网络模型，得到更新的第i‑1网络模型；根据真实训练数据，通过更新的第i‑1网络模型，预测真实训练数据的第i‑1预测结果，并根据真实训练数据的第i‑1预测结果与真实的目标结果之间的差异性，更新更新的第i‑1网络模型和第i‑1次迭代的伪数据，得到第i网络模型和第i次迭代的伪数据；迭代执行上述步骤至第j次迭代，得到第j+1网络模型和第j+1次迭代的伪数据。
网络模型方法装置数据处理电子设备

[发明专利]图像分割方法和装置-CN202210053264.8在审
发明人：许菁;李秀 -专利权人：许菁
申请日： 2022-01-18 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：具体实现方案为：图像分割方法，包括：将需要分割的原始图像导入编码器，编码后获得N个第一预测结果；将N‑1个第一预测结果一一对应分别导入N‑1个多尺度特征迭代融合网络；将第一预测结果中的剩余一个第一预测结果导入所述第N‑1个多尺度特征迭代融合网络；将所述第N‑1个多尺度特征迭代融合网络的输出导入到第N‑2个多尺度特征迭代融合网络；重复上述步骤，直至所述第二个多尺度特征迭代融合网络的输出导入到第一个多尺度特征迭代融合网络；将所述N‑1个多尺度特征迭代融合网络的输出，以及所述第N个第一预测结果分别导入解码器，获得分割后的第二预测结果。
图像分割方法装置

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