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]通信监视器和预测方法-CN201310618573.6有效
  • 石川雄一;芳尾淳一 - 富士通株式会社
  • 2013-11-28 - 2014-07-16 - H04L12/24
  • 本发明公开了通信监视器和预测方法。一种重要性等级预测设备包括路径变化确定单元,该路径变化确定单元生成包括在路径改变时的路径变化信息和在网络中路径改变时形成的警报的警报路径变化信息。该设备包括接收单元和预测单元,该接收单元在从形成预测设备接收到警报时搜索新警报的警报路径变化信息,该预测单元基于所搜索的警报路径变化信息中的变化前路径中的通信来预测变化后路径中的通信。该设备包括计算单元和确定单元,该计算单元基于超过预定容许的变化后路径中的所预测的通信的比率来计算网络中的危急程度等级,该确定单元基于该危急程度等级来确定对应于影响等级的所接收的警报的警报重要性等级。
  • 通信监视器预测方法
  • [发明专利]无线基站和通信控制方法-CN201180009494.4无效
  • 山崎智春 - 京瓷株式会社
  • 2011-02-15 - 2012-10-31 - H04W52/18
  • 第一无线基站(1A)计算第一无线基站(1A)的通信比率。此外,当通信比率等于或大于阈值时,第一无线基站(1A)进行发送干扰信息的控制。另一方面,当通信比率小于阈值时,第一无线基站(1A)进行停止发送干扰信息的控制。在该控制下,第一无线基站(1A)既不测量干扰功率、不生成干扰信息,也不将干扰信息发送到第二无线基站(1B)。
  • 无线基站通信控制方法
  • [发明专利]速率测试方法和装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN201910153256.9有效
  • 江沛合 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2019-02-28 - 2022-10-04 - H04L43/0894
  • 本公开提供了用于电子设备的通信网络传输速率测试方法和装置、使用该通信网络传输速率测试方法的电子设备以及计算机可读存储介质。通信网络传输速率测试方法包括:在第一时间点,解析电子设备的操作系统的特定文件,获取第一数据通信信息;在第一时间点和之后的第二时间点之间,执行基于通信网络的数据传输;在第二时间点,解析特定文件,获取第二数据通信信息;以及基于第一时间点和第二时间点之间的时间量,以及第一和第二数据通信信息,确定通信网络的传输速率。通过解析操作系统的内核文件来获取单位时间内电子设备整体的接收和发送数据,而不是仅仅考虑单个应用的传输数据,从而能够准确地确定通信网络的上下行传输速率。
  • 速率测试方法装置电子设备计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种基于多目标优化的多波长分配方法-CN201910477542.0有效
  • 李慧;顾华玺;储柱琴;杨银堂;王琨 - 西安电子科技大学
  • 2019-06-03 - 2020-09-01 - H04Q11/00
  • 本发明涉及一种基于多目标优化的多波长分配方法,包括步骤:S1、根据输入信息获取应用节点对应的环形网络节点的通信路径信息;S2、根据通信路径长度l和通信volume更新通信路径信息中所有路径信息的记录顺序,构成通信集合R;S3、根据通信集合R中的通信在执行过程中的路径重叠关系获取通信请求间的串扰关系矩阵Cros_matrix;S4、根据通信volume和串扰关系矩阵Cros_matrix利用预设算法获取每条通信路径的第一波长分配方案及所述第一波长分配方案对应的该分配方法同时考虑了串扰噪声对不同长度通信路径的影响和通信对时延性能的影响,可以在保障时延性能的同时减小串扰噪声,实现通信时延以及SNR性能的均衡优化,提升信息传输的可靠性。
  • 一种基于多目标优化波长分配方法
  • [发明专利]一种神经网络训练的并行方法-CN202310456766.X在审
  • 张灵燕;雷莉霞;宋岚;吴锐;刘张亮 - 华东交通大学
  • 2023-04-25 - 2023-08-15 - G06N3/0464
  • 本发明公开了一种神经网络训练的并行方法,其包括:六种张量切分模型步骤,用于对神经网络中特征图,卷积核,梯度张量在模型并行和数据并行下的切分;两个worker间通信化步骤,用于两个worker间层内通信与层间通信通信化,从而实现并行模型状态空间的自动搜索;多个worker间通信协议及形式化验证步骤,用于多个worker间的可信通信。本发明研究在多加速器环境中,研究对数据流(特征图,卷积核,梯度张量)的划分,并使用动态规划的自动搜索技术而不是枚举算法实现这些划分的最优化;研究并行类型与不同权重层间的通信,量化这些通信,最终使得训练一个深度模型期间的总的通信最小本发明能够自动找到最小通信的张量切分组合方式。
  • 一种神经网络训练并行方法

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