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]集合预测的智能选择方法-CN201510895823.X在审
  • 黄翰;潘一佩 - 华南理工大学
  • 2015-12-07 - 2016-03-30 - G06F19/00
  • 本发明提供了一种集合预测的智能选择方法,集合预测提供对某一数量值的多个预测,多个预测组成一个一维无序向量,目的在于尽可能准确地预测出实际的值。集合预测的智能选择方法对历史数据进行分类统计,然后将分类统计的信息进行保存,接下来通过对比统计信息对集合预测的准确性进行评估,目的是从中选择准确的预测。本发明在集合预测数据无序的前提下,对这些集合预测数据进行处理,选择出可能的与实际值误差最小的预测数据。
  • 集合预测智能选择方法
  • [发明专利]针对MBSSID集合选择发射VAP-CN202210381700.4在审
  • A·达克什纳克;贾旭光;周强 - 慧与发展有限责任合伙企业
  • 2022-04-12 - 2023-03-31 - H04W48/10
  • 本公开的实现涉及选择针对MBSSID集合的发射虚拟接入点VAP。一种方法,包括基于关于VAP集合的上下文信息从VAP集合选择VAP作为发射VAP,VAP集合中的与发射VAP不同的至少一个被确定为至少一个非发射VAP。该方法还包括:通过在信标帧的报头部分中包括发射VAP的标识符并且在信标帧的有效载荷部分中包括至少一个非发射VAP的至少一个标识符来生成针对该VAP集合的信标帧。广播所生成的信标帧。以这种方式,VAP集合中的发射VAP不再是默认确定的,而是可以针对不同的情况进行选择
  • 针对mbssid集合选择发射vap
  • [发明专利]自适应多变换集合选择-CN202280015732.0在审
  • 许晓中;刘杉 - 腾讯美国有限责任公司
  • 2022-10-04 - 2023-10-10 - H04N19/132
  • 处理电路确定已编码视频码流中多个变换系数块的多变换选择MTS选择信息。所述MTS选择信息指示如下中的至少一项:(i)阈值信息,或者(ii)用于所述多个变换系数块中的变换系数块的多个MTS候选子集。处理电路基于所述MTS选择信息,确定为所述变换系数块选择所述多个MTS候选子集中的哪个MTS候选子集。处理电路基于所确定的MTS候选子集中包括的MTS候选,对所述变换系数块进行逆变换。
  • 自适应多变集合选择
  • [发明专利]合作集合选择方法和装置-CN201110190226.9有效
  • 魏宇欣 - 索尼公司
  • 2011-06-28 - 2017-04-26 - H04W16/28
  • 本发明公开了一种合作集合选择方法和装置,用于无线通信系统中,其中该合作集合选择方法,包括以下步骤确定无线通信系统所采用的传输方式,其中传输方式为联合处理或合作调度/波束赋形;以及针对无线通信系统所采用的传输方式,根据与之相适应的合作集合选择机制来选择合作集合。根据本发明的技术方案,通过考虑不同传输方式的传输特点,选择合理的合作集合来进行合作多点传输,从而能够提高系统吞吐量并达到性能和负载的有效平衡。
  • 合作集合选择方法装置
  • [发明专利]资源确定的方法及通信装置-CN202210022902.X在审
  • 王婷;苏宏家;卢磊 - 华为技术有限公司
  • 2022-01-10 - 2023-07-18 - H04W4/40
  • 其中资源确定方法包括:第一终端装置确定选择窗资源集合,当选择窗资源集合排除第一资源集合和不推荐资源集合后的资源占选择资源窗资源集合的比例小于X%时,第一候选侧行资源集合为从选择窗资源集合中排除不推荐资源集合中部分资源后剩余的资源,或者,为进一步排除第一资源集合后剩余的资源。其中,第一资源集合的资源包括选择窗资源集合中与侦听窗中未侦听的时隙对应的周期性预约资源。第一候选侧行资源集合中的资源占选择窗资源集合的比例大于或等于X%,其中X为配置的比例参数。通过该方法,保证终端装置在足够的候选资源中进行侧行资源选择,提升了通信的可靠性。
  • 资源确定方法通信装置
  • [发明专利]静态分析违规的修复策略的自动改善和半自动改善-CN202010806722.1在审
  • 吉田浩章;穆库尔·普拉萨德 - 富士通株式会社
  • 2020-08-12 - 2022-02-22 - G06F8/77
  • 根据实施方式的一个方面,操作可以包括检索修复模式的集合和软件程序的第二违规集合。操作还可以包括:从所检索的第二违规集合选择未修正的违规,并且从修复模式的集合选择修复模式。操作还可以包括执行第一操作集合,用于改善修复模式。第一操作集合可以包括对所选择的未修正的违规应用所选择的修复模式,基于确定修复结果对应于违规来从修复模式的集合中移除所应用的修复模式。第一操作集合还可以包括重新选择下一修复模式作为所选择的修复模式。操作还可以包括通过针对修复模式的集合迭代地执行第一操作集合来获得改善的修复模式的集合
  • 静态分析违规修复策略自动改善半自动
  • [发明专利]推荐信息的顺序确定方法及装置-CN202110787600.7有效
  • 王璐 - 武汉斗鱼鱼乐网络科技有限公司
  • 2021-07-13 - 2021-10-15 - G06F16/9535
  • 本发明实施例公开了一种推荐信息的顺序确定方法及装置,该方法包括:获取目标用户的至少两个候选推荐信息,基于至少两个候选推荐信息初始化已选择推荐信息集合以及未选择推荐信息集合;根据目标用户、已选择推荐信息集合中的各候选推荐信息和未选择推荐信息集合中的各候选推荐信息计算信息相似度,基于信息相似度确定未选择推荐信息集合中的各候选推荐信息的整体评估值;将未选择推荐信息集合中整体评估值最大的候选推荐信息作为待选择推荐信息,将待选择推荐信息加入已选择推荐信息集合,将未选择推荐信息集合中的待选择候选推荐信息删除;将各候选推荐信息加入已选择推荐信息集合的顺序作为各候选推荐信息的推荐顺序,以对推荐信息准确排序。
  • 推荐信息顺序确定方法装置
  • [发明专利]一种样本选择模型的确定方法及装置-CN201910787004.1在审
  • 杜森垚 - 北京地平线机器人技术研发有限公司
  • 2019-08-24 - 2021-03-02 - G06F16/2458
  • 公开了一种样本选择模型的确定方法及装置,包括:获取目标计算模型和已标注的样本数据集合;并获取多个样本选择模型;利用各所述样本选择模型对所述已标注的样本数据集合进行选择,得到相应的已标注样本子集合;基于所述目标计算模型及所述各已标注样本子集合,确定所述已标注样本子集合各自对应的评价结果;根据所述评价结果,从所述多个样本选择模型中确定优选样本选择模型;利用样本选择模型对已标注的样本数据集合进行选择,得到相应的已标注样本子集合;再根据已标注样本子集合代入目标计算模型得到的评价结果,来确定优选样本选择模型;实现了对于样本选择模型的评价和选择,进而针对性的提高了目标计算模型的训练效率。
  • 一种样本选择模型确定方法装置
  • [发明专利]一种数据选取方法及相关装置-CN201710044018.5在审
  • 张绍鹏;刘林 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2017-01-19 - 2017-08-15 - H04L29/08
  • 本发明实施例中公开了一种数据选取方法及相关装置,通过确定待选择数据集合,所述待选择数据集合包括多个待选择数据,且每个待选择数据对应一个数据编号;依据当前时间与初始时间的时间差值,生成随机数集合;根据目标待选择数据的数量,从所述随机数集合中提取随机数,所提取的随机数的数量与所述目标待选择数据的数量相应;根据所提取的随机数,从所述待选择数据集合中选取相应数据编号的待选择数据,得到目标待选择数据;将所述目标待选择数据与所述当前时间关联从而针对不同的时间,生成随机数集合,依据随机数集合中随机数的随机性,选择不同的目标待选择数据,保障所选择的数据的随机性。
  • 一种数据选取方法相关装置
  • [发明专利]一种基于聚类融合过采样的软件缺陷预测方法-CN202310267759.5在审
  • 张莉;魏真;赵雷;王邦军;李映 - 苏州大学
  • 2023-03-20 - 2023-07-07 - G06F11/36
  • 本发明涉及一种基于聚类融合过采样的软件缺陷预测方法,包括:将软件数据集合划分为无缺陷数据集合与有缺陷数据集合;对有缺陷数据集合中样本点聚类,获取无噪声有缺陷子簇集合;将无噪声有缺陷子簇集合中属于同一方向的子簇合并;计算无噪声有缺陷子簇集合中每个子簇的子簇选择概率,计算有缺陷子簇中每个样本点的样本选择概率;根据子簇选择概率,选择有缺陷子簇,根据样本选择概率,从所选有缺陷子簇中选择基点样本点;根据基本样本点的类型选择候选点,对所选有缺陷子簇进行插值,直至有缺陷数据集合与无缺陷数据集合中样本数相同,获取平衡软件数据集合来训练软件缺陷预测模型,利用训练好的软件缺陷预测模型对待检测软件数据进行缺陷预测。
  • 一种基于融合采样软件缺陷预测方法

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