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]基于SOC智能网卡的多租户应用程序隔离方法和装置-CN202111281552.0在审
  • 温强 - 北京微朗科技有限公司
  • 2021-11-01 - 2022-02-25 - G06F9/48
  • 本发明公开了一种基于SOC智能网卡的多租户应用程序隔离方法和装置,该方法包括获取多租户的任务请求,任务请求携带有任务属性信息;基于任务属性信息对SOC智能网卡上的共享资源进行分区;基于任务属性信息将任务请求分配至对应的共享资源的分区中执行根据多租户的任务请求各自携带的任务属性信息对SOC智能网卡上的共享资源进行分区,为每一个任务请求分配独立的执行区域,然后将任务请求在各自对应的区域内执行,采用该种方式,能够有效地解决多租户共享智能网卡时产生的资源竞争问题,且能够避免各个任务请求在同时执行的过程中产生的相互干扰问题,同时,还能够提高工作效率,降低延迟。
  • 基于soc智能网卡租户应用程序隔离方法装置
  • [发明专利]一种面向任务的有人机无人机选配方法-CN202110315209.7有效
  • 岳程斐;薛正华;姚蔚然 - 哈尔滨工业大学(深圳)
  • 2021-03-24 - 2023-01-17 - G06Q10/0631
  • 本发明公开了一种面向任务的有人机无人机选配方法。步骤1:根据有人机特征和/或无人机特征建立任务适应度规则库;步骤2:获取所有需要执行的任务目标形成任务目标集合、将我方有人机和/或无人机的单元形成机群集合;步骤3:获取所有任务属性集合;步骤4:根据战场环境和任务属性差异对任务目标的不同属性进行量化;步骤5:得到有人机和无人机对任务的适应度值;步骤6:设定不同属性的增益系数;步骤7:确定有人和/或无人机对任务的适应度值;步骤8:建立任务适应度函数;步骤9:得到有人机和/或无人机配置方案。本发明解决未基于不同类型的有人机或无人机适于执行不同类型任务的不足的问题。
  • 一种面向任务人机无人机选配方法
  • [发明专利]信息处理设备和方法-CN200710108478.6有效
  • 德永百重 - 佳能株式会社
  • 2007-06-14 - 2007-12-19 - H04N1/32
  • 一种信息处理设备和方法,用于根据定义多个任务执行次序的作业流执行处理任务。该信息处理设备获得用于描述对特定处理任务所执行的处理的限制的属性数据,该限制与由所述处理任务操作的数据有关,针对指示执行的作业流中所包含的各个处理任务重复获取该属性数据。该设备根据由此获得的属性数据在所述作业流的执行过程中限制处理任务执行该处理。
  • 信息处理设备方法
  • [发明专利]基于增量学习的行人属性识别模型训练方法及装置-CN202210161681.4在审
  • 王亮;张彰;李达 - 中国科学院自动化研究所
  • 2022-02-22 - 2022-07-08 - G06V40/10
  • 本发明提供一种基于增量学习的行人属性识别模型训练方法及装置,方法包括:获取用于增量学习的行人属性识别数据集,确定任务学习顺序;使用初始任务中的训练样本训练初始行人属性识别模型;对训练数据缓存池中代表性样本以及模型缓存池中的缓存模型进行更新;重复执行下述步骤,直至数据集中全部任务学习完成,得到行人属性识别模型;根据模型缓存池中缓存模型,确定预测模型及待训练模型;基于预测模型对当前任务的所有训练样本进行预测,得到更新后的当前任务;根据代表性样本和更新后当前任务中的训练样本本发明有效提高了行人属性识别模型在增量学习过程中对已有属性识别准确率,缓解遗忘灾难问题。
  • 基于增量学习行人属性识别模型训练方法装置
  • [发明专利]图像检测方法、装置、设备以及存储介质-CN202010478424.4在审
  • 王康康 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2020-05-29 - 2020-09-08 - G06T7/00
  • 该方法的一具体实施方式包括:将待检测图像输入至预先训练的多任务检测模型,其中,多任务检测模型包括位置检测分支网络和属性预测分支网络;利用位置检测分支网络对待检测图像进行处理,得到待检测图像中的目标的位置;利用属性预测分支网络对待检测图像进行处理,得到待检测图像中的目标的属性;对应输出待检测图像中的至少部分目标的位置和属性。该实施方式利用包括位置检测分支网络和属性预测分支网络的多任务检测模型同时进行位置检测和属性预测,并且属性预测分支网络能够一次预测所有目标的属性,大大降低了多任务检测耗时。
  • 图像检测方法装置设备以及存储介质
  • [发明专利]任务处理方法、装置、设备、存储介质及产品-CN202111284031.0在审
  • 苏冬 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-11-01 - 2022-02-15 - G06F8/41
  • 本申请公开了一种任务处理方法、装置、设备、存储介质及产品,属于计算机技术领域。所述方法包括:获取任务配置信息;响应于针对目标客户端的任务下发指令,从任务配置信息中获取目标连环任务对应的任务属性信息;根据任务属性信息,确定目标连环任务对应的子任务;基于子任务,生成目标连环任务对应的任务接取信息;向目标客户端发送任务接取信息。本申请实施例提供的技术方案中,对于每个连环任务,均可根据任务配置信息中连环任务任务属性信息确定连环任务对应的子任务,再根据子任务生成连环任务任务接取信息并发送给客户端,以使客户端接取该连环任务,通过这种通用的任务处理流程将任务系统的程序逻辑开发与策划配置工作进行分离
  • 任务处理方法装置设备存储介质产品

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