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]转换装置-CN201610485689.0有效
  • 郭敏;谢海春;蒋汉柏;廖北平 - 湖南恒茂高科股份有限公司
  • 2016-06-28 - 2017-07-11 - G06F13/38
  • 本发明提供一种转换装置,应用于数据不相同的第一模块与第二模块之间。所述装置包括转换发送子装置及转换接收子装置。其中,所述转换发送子装置将所述第一模块的转换为所述第二模块的,所述转换接收子装置将所述第二模块的转换为所述第一模块的。上述装置不仅可以实现不同位模块之间的转换,还可以通过伪随机序列校验器对所述转换装置转换的数据进行校验,上述转换装置能够及时发现转换设计中的错误,并在出现错误时发出中断信号,给芯片的仿真
  • 转换装置
  • [发明专利]处理数据的装置、方法及存储介质-CN202210759203.3在审
  • 倪高鹏 - OPPO广东移动通信有限公司
  • 2022-06-30 - 2022-10-25 - G06F13/16
  • 该装置包括:多个存储器,与总线相连,所述多个存储器的均与所述总线的不同,所述总线向所述多个存储器中的目标存储器传输数据包,所述数据包至少包含转换信息和待处理数据;转换模块,与所述多个存储器相连,用于基于所述转换信息对所述待处理数据进行转换处理,从而所述待处理数据按所述目标存储器的写入所述目标存储器,其中,所述转换信息至少包含所述目标存储器的。上述转换模块基于数据包中的转换信息,对该数据包中的待处理数据进行转换处理。各种特殊的存储器可共用该位转换模块,有助于节省硬件空间、降低硬件开发成本。
  • 处理数据装置方法存储介质
  • [发明专利]多路物理层接口复用传输装置-CN200510083483.7有效
  • 袁结全 - 杭州华为三康技术有限公司
  • 2005-07-27 - 2006-02-01 - H04L5/00
  • 本发明公开了一种多路物理层接口复用传输装置,包括为n的K路发送单元接口和K路接收单元接口、转换单元、分发单元、合并单元和还原单元,转换单元将为m的发送信号转换为为K*n的信号,传输至分发单元;分发单元将为K*n的信号分别通过K路发送单元接口发送;合并单元将K路接收单元接口分别接收的信号合并为K*n的信号,并传输至还原单元;还原单元将为K*n的信号转换为为m的接收信号
  • 物理层接口传输装置
  • [发明专利]基于反馈进行映射调整的图像处理方法及系统-CN202111652943.9在审
  • 于超;李鹏飞 - 魔门塔(苏州)科技有限公司
  • 2021-12-30 - 2023-07-11 - G06T5/00
  • 本申请公开了一种基于反馈进行映射调整的图像处理方法,属于图像处理领域。该方法包括由图像信号处理器,根据感知模型反馈的感兴趣图像区域,以及感兴趣图像区域在中图像中对应的亮度水平,确定中图像的不同区域的亮度所需具有的灰阶精度,并且根据中图像的不同区域的亮度所需具有的灰阶精度,生成对位映射逻辑反馈的映射反馈信息;以及由映射逻辑,根据映射反馈信息,对高位图像与中图像之间的映射关系进行调整,使得感兴趣图像区域的亮度具有高灰阶精度。本申请根据图像信号处理器反馈的映射反馈信息,为图像处理流程配置映射,使得感知模型能够更好的识别处理后图像中的目标。
  • 基于反馈进行映射调整图像处理方法系统
  • [发明专利]神经网络模型的压缩与加速方法、数据处理方法及装置-CN201911139595.8在审
  • 杨林杰;金庆 - 字节跳动有限公司
  • 2019-11-20 - 2020-02-28 - G06N3/08
  • 神经网络模型包括线性层、批归一化层和激活层;压缩与加速方法包括:基于神经网络模型,构建与多种一一对应的多个量化子模型,每种对应的量化子模型的线性层、批归一化层和激活层分别包括该种对应的量化权值参数、批归一化参数和截断参数,每种对应的量化权值参数具有该种;基于神经网络模型的参数,初始化每种对应的量化子模型的参数;以及对多种对应的多个量化子模型进行联合训练,以得到位可调的量化模型,可调的量化模型的参数包括多种中的最大位对应的量化权值参数、多种各自对应的批归一化参数和截断参数。
  • 神经网络模型压缩加速方法数据处理装置

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