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]基于流的范围界定-CN201880033532.1有效
  • G·比尔曼;B·戈茨;G·斯蒂尔 - 甲骨文国际公司
  • 2018-04-09 - 2023-09-05 - G06F8/41
  • 相同级别代码段序列中的第一代码段封装第一较低级词法范围。第一较低级范围包括为相同级别代码段序列提供的范围界定。第一代码段包括条件和未初始化变量。如果第一代码段被执行,则使得条件被评估。如果条件被满足,则未初始化变量被初始化,并且使未初始化变量仅在第一较低级词法范围内可用。如果第二代码段(a)引用未初始化变量,并且(b)在相同级别代码段序列中或在第一较低级词法范围之外的第二较低级词法范围中,则呈现指示未初始化变量在第二代码段的范围之外的错误消息。
  • 基于范围界定
  • [发明专利]基于分布式文件系统的分级存储方法及系统-CN201310537559.3在审
  • 周扬;赵培 - 南京中兴新软件有限责任公司
  • 2013-10-31 - 2015-05-06 - G06F17/30
  • 其中,该方法包括:获取预定周期内针对分布式文件系统的输入输出IO操作信息;根据预定的分级存储规则对IO操作信息进行归纳处理操作,得到归纳结果,其中,分级存储规则包括:高级存储规则和低级存储规则;根据归纳结果,将系统中符合高级存储规则的数据存储到高级别存储池,将系统中符合低级存储规则的数据存储到低级存储池;在高级别存储池中存储的第一数据符合低级存储规则的情况下,将第一数据迁移到低级存储池,在低级存储池中存储的第二数据符合高级存储规则的情况下,将第二数据迁移到高级别存储池。
  • 基于分布式文件系统分级存储方法系统
  • [发明专利]高分辨率遥感影像变化检测网络和方法及装置-CN202011303619.1有效
  • 于莉楠;王战举;张哲;任伟 - 北京航天泰坦科技股份有限公司
  • 2020-11-19 - 2023-05-16 - G06T7/246
  • 本申请涉及一种高分辨率遥感影像变化检测网络,包括:两个平行设置的前时相特征提取分支和后时相特征提取分支;前时相特征提取分支包括第一卷积模块和前时相特征融合模块;前时相特征融合模块获取第一卷积模块中的低级卷积层输出的低级前时相特征和高级卷积层输出的高级别前时相特征,并将低级前时相特征和高级别前时相特征进行融合后,得到前时相特征数据;后时相特征提取分支包括第二卷积模块和后时相特征融合模块;后时相特征融合模块获取第二卷积模块中的低级卷积层输出的低级后时相特征和高级卷积层输出的高级别后时相特征,并将低级后时相特征和高级别后时相特征进行融合后,得到后时相特征数据。
  • 高分辨率遥感影像变化检测网络方法装置
  • [发明专利]数据高效的分层强化学习-CN201980033340.5在审
  • H.李;S.顾;S.莱文 - 谷歌有限责任公司
  • 2019-05-17 - 2020-12-25 - B25J9/16
  • HRL模型至少可以包括更高级别策略模型和更低级策略模型。一些实施方式涉及能够在更高级别策略模型和/或更低级策略模型的训练中利用更有效的离线策略训练的技术。这些实施方式中的一些利用离线策略的校正,该校正重新标记经验数据的更高级别动作,该经验数据是在过去利用HRL模型的先前训练的版本生成的,具有经修改的更高级别动作。然后,经修改的更高级别动作被用于离线策略地训练更高级别策略模型。尽管更低级策略模型在训练时是不同的版本(相对于收集经验数据时的版本),但这可以实现有效的离线策略训练。
  • 数据高效分层强化学习

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