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]一种智能反射面辅助的不等先验概率隐蔽通信方法-CN202211332393.7在审
  • 伍玉洁;赵楠;陈新颖 - 大连理工大学
  • 2022-10-28 - 2023-04-04 - H04W12/122
  • 本发明属于无线通信网络的信息安全技术领域,涉及一种智能反射面辅助的不等先验概率隐蔽通信方法,本发明通过优化智能反射面的相移矩阵Θ,使得合法接收端处的信干噪比达到最大化,在满足隐蔽性条件的情况下,通过联合优化发射功率Pa和传输码字长度L,实现当窃听者以最佳检测门限进行检测时最大化发射端和接收端之间通信链路的有效吞吐量η,并给出了实现最大有效吞吐量的最佳先验传输概率。本发明求出了窃听者在不等先验概率下的最佳功率检测门限从而实现最佳检测,在这种对合法通信双方来说最不利的情况下,在隐蔽通信的限制条件下,给出了智能反射面辅助隐蔽通信的最佳发射功率、最佳码字长度和最佳先验传输概率
  • 一种智能反射辅助不等先验概率隐蔽通信方法
  • [发明专利]一种基于病理数据的病理特征概率分布预测方法及系统-CN202210190372.X在审
  • 徐赤坤;谭铤;刘康;李伟;何俊德 - 上海图灵医疗科技有限公司
  • 2022-02-28 - 2022-05-31 - G06K9/00
  • 本发明提供一种基于病理数据的病理特征概率分布预测方法,包括:步骤S1,采集一患者的病理数据,对病理数据进行降维处理得到对应的特征数据,并预先配置多个特征标签;步骤S2,针对每个特征标签,根据特征数据及至少一种统计学习模型分别预测得到特征标签对应的先验概率,随后根据先验概率处理得到第一后验概率,并根据各特征数据及至少一种机器学习模型分别预测得到各特征标签对应的第二后验概率;步骤S3,根据第一后验概率及第二后验概率处理得到概率均值,由所有特征标签及对应的概率均值形成患者的病理特征概率分布有益效果是根据病理数据预测患者的病理特征概率分布,以辅助医生对患者的病理数据进行分类,提高诊断效率。
  • 一种基于病理数据特征概率分布预测方法系统

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