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]一种金属玻璃断面韧窝形貌与流动单元分布建立联系的方法-CN202310593047.2在审
  • 黄平;王飞;王壮壮 - 西安交通大学
  • 2023-05-24 - 2023-08-22 - G16C60/00
  • 本发明公开了一种金属玻璃断面韧窝形貌与流动单元分布建立联系的方法,主要将金属玻璃断裂面韧窝形貌分布与流动单元的分布量化表征并建立起联系,建立的断裂面韧窝形貌分布与流动单元分布关系将对建立金属玻璃宏观力学表现行为与微观结构之间的关系发挥作用本发明首先统计金属玻璃断裂面韧窝形貌分布,通过β弛豫的行为对流动单元的分布进行表征,通过比较表征韧窝形貌分布离散程度的σ值与表征流动单元分布的半高宽FWHM值的变化,得到金属玻璃断裂面韧窝形貌分布与流动单元分布呈一致的变化趋势本发明表征金属玻璃韧窝形貌分布的σ值与表征流动单元分布的半高宽FWHM值的变化趋势是一致的,即确立起了金属玻璃断裂面韧窝形貌分布与流动单元分布之间的联系。
  • 一种金属玻璃断面形貌流动单元分布建立联系方法
  • [发明专利]一种电力信息加密方法-CN202211212969.6在审
  • 杨钰;顾杨青;兴胜利;王劼 - 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
  • 2022-09-29 - 2022-12-27 - G06F21/60
  • 本发明公开了一种电力信息加密方法,包括:以机器学习的方式建立深度学习模型,深度学习模型包括表征模型,表征模型包括编码网络和像素卷积网络,将电力系统数据的非敏感输入信息输入编码网络以得到表征信息,进而得到表征的经验分布;将表征信息输入像素卷积网络以得到预测分布,根据表征模型的损失函数进行训练以减少经验分布与预测分布的差异,以优化表征模型,将优化后的表征模型输出的表征信息作为加密信息进行传输;通过预测电力需求任务测试以所得表征为输入,通过回归模型的输出评估以表征的可用性。
  • 一种电力信息加密方法
  • [发明专利]一种烟支密度分布表征方法-CN202011297503.1在审
  • 陆玉浩;王彬彬;万云飞;李琳;牛汝萍;张娟;杨莹;杨磊;张莎莎 - 山东中烟工业有限责任公司
  • 2020-11-19 - 2021-02-12 - G01N9/36
  • 本发明提供了一种烟支密度分布表征方法,包括:烟支剖切位置的测试、烟支密度分布的测试、单支烟支密度分布表征和密端量的计算等步骤,根据烟支密度分布特点,将烟支密度分布分为压实段和非压实段,压实段密度分布采用剖切位置和密端量表征,非压实段密度分布采用密度均值和密度极差表征,剖切位置越小,表明内外排烟支密度分布差异越小;密端量越小,表明压实段密度与非压实段的密度差异越小;密度均值越小,表明整支烟支的密度越小,即烟支重量越小;密度极差越小,表明烟支密度分布的均匀性越好,解决了目前表征烟支密度分布方法存在的仅仅只能用于评价烟支密度分布的均匀性,不能准确的表征出烟支密度分布情况的问题。
  • 一种密度分布表征方法
  • [发明专利]表征元素在纤维截面上分布状况的方法-CN201110328438.9无效
  • 高锋;赵江 - 中国科学院化学研究所
  • 2011-10-25 - 2012-06-20 - G01N23/04
  • 本发明公开了一种表征元素在纤维截面上分布状况的方法。该方法,是将纤维切片用软X射线进行扫描,得到扫描图片,再将图片信息转换为二维数据,通过比较所得二维数据,得到所述元素在纤维截面上的分布状况。该方法适用于表征各种纤维中所含元素在纤维截面上的分布状况,尤其适用于表征聚丙烯腈纤维中氧元素在纤维截面上的分布状况;采用此法建立起来的氧元素在PAN预氧化纤维截面上的分布表征方法,能表征氧元素在纤维截面上的分布范围,也能反映氧元素分布的均一性。
  • 表征元素纤维截面分布状况方法
  • [发明专利]分布外泛化的图表征学习方法、装置、设备及存储介质-CN202210227151.5在审
  • 朱文武;王鑫;李昊阳 - 清华大学
  • 2022-03-08 - 2022-07-22 - G06N3/04
  • 本申请实施例涉及数据处理技术领域,具体涉及一种分布外泛化的图表征学习方法、装置、设备及存储介质,旨在得到自适应的分布外环境的图结构数据表征,提升图结构数据相关预测的准确性。所述方法包括:将原始图数据集输入图结构数据表征网络中,识别出稳定子图和噪声子图,对识别后的图结构数据进行表征化处理,得到稳定子图的向量化表征和噪声子图的向量化表征;模拟多分布环境,在多分布环境下,根据稳定子图的向量化表征进行预测,得到对应的预测结果;将预测结果与原始图结构数据的标签进行损失函数计算,对图结构数据表征网络进行参数优化,得到图结构数据表征模型;通过该模型执行图数据相关任务,得到图数据相关任务的目标结果。
  • 分布泛化图表学习方法装置设备存储介质
  • [发明专利]面向小样本学习的变分自编码器网络模型和装置-CN201910621045.3有效
  • 崔鹏;周琳钧;杨士强 - 清华大学
  • 2019-07-10 - 2022-01-11 - G06K9/62
  • 本发明提出一种面向小样本学习的变分自编码器网络模型和装置,包括:获取样本的高层表征,根据高层表征通过第一神经网络采样得到隐表示,并通过第二个神经网络复原,以重构高层表征;根据分布参数生成每个类别分布;以及通过定义损失函数为重构误差、分类误差和隐表示分布与先验分布误差之和,以优化整个网络参数及每个类别分布的参数,生成变分自编码器网络模型。本发明通过面向小样本学习的变分自编码器网络模型,使得学习出来的高层表征有一个分布族能够精确的描述,而且高层表征分布与其度量函数可以完全匹配,从而提升了小样本分类的准确率。
  • 面向样本学习编码器网络模型装置
  • [发明专利]一种基于视频的深海矿物分布识别方法及系统-CN201711188464.X有效
  • 冯斌 - 广州博进信息技术有限公司
  • 2017-11-24 - 2021-09-21 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于视频的深海矿物分布识别方法,包括如下步骤:获取海底地理信息;根据海底地理信息进行海区划分,得到多个待识别海区针对待识别海区建立对应的矿物表征库;拍摄待识别海区的海底摄像视频并记录对应的坐标数据和方位数据;从海底摄像视频提取矿物表征图像以将矿物表征图像与矿物表征信息进行比对;在矿物表征图像与矿物表征信息的相似度达到相似度阈值时,识别出目标表征物并获取对应的坐标数据和方位数据;根据获取的坐标数据和方位数据确定待识别海区中目标表征物的分布情况,进而初步确定海底矿物的分布。本发明还提供一种基于视频的海底矿物分布识别系统。采用本发明的识别方法和系统,能够有效提高海底矿物的识别准确度。
  • 一种基于视频深海矿物分布识别方法系统

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