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]一种可配置稀疏注意力机制的硬件加速器-CN202111197446.4在审
  • 梁云;卢丽强;罗梓璋;金奕成 - 北京大学
  • 2021-10-14 - 2022-01-07 - G06F30/331
  • 本发明公布了一种可配置稀疏注意力机制的硬件加速器,包括:样本化稠密矩阵乘法运算模块、掩模分块打包模块和可配置稀疏矩阵乘法运算模块;样本化稠密矩阵乘法运算模块采用脉动阵列的硬件结构;掩模分块打包模块包括列号计数器,行激活单元计数器以及缓冲区;可配置稀疏矩阵乘法运算模块包括可配置运算单元PE、寄存器阵列和除法器,可配置运算单元与寄存器阵列分离。本发明根据输入矩阵的特性,高效动态地决定分数矩阵的稀疏模式,在较高的稀疏度下,仍然可以保持较高的流通量,能够高效地、动态地加速稀疏注意力机制的运算。
  • 一种配置稀疏注意力机制硬件加速器
  • [发明专利]一种基于强化学习的扩展卡尔曼滤波目标跟踪方法-CN202310403896.7在审
  • 王睿;徐可馨 - 同济大学
  • 2023-04-14 - 2023-09-12 - H03H17/02
  • 本发明提出了一种基于强化学习的扩展卡尔曼滤波目标跟踪方法,实现过程包括:给出动态系统建模,并确定影响过程噪声和观测噪声的参数;强化学习问题建模;初始化;使用强化学习算法动态调节过程噪声和观测噪声协方差矩阵的值:引入强化学习算法对协方差矩阵的值进行校正,使用新息序列的差值作为评估智能体动作的指标,指导智能体逼近最优策略。本发明给出了目标跟踪问题中通用的动态系统建模,并使用强化学习算法,根据两个并行滤波器之间的比较结果对过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R的值进行校正,从而提高扩展卡尔曼滤波器目标跟踪性能的稳定性。
  • 一种基于强化学习扩展卡尔滤波目标跟踪方法

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