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]一种对冗余系统进行可靠性分析的方法-CN201510947474.1在审
  • 吴胜昔;房巍巍;李雪岩;虞奕帆;司有为;陈诚;顾幸生 - 华东理工大学
  • 2015-12-16 - 2016-05-25 - G05B23/02
  • 本发明提供一种利用马尔状态转移图对冗余系统进行可靠性分析的方法,包括:预先设定对冗余系统进行可靠性分析的条件;根据冗余系统的结构,对系统进行马尔状态分析;计算系统的每个状态间的马尔状态转移概率,绘制对应的马尔状态转移图;根据马尔状态转移图以及每个状态间的马尔状态转移概率,获取每个状态的工作概率计算公式;以及对公式进行拉普拉斯变换,计算并分析冗余系统的可靠性。相比于现有技术,本发明对PAC系统中的各种常用冗余结构进行可靠性分析,运用马尔状态转移法对不同结构的马尔状态予以总结并计算其可靠性,最后根据仿真结果确定每个冗余结构的特点,为系统的可靠性设计提供重要的参考依据
  • 一种冗余系统进行可靠性分析方法
  • [发明专利]一种利用时空马尔随机场模型的视频超分辨方法-CN201010607805.4有效
  • 戴琼海;索津莉 - 清华大学
  • 2010-12-27 - 2011-05-25 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种利用时空马尔随机场模型的视频超分辨方法,包括:收集训练数据,根据训练数据构建第一马尔随机场模型,学习第一马尔随机场模型以获取先验约束;输入测试视频,对所述测试视频进行上采样以获得测试数据,根据所述测试数据构建第二马尔随机场模型;以及利用学习所述第一马尔随机场模型获得的先验约束对所述第二马尔随机场模型的参数进行优化,以对所述输入视频进行超分辨率运算。本发明同时利用自然场景图像的空域相关性和视频序列之间的时域相关性进行马尔建模,发掘了视频的内在属性,实现简单、数据采集容易、自动化程度高。
  • 一种利用时空马尔科夫随机模型视频分辨方法
  • [发明专利]一种基于多实例马尔模型的行为识别方法-CN201310566006.0有效
  • 王春恒;周文;肖柏华;张重 - 中国科学院自动化研究所
  • 2013-11-14 - 2014-01-29 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于多实例马尔模型的行为识别方法。该方法包括以下步骤:对每个视频提取局部特征,用一个局部视频块的特征直方图来表示行为的某个局部运动;通过随机采样的方式得到许多局部视频块,这些局部视频块将形成多个马尔链,这些马尔链表示为某些局部运动在时间上的连续动作;在多实例学习的框架下,模型选择最具有判别性能的马尔链表示行为;测试时,以同样的方式构成多个马尔链表示视频,然后计算出这些马尔链的分数,大于某个阈值为这种行为,反之不属于这种行为。本发明通过多实例马尔模型,达到复杂场景下行为识别的目的,并可以减少对视频的标注。
  • 一种基于实例马尔科夫模型行为识别方法

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