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]一种新型的多因素战术互联网连通可靠仿真方法-CN201310741418.3有效
  • 孙晓磊;黄宁;周剑;张越 - 北京航空航天大学
  • 2013-12-27 - 2014-04-23 - G06F17/50
  • 本发明为一种新型的多因素战术互联网连通可靠仿真方法,解决战术互联网连通可靠研究过程中无法全面考虑复杂的移动模式和地形环境的问题。本方法在OPNET中设计和搭建仿真网络场景,利用二维正态云模型生成战斗移动模式,并将移动模式加入到网络场景中,然后添加业务运行仿真,收集不同移动模式下的仿真数据,对仿真数据分析获取连通可靠曲线;新建相同网络场景加入真实地形数据,获取地形影响下的连通可靠曲线,以研究真实地形环境对网络连通可靠的影响。本发明提供了网络连通可靠研究中对移动模式和地形环境建模的完善,解决了网络中复杂环境与移动模式建模的难点,为战术互联网可靠研究中复杂因素的研究建立了基础。
  • 一种新型因素战术互联网连通可靠性仿真方法
  • [发明专利]可靠评价装置及可靠评价方法-CN201980094303.5在审
  • 藤野友也 - 三菱电机株式会社
  • 2019-03-26 - 2021-11-02 - G06N3/08
  • 具备:示教数据存储部(102),其存储示教数据,该示教数据由数据和标签的组构成,该标签是与该数据关联且为了识别识别对象而赋予的信息;学习部(103),其在对学习对象的神经网络模型应用预先设定的丢弃参数而进行了丢弃处理之后,使用示教数据,反复进行用于对标签进行分类的学习,将反复学习进行至学习收敛为止;模型重构部(105),其按照丢弃参数,对反复学习收敛后的神经网络模型即学习完毕模型进行重构,制作多个不同的重构模型;识别部(107),其使用制作出的重构模型来识别示教数据,估计每个重构模型的标签;以及分类判定部(109),其基于估计出的估计标签来评价示教数据的标签,对示教数据的标签进行分类。
  • 可靠性评价装置方法
  • [发明专利]基于加权灰色关联分析法的优选软件可靠增长模型方法-CN202310578543.0在审
  • 王金勇 - 山西大学
  • 2023-05-22 - 2023-08-15 - G06F11/36
  • 本发明属于软件可靠增长模型技术领域,涉及基于加权灰色关联分析法的优选软件可靠增长模型方法。发明中,我们提出了基于加权灰色关系分析方法来选择最优软件可靠增长模型方法。这些模型包括闭源和开源软件可靠增长模型,以及完美和不完美的调试软件可靠增长模型。为了有效验证所提出方法的有效,我们使用了12个不同的软件可靠增长模型、11个模型评估标准和两个连续版本的开源软件故障数据集。研究结果表明,该方法可以在当前的软件开发和测试环境中选出最优的软件可靠增长模型。总之,本研究对实际的软件开发和测试具有重要的现实意义,并帮助开发人员或测试人员选择最优的软件可靠增长模型进行软件可靠评估做出了重要贡献。
  • 基于加权灰色关联分析优选软件可靠性增长模型方法
  • [发明专利]可靠测试系统-CN201410591162.7在审
  • 李康;陈宏领;龚斌;黄雪青;张宇飞 - 武汉新芯集成电路制造有限公司
  • 2014-10-28 - 2015-01-14 - G01R31/00
  • 本发明涉及芯片测试技术领域,尤其涉及一种可靠测试系统,可应用于针对大批量芯片的分时可靠测试工艺中,尤其是能共享测试机测试通道的老化测试工艺,即通过在两态输出的待测芯片与测试机之间设置三态缓冲芯片,以作为其之间的缓冲,进而模拟三态输出,以选择需要进行电测试的待测芯片进行测试,同时隔离不需要测试的待测芯片,从而使得不同待测试芯片能够共享测试机的测试通道,并能分时测试该测试机连接的全部芯片,在提高测试工艺效率的同时,
  • 可靠性测试系统

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