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]基于端到端卷积神经网络的证件照抠方法及系统-CN201911030874.0有效
  • 王军华;钱彬;黄金;江帆;倪鸣;徐巍 - 公安部交通管理科学研究所
  • 2019-10-28 - 2022-05-20 - G06T7/11
  • 本发明涉及图像处理技术领域,具体公开了一种基于端到端卷积神经网络的证件照抠方法,其中,包括:将证件人像照片的抠蒙版中的前景与互联网照片进行合成得到训练图像;根据轻量级语义分割网络模型生成粗分割Trimap网络;根据编解码网络对粗分割Trimap网络进行精细化抠,得到精细化抠网络;将粗分割Trimap网络和精细化抠网络进行级联,得到端到端网络模型;将训练图像输入端到端网络模型进行微调,得到完成训练的端到端网络模型本发明还公开了一种基于端到端卷积神经网络的证件照抠系统、存储介质及处理器。本发明提供的基于端到端卷积神经网络的证件照抠方法能够自动对证件照得到对应的抠前景,无需人工标注,提高了抠效率。
  • 基于端到端卷积神经网络证件照抠图方法系统
  • [发明专利]一种道面微小目标检测雷达杂波自动更新方法-CN201911412921.8有效
  • 王宏宇;江志远;肖楠;彭璐;解璐飞 - 苏州理工雷科传感技术有限公司
  • 2019-12-31 - 2022-04-05 - G01S7/02
  • 本发明提供了一种道面微小目标检测雷达杂波自动更新方法,能够实时更新杂波,提高回波功率处于检测门限边缘的微小目标的检测概率,避免漏警和虚警。道面微小目标检测雷达开机后进行预扫描生成两幅杂波并存储,其中一幅经过平滑处理,用于检测扫描时做杂波CFAR检测时使用,另一幅不做任何处理直接存储。每一次检测扫描时,调用平滑后的杂波,扫描完成后,根据杂波自动更新判决条件对未平滑的杂波进行更新,对更新后的杂波进行平滑处理并替代之前的平滑后的杂波,用于下一次检测扫描使用,如此循环。因为自动更新判决条件的存在,避免了将目标更新进杂波图中,造成漏警;雨雪天气时也可以实时更新杂波,避免积水或积雪造成的虚警。
  • 一种微小目标检测雷达杂波图自动更新方法
  • [发明专利]一种相控阵雷达不确定性变形下方向区间分析方法-CN202110261618.3有效
  • 姜潮;王中华;倪冰雨;李育 - 湖南大学
  • 2021-03-10 - 2022-08-26 - G06F30/23
  • 本申请公开了一种相控阵雷达不确定性变形下方向区间分析方法,采用区间度量模型度量雷达阵面的不确定性变形,进而量化不确定性变形下相控阵雷达方向副瓣的波动规律。包括分析雷达阵面不确定变形的区间中值、区间半径和空间相关性函数构造;利用区间场度量模型度量雷达阵面在服役载荷作用下产生的不确定性变形;将雷达阵面不确定性变形的区间场模型引入电磁‑结构耦合方向函数公式,计算得到相控阵雷达的方向,进而获取阵面不确定性变形下相控阵雷达方向副瓣的上下边界。通过本申请中的技术方案,以得到雷达方向副瓣上下边界表征形式,可量化雷达阵面不确定性变形对雷达方向的影响规律,为雷达实际工程设计与优化提供指导和参考。
  • 一种相控阵雷达不确定性变形方向区间分析方法
  • [发明专利]一种基于多任务神经网络的分子毒性预测方法和装置-CN202110542907.0有效
  • 姜榕;吴建盛;胡海峰;朱燕翔 - 南京邮电大学
  • 2021-05-18 - 2022-08-30 - G16C20/70
  • 本发明揭示了一种基于多任务神经网络的分子毒性预测方法和装置,该方法包括以下步骤:S1:毒性数据集的准备,得到用化学分子规范表达式表示的毒性数据;S2:使用S1步骤中得到的用化学分子规范表达式的毒性数据,生成原子节点特征向量;S3:使用S1步骤中得到的用化学分子规范表达式的毒性数据,生成边信息特征向量;S4:基于S2步骤得到的原子节点特征向量和和S3步骤得到的边信息特征向量,构建基于多任务神经网络的分子毒性预测模型针对分子毒性数据集设计的多任务神经网络,构建自动学习分子结构信息模型,能够结合分子毒性任务间的关联性,使用多任务学习方法来提升毒性预测任务的性能。
  • 一种基于任务神经网络分子毒性预测方法装置

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