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]基于增量式高次布尔能量最小化的视频前后景分割方法-CN201310433206.9有效
  • 任鹏;邸萌萌;宋华军 - 中国石油大学(华东)
  • 2013-09-18 - 2014-01-08 - G06T7/00
  • 基于增量式高次布尔能量最小化的视频前后景分割方法属于视频处理领域;该方法输入视频;再构建当前帧的高次布尔能量函数;通过Ishikawa等价变换,将高次布尔能量函数等效变换为二次布尔能量函数;利用二次布尔能量函数,构建高次布尔能量函数对应的s/t图模型;计算当前帧高次布尔能量函数对应的剩余s/t图;计算当前帧高次布尔能量函数对应的剩余s/t图最大流;输出该剩余s/t图最大流对应的前后景分割后的视频帧;逐帧进行以上操作直至最后一帧;本发明既能利用高次布尔能量函数表示复杂的视觉信息,又能减少高次布尔能量最小化过程中的重复运算,从而达到比二次布尔能量函数更精确和比独立帧高次布尔能量最小化更高效的效果。
  • 基于增量式高次布尔能量最小化视频后景分割方法
  • [发明专利]一种风电场风速概率分布拟合方法-CN202010963564.0有效
  • 郑含博;黄武枫;吴姝玥;赖本辉;杜齐;张潮海 - 广西大学
  • 2020-09-14 - 2023-10-20 - H02J3/00
  • 本发明属于风电发电量预测技术领域,公开了风电场风速概率分布拟合方法,包括:测量各种情况下风电场的风速,统计风速的概率,绘制风速概率分布图;利用威布尔分布函数对风电场风速进行逼近,确定威布尔分布函数参数;计算风速的概率分布与威布尔分布函数的误差,记为降落形式的概率分布;对降落形式的概率分布进行分段;对分段的降落形式的概率分布抽取样本数据,采用云模型对降落形式的概率分布分段进行拟合;将分段的云模型与威布尔分布函数叠加,得到风速的概率分布拟合函数。本发明将威布尔分布函数与云模型相结合,对风电场风速概率分布分段进行拟合,得到了更精确的风速概率分布函数
  • 一种电场风速概率分布拟合方法
  • [发明专利]量子电路的仿真-CN201780096102.X在审
  • S.B.卡斯特里洛;V.斯梅尔扬斯基 - 谷歌有限责任公司
  • 2017-12-18 - 2020-06-05 - G06N10/00
  • 在一个方面中,方法包括以下动作:将多个量子逻辑门表示为一个或多个经典布尔变量的函数,该一个或多个经典布尔变量的函数定义了无向图形模型,其中,每个经典布尔变量表示模型中的顶点并且相应经典布尔变量的每个函数表示与相应经典布尔变量对应的顶点之间的团;将从量子电路获得特定输出位串的概率表示为函数的第一乘积之和;以及通过直接地评估函数的乘积之和来计算从量子电路获得特定输出位串的概率。计算的配分函数用于对实现量子电路的量子计算硬件进行(i)校准、(ii)验证或(iii)基准测试。
  • 量子电路仿真
  • [发明专利]随机数产生方法以及装置-CN200510073000.5无效
  • 江仁添;叶丁坤;蔡政铭 - 威盛电子股份有限公司
  • 2005-05-25 - 2005-10-26 - G06F7/58
  • 本发明提供一种随机数产生方法及装置,根据一布尔函数组设计一N位线性反馈移位寄存器的反馈控制,以使该N位线性反馈移位寄存器在每一时钟脉冲后,即可产生该布尔函数所对应的比特组,其中该函数代表该N位线性反馈移位寄存器在经第M个时钟脉冲后所累积输出的比特组,且该布尔函数以第0个时钟脉冲为基准所产生的关系式;以及以该N位线性反馈移位寄存器所输出的对应于该布尔函数的该比特组,作为该N位线性反馈移位寄存器的反馈输入,以在下一个时钟脉冲后产生对应于该布尔函数的下一比特组
  • 随机数产生方法以及装置
  • [发明专利]一种基于采样数据重构概率布尔网络的方法-CN202211618269.7在审
  • 刘洋;吴家豪;卢剑权 - 浙江师范大学
  • 2022-12-15 - 2023-05-16 - G16B5/10
  • 本发明公开了一种基于采样数据重构概率布尔网络的方法,涉及系统生物学领域,包括:构建概率布尔网络代数模型;把已知的部分布尔函数信息转化成代数形式,并对每个节点的状态进行采样求得每个节点的采样均值;分别考虑已知的布尔函数信息是否完全,把重构问题分为两类,并基于已知的布尔函数的代数形式和每个节点的采样均值,分别给出概率布尔网络的重构方法和判据;基于获得的概率布尔网络的重构方法和判据。本发明考虑了一般情况下已知部分信息和概率布尔网络的采样数据,对哺乳动物细胞周期网络进行网络重构,最终能够通过基因调控网络获取最优的控制结果的同时,减低内存的占用率,降低数据处理的时间,提高计算机的运行速度
  • 一种基于采样数据概率布尔网络方法

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