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]周期阵列天线设计方法-CN201310704401.0有效
  • 陈蕾;张天龄;余剑峰;王超;史小卫 - 西安电子科技大学
  • 2013-12-19 - 2017-03-08 - G06F17/50
  • 本发明提供一种非周期阵列天线设计方法,包括建立非周期阵列天线单元模型组,非周期阵列天线单元模型组中包括至少两个天线单元模型,每个天线单元模型与相邻的天线单元模型的间距均不同,每个天线单元模型的方向图和有源电压驻波比均满足设计要求;建立初始非周期阵列天线模型,初始非周期阵列天线模型中包括至少三个天线单元;对初始非周期阵列天线模型依次循环使用优化算法综合优化、根据优化结果更新非周期阵列天线模型并使用非周期阵列天线单元模型组中的天线单元模型更新天线单元、全波分析处理,当在一次循环处理过程中使用优化算法得到的方向图和使用全波分析得到的方向图误差不超过预设阈值时,得到非周期阵列天线的设计结果。
  • 周期阵列天线设计方法
  • [发明专利]线程死循环检测方法和装置-CN201611077748.7有效
  • 姚勇军 - 迈普通信技术股份有限公司
  • 2016-11-29 - 2020-02-04 - G06F11/07
  • 本发明实施例提供了一种线程死循环检测方法和装置,涉及计算机领域,用于解决在Linux系统的公平调度模型中根据请求响应的查询方法会消耗被检测线程资源的问题。该线程死循环检测方法,应用于Linux系统的公平调度模型,方法包括:分别统计在[1,M]周期内的中央处理单元CPU内核利用率,M为正整数且M>1;如果在[1,N]周期内的CPU内核利用率均大于第一门限,则获取[1,N]周期内的CPU占用率最高的线程作为关注线程,N为正整数且1<N<M;分别统计在[N,M]周期内关注线程的CPU占用率;如果在[N,M]周期内的CPU内核利用率均大于第一门限,并且关注线程的CPU占用率均大于第二门限,则确定关注线程为死循环线程。本发明实施例应用于线程死循环检测。
  • 线程循环检测方法装置
  • [发明专利]时间序列预测区间估计方法-CN202210630783.6在审
  • 阎威武;李庆辉 - 上海交通大学
  • 2022-06-06 - 2022-09-02 - G06N3/04
  • 本发明提供了一种时间序列预测区间估计方法,基于循环神经网络结构(RNN),构建基于覆盖宽度准则(CWC)综合指标的预测区间优化目标函数,实现基于循环神经网络的时间序列预测区间估计方法(RNN‑LUBE);所述预测区间优化目标函数为CWC目标函数的可微近似形式,能够使用梯度下降法训练网络;结合时间序列周期分解方法,提供一种结合周期分解的循环神经网络LUBE方法,在预测区间估计方法能直接获取时间序列的周期分量本发明通过改进LUBE方法的网络结构和目标函数,将时间序列的周期分解模型引入上述预测区间估计模型,提高了预测区间估计的质量和综合性能。
  • 时间序列预测区间估计方法
  • [发明专利]一种基于周期分量提取技术的短时交通流量预测方法-CN201410312044.8有效
  • 柏吉琼;戴元;谢强;舒勤;耿天玉;盛鹏 - 四川省交通科学研究所
  • 2014-07-03 - 2014-10-08 - G08G1/01
  • 本发明公开了一种基于周期分量提取技术的短时交通流量预测方法,所述方法包括:(A)对交通流量时间序列波形分别以一天数据间隔来构造循环矩阵,(B)利用PCA技术,计算步骤(A)中得到的所述日循环矩阵的最大特征值和其对应的特征向量,将所述特征向量转换成时域波形,(C)从所述交通流量序列减去所述日周期的序列得到剩余波形;(D)对所述剩余波形以一周的数据间隔来构造周循环矩阵,并重复步骤(B)-(C),得到周周期序列和最终剩余波形,其中,所述交通流量序列=所述日周期序列+所述周周期序列+所述随机扰动分量,利用预测模型对所述交通流量序列进行处理获得最终的预测结果,实现了高效准确的对交通流量进行预测的技术效果。
  • 一种基于周期分量提取技术交通流量预测方法

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