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]放电曲线拟合方法、装置及存储介质-CN202110001841.4在审
  • 杜龙飞;张金虎;王宗强 - 北京小米移动软件有限公司
  • 2021-01-04 - 2022-07-08 - G06F30/20
  • 本公开是关于一种放电曲线拟合方法、装置及存储介质。该方法包括:在通过预设拟合函数对放电曲线进行分段拟合时,确定对放电曲线上的当前分段进行函数拟合拟合是否大于设定拟合阈值;若拟合大于设定拟合阈值,则调整所述预设拟合函数所针对的当前分段的数据长度;若拟合小于或者等于所述设定拟合阈值,则停止对当前分段的函数拟合,并开始放电曲线上与所述当前分段相邻的下一分段的函数拟合。在对放电曲线上的当前分段进行拟合时,在拟合大于设定拟合阈值时,对当前分段的长度进行调节,在拟合小于或者等于所述设定拟合阈值后才进行下一分段的拟合,能简化拟合放电曲线的操作和运算过程。
  • 放电曲线拟合方法装置存储介质
  • [发明专利]一种热史模拟拟合的数据差异处理方法、系统及设备-CN202210270323.7在审
  • 丁汝鑫 - 中山大学
  • 2022-03-18 - 2022-06-10 - G06F30/20
  • 本发明涉及一种热史模拟拟合的数据差异处理方法、系统及设备,该方法包括获取待模拟地质在垂直剖面上M组热史曲线集合;对每组热史曲线集合进行模拟年龄计算,得到M个模拟年龄;对每个模拟年龄进行倍差拟合处理,得到对应的拟合;将每个拟合拟合阈值比较,筛选得到K个拟合,即是得到K组热史曲线集合。该方法通过待模拟地质在垂直剖面上M组热史曲线集合,对每组热史曲线集合计算其拟合,对计算的拟合采用倍差拟合处理得到拟合,采用拟合阈值进行筛选,得到筛选后的热史曲线集合,通过筛选后得到热史曲线集合对待模拟地质在垂直剖面上进行热史模拟
  • 一种模拟拟合数据差异处理方法系统设备
  • [发明专利]一种基于垂直热史模拟选取古地温梯度方法、系统及设备-CN202210395276.9在审
  • 丁汝鑫 - 中山大学
  • 2022-04-15 - 2022-07-12 - G06F30/20
  • 系统及设备,该方法包括获取待模拟地质在垂直剖面上M个样品、顶部样品的N条热史曲线和古地温梯度数值范围;对每个古地温梯度整数值建立N组热史曲线集;对N组热史曲线集采用低温年代学方法模拟结果计算每组热史曲线集的拟合值,得到N个拟合值;对每个拟合值与拟合阈值对比筛选出大于拟合阈值的拟合值,得到热史曲线集合;在古地温梯度数值范围的所有热史曲线集合中筛选出与古地温梯度整数值对应热史曲线数量最多的作为最佳古地温梯度通过该方法得到待模拟地质最佳的古地温梯度,基于最佳古地温梯度进行热史模拟,得到的热史模拟结果准确高。
  • 一种基于垂直模拟选取地温梯度方法系统设备
  • [发明专利]基于大数据的C2M电商订单分配方法-CN202011512012.4在审
  • 黎阳 - 成都高乔科技有限公司
  • 2020-12-18 - 2021-04-02 - G06Q30/06
  • 本发明涉及一种基于大数据的C2M电商订单分配方法,其包括:获取若干个订单分配方案;获取在每个订单分配方案中每个匹配模型的匹配拟合,并根据在每个订单分配方案中每个匹配模型的匹配拟合得到每个订单分配方案的匹配基限值;获取每个订单分配方案中每个非匹配模型的非匹配拟合,并根据每个订单分配方案中每个非匹配模型的非匹配拟合得到每个订单分配方案的非匹配基限值;基限值单元根据非匹配系数、匹配系数、每个订单分配方案的非匹配基限值和每个订单分配方案的匹配基限值得到每个订单分配方案的综合基限值
  • 基于数据c2m订单分配方法
  • [发明专利]数据选取方法、电子设备和介质-CN202011009415.7有效
  • 安嘉晨;郑汉涛;梁丹璐 - 况客科技(北京)有限公司
  • 2020-09-23 - 2021-10-12 - G06F16/22
  • 包括获取周期结果数据和所述周期结果数据对应的所有第一数据分量信息,所述第一数据分量信息为连续周期随机数据;基于所述周期结果数据和所述周期结果数据对应的所有第一数据分量信息进行回归,获取每一所述第一数据分量信息对应的边际拟合,第一数据分量信息对应的边际拟合是指该第一数据分量信息加入回归后,对整个回归过程的拟合增量;将所有第一数据分量信息对应的边际拟合按从大到小的顺序排序,并从中选取前M个的第一数据分量信息,M为预设数量本发明能够准确快速地从海量的连续周期随机数据分量中选择出对周期结果数据具有解释的数据分量。
  • 数据选取方法电子设备介质

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