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]一种用于图像分类的多头注意力模型压缩方法-CN202211306632.1在审
  • 赵建立;李浩;禚付统;姚路通 - 山东科技大学
  • 2022-10-25 - 2023-02-24 - G06N3/082
  • 本发明公开了一种用于图像分类的多头注意力模型压缩方法,属于图像分类模型压缩领域,具体包括如下步骤:建立原始多头注意力模型;进行张量化变换,得到张量化的高阶输入张量χ、高阶权重矩阵张量w和高阶输出张量y;对高阶权重矩阵张量w进行张量火车分解;替换原始多头注意力网络中的多头注意力模块;获取待分类图像的分类数据集,采用后向传播算法对替换后的多头注意力网络进行训练,得到训练完成的多头注意力压缩模型;实时获取当前待分类图像,基于训练完成的多头注意力压缩模型对图像进行实时分类。本发明保证了模型在低性能场景下的应用,达到了模型压缩的目的,同时在高压缩率的情况下实现了更高的分类准确率。
  • 一种用于图像分类多头注意力模型压缩方法
  • [发明专利]一种安防监控设备数据智能压缩方法与系统-CN202210298169.4有效
  • 张保海;张保生;邓嵩 - 江苏预立新能源科技有限公司
  • 2022-03-25 - 2023-10-24 - G06T9/00
  • 本发明涉及人工智能领域,具体涉及一种安防监控设备数据智能压缩方法与系统,该方法包括以下步骤:对安防监控设备视频进行预处理得到第一背景帧图像和第二背景帧图像,获取第一背景帧图像与第二背景帧图像之间的任意图像记为中间帧图像,利用变分自编码网络的编码端得到第一模型、第二模型、第三模型;获取第二模型与第三模型的差值作为中间帧图像的第一压缩数据;将从第二模型上重新采样的特征向量输入全连接网络,根据全连接网络输出的特征向量得到中间帧图像的第二压缩数据;中间帧图像的压缩结果包括第一模型、第一压缩数据、第二压缩数据。
  • 一种监控设备数据智能压缩方法系统
  • [发明专利]一种高效的数字高程模型数据无损压缩的方法-CN201210124632.X无效
  • 张立强;张良 - 北京师范大学
  • 2012-04-26 - 2012-09-19 - H03M7/30
  • 本发明实现了用最优线性二乘预测模型和自适应算术编码技术来实现数字高程模型的快速无损压缩。在保持数字高程模型数据信息压缩前后无丢失的情况下,实现数字高程模型数据更高的压缩率、压缩时间更短。压缩过程分为两步:第一步,通过最优线性二乘预测模型识别和消除数字高程模型相邻高程间信息冗余,提取独立的空间信息,减小信息熵,即通过最优线性二乘预测模型去相关后,用一个无冗余或冗余度较小的数组代替;下一步经过这两步后,得到具有更高压缩比的二进制数据流。
  • 一种高效数字高程模型数据无损压缩方法
  • [发明专利]一种通用的卷积神经网络无损压缩与加速方法-CN202110292295.4在审
  • 崔碧峰;许建荣;李超;张宇航;王翔媛 - 北京工业大学
  • 2021-03-18 - 2021-07-06 - G06N3/04
  • 本发明公开了一种通用的卷积神经网络无损压缩与加速方法,卷积神经网络模型经过无损压缩器优化,以实现模型在嵌入式设备或移动设备上的部署问题。该无损压缩器由结构化剪枝器与模型重塑器进行级联构成。结构化剪枝器用于实现模型结构上的精简优化,通过某些结构化剪枝方法实现对模型参数、FLOPs、模型储存空间的结构化极大压缩模型重塑器则是对结构化剪枝器精简优化后的模型根据模型特点进行一定程度上的模型重塑,重塑的时,在已优化的模型上尽可能引入更少的结构注入到优化模型中,保证优化后的模型有较少的计算力、参数量的增加,但却性能够上有明显的提升,从而实现模型性能的明显恢复。
  • 一种通用卷积神经网络无损压缩加速方法
  • [发明专利]一种罗茨式压缩机故障诊断方法及系统-CN202211275316.2在审
  • 王辉;廖湘渝;张晋瑞;向家伟;司泽田 - 温州大学
  • 2022-10-18 - 2023-03-07 - F04C18/12
  • 本发明提供一种罗茨式压缩机故障诊断方法,包括获取罗茨式压缩机上由多个传感器所采集到的动力轴的振动信号、电机输入端的电流、压缩机出口压力、压缩机出口流量和液体的温度信号,以形成二维矩阵;将二维矩阵导入已训练好的降噪模型中进行降噪,得到降噪后的多尺度信号特征矩阵;将多尺度信号特征矩阵导入已训练好的罗茨式压缩机故障分类模型中,以诊断出故障类别;其中,降噪模型是融合多尺度空洞卷积与注意力的新型自编码模型,罗茨式压缩机故障分类模型是加入残差连接的残差网络模型实施本发明,通过去除复杂工况下多传感器融合数据的噪音来改善深度学习模型诊断故障精度,提高了模型在复杂工况故障识别的准确率。
  • 一种罗茨式压缩机故障诊断方法系统

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