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]一种超帧管理方法-CN200610161749.X有效
  • 刘培 - 华为技术有限公司
  • 2006-12-19 - 2008-06-25 - H04L12/407
  • 本发明公开了一种超帧管理方法,该方法包括:网络侧收到用户终端的GTS申请时,确定用户终端设备类型,如果确定出用户终端是能源受限设备时,根据GTS申请中携带的GTS特征信息,在活跃,或者在活跃和非活跃期中分配GTS;如果确定出用户终端是能源非受限设备时,根据GTS申请中携带的GTS特征信息,在活跃,或者活跃和非活跃分配GTS。从本发明方法可见,对于能源非受限设备,将分配的GTS扩展至非活跃,由于增加了能源非受限节点分配到的时隙长度,提高和保证了能源非受限节点的服务质量,同时,由于本发明方法充分考虑和利用了超帧中的非活跃
  • 一种管理方法
  • [发明专利]目标产品活跃用户数据获取方法和装置-CN201611265007.1在审
  • 葛莉 - 广州虎牙信息科技有限公司
  • 2016-12-30 - 2017-04-26 - G06Q30/02
  • 本发明公开了一种目标产品活跃用户数据获取方法和装置,包括获取第三方数据平台中关于目标产品若干的搜索数据,确定该搜索数据与基础产品同期新增用户量的相关性,以确定所述目标产品相应的可预测新增用户量;根据所述基础产品的往用户留存率拟合留存曲线,依据该留存曲线及所述观测的新增用户量获得所述目标产品在观测的可预测活跃用户量;结合预设的算法获取目标产品在所述观测活跃用户量;根据基础产品每期所述留存用户量、新增用户量、活跃用户量与日活跃用户量的相关性建立日活跃用户量预测模型,结合目标产品已知的相对应数据,输出目标产品的日活跃用户量。根据本发明提出的方法,实现对日活跃用户量的可量化监测。
  • 目标产品活跃用户数据获取方法装置
  • [发明专利]一种基于超帧活跃交叉的无线体域网共存方法-CN201510283360.1在审
  • 李勇;覃伟;王平 - 重庆邮电大学
  • 2015-05-28 - 2015-11-11 - H04W16/14
  • 本发明请求保护一种涉及无线体域网共存方法,选定两个优先存在的BANs(体域网)作为参考网络,第一个作为主参考网络,另一个为副参考网络,包括如下步骤:新加入的BAN接收并解析主参考网络信标帧,判断是否与主参考网络有超帧活跃重叠;若有重叠则向主参考网络发送超帧活跃交叉请求帧,主参考网络发送超帧活跃交叉响应帧通知新加入BAN是否同意此请求,若主参考网络接受超帧活跃交叉请求,新入网BAN应调整它的信标周期(超帧)边界和非活跃,以实现它与主参考网络的超帧活跃交叉;本发明采用交错相邻体域网的超帧活跃的方式实现一个BAN可以与其他一个或者多个BANs分享同一个运行信道。
  • 一种基于活跃交叉无线体域网共存方法
  • [发明专利]数据传输方法和设备-CN201210351971.1有效
  • 刘培 - 华为技术有限公司
  • 2012-09-20 - 2013-01-23 - H04W56/00
  • 本发明数据传输方法,包括:网络节点确定待传输数据的目的传感器节点处于非活跃;网络节点向目的传感器节点发送唤醒消息,唤醒消息用于触发目的传感器节点从非活跃的休眠状态进入唤醒状态;网络节点接收目的传感器节点针对唤醒消息的响应消息本发明实施例通过由网络节点向处于非活跃的目的传感器节点发送唤醒消息,以将目的传感器节点从休眠状态中唤醒,再进行数据传输,使得目的传感器节点处于非活跃时网络节点无需等到下个超帧的活跃便可以与目的传感器节点进行数据传输
  • 数据传输方法设备
  • [发明专利]休眠预警模型的训练方法和装置及休眠预警方法和装置-CN202110797003.2有效
  • 郜姝妮;王文韬;王方舟 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2021-07-14 - 2022-08-26 - H04N21/2187
  • 本公开关于一种休眠预警模型的训练方法和装置及休眠预警方法和装置,休眠预警模型的训练方法包括:获取训练样本,训练样本包括多个处于衰退的对象在观察窗口内的活跃特征以及在预测窗口终点的真实休眠信息;将训练样本中每个对象的活跃特征输入休眠预警模型,得到每个对象在预测窗口终点的预测休眠信息;根据预测休眠信息和真实休眠信息确定休眠预警模型的损失函数的值;根据损失函数的值对休眠预警模型的参数进行训练,其中,衰退包括对象的活跃程度逐渐降低的第一时以及对象的活跃程度持续为零的第二时,其中,活跃特征由对象的用户行为数据统计得到。由于只对处于衰退的对象进行预警,可提高预警的针对性,降低计算负荷。
  • 休眠预警模型训练方法装置

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