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]认知网络中基于无监督学习的协作频谱感知方法、装置-CN202010582060.4在审
  • 崔翠梅;杨德智;杨倪子;殷昌永 - 常州工学院
  • 2020-06-23 - 2020-10-09 - H04B17/382
  • 本发明提供一种认知网络中基于无监督学习的协作频谱感知方法、装置,认知网络包括:一个授权用户和至少一个认知用户,所述方法包括以下步骤:认知用户检测频谱的能量并组成能量向量,并根据能量向量获取多维特征矩阵,利用主成分分析算法将多维特征矩阵转换为低维特征矩阵,采用低维特征矩阵和高斯混合模型算法训练聚类器,以对频谱进行感知。该方法采用将主成分分析算法与高斯混合模型算法相融合,不仅可提高频谱感知的准确性和可靠性,还可减少感知时延,对动态频谱态势演变趋势进行预测,使之能够处理海量的频谱感知数据,且采用低维特征矩阵训练聚类器,可以大大节省训练时间
  • 认知网络基于监督学习协作频谱感知方法装置
  • [发明专利]维特解码器-CN98102382.7无效
  • 三枝保裕 - 恩益禧电子股份有限公司
  • 1998-06-10 - 2003-12-10 - H03M13/23
  • 公开了一种维特解码器,包括插入各个计算单元之间的触发器或锁存器,用以进行路径量度值的读取处理、减法处理、加法处理、比较/选择处理、更新的路径量度值存储处理和最小路径量度值更新处理,时钟信号或两相信号的上升沿和下降沿交替用于进行计算单元的并行流水线处理
  • 解码器
  • [发明专利]维特译码器-CN98118015.9无效
  • 崔圣汉;孔骏镇 - 三星电子株式会社
  • 1998-08-05 - 2003-01-01 - H03M7/14
  • 在为提高译码速度而使用多个加--选(ACS)部件的维特译码器中,公开一种用于提供和存储状态量度的装置,该状态量度用于ACS操作。维特译码器中的状态量度存储器使用双端口存储器,在单个存储器包括一个存储体,用于读和写由ACS部件产生的N个状态量度中的前一半状态量度;两个存储体,用于每当输入一个码字时交替地读和写后一半的状态量度。
  • 译码器
  • [发明专利]维特译码器-CN97103020.0无效
  • 孔骏镇;朴龙雨 - 三星电子株式会社
  • 1997-03-11 - 2003-01-15 - H03M13/23
  • 提供一种维特译码器,该维特译码器包括支路度量计算单元,支路度量分配单元,状态度量存贮单元,第一至第四加选单元,路径跟踪逻辑单元,以及路径存贮单元。加选单元接收支路和状态度量并且一次操作多个状态,从而以更快的速度解译多个通道。
  • 译码器
  • [发明专利]维特解码器-CN200480021639.2无效
  • 高木信宏 - 松下电器产业株式会社
  • 2004-07-26 - 2006-09-06 - H03M13/41
  • 一种适用于各种约束长度以及给定的推定传输路径系数的数的维特解码器,而且可以由小规模电路的专用硬件构成。路径选择信号暂时存储装置(104)存储n个状态的路径选择信号(102a),输出m个状态(m≤n)的路径选择信号(104a),根据实行维特解码的系统的编码约束长度或假定的推定传输路径的系数的数来改变输入比特位置
  • 解码器
  • [发明专利]证件真伪验证方法、系统、计算机设备和存储介质-CN202211275484.1在审
  • 白梅林 - 众安在线财产保险股份有限公司
  • 2022-10-18 - 2023-01-06 - G06V20/40
  • 本申请涉及一种证件真伪验证方法、系统、计算机设备和存储介质,所述证件真伪验证方法包括:按照不同的预设角度对证件进行视频采集以获取预处理视频帧,将所述预处理视频帧作为端到端学习算法的输入;通过基础网络从所述预处理视频帧中提取二维特征数据,将所述二维特征数据融合成相应的三维特征数据;通过RoIAlign工具从所述三维特征数据中获取多个防伪区域的三维特征数据,以建立所述端到端学习算法的多任务学习模型;通过所述端到端学习算法的多任务学习模型输出对所述证件的验证结果;其中,通过每个所述防伪区域的三维特征数据建立一个学习任务,从而提高证件真伪验证的准确率和效率。
  • 证件真伪验证方法系统计算机设备存储介质

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