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]一种异构7号信令网消息的处理方法-CN200410101761.2有效
  • 邵景莅 - 华为技术有限公司
  • 2004-12-22 - 2006-07-05 - H04L12/58
  • 一种异构7号信令网消息的处理方法,与异构网络直接通信的网络设备从异构网络接收到一条消息,或者准备向异构网络发送一条消息时,执行以下操作:A.所述网络设备将该消息中的网络指示数值转换成自身能够处理的有效网络指示数值,或者转换成异构网络能够处理的有效网络指示数值;B.所述网络设备将转换后的消息解码后发送给自身上层用户,或者重组后发送给目的信令点。使用本发明方案,由与异构网络直接通信的网络设备对消息进行转换NI的处理,可减少占用的网络资源、降低组网复杂程度,同时亦可节省网络通信的成本。
  • 一种号信令网消息处理方法
  • [发明专利]异构网络中的网络选择方法-CN200910085559.8无效
  • 纪红;于非;司鹏搏;李屹;李曦;李希金;王成金;毛旭 - 北京邮电大学
  • 2009-05-25 - 2009-10-21 - H04W28/24
  • 本发明实施例提供一种异构网络中的网络选择方法,包括:通过各网络在各状态的收益、状态转移概率和状态概率向量,确定在各个决策时刻的接入网络;通过所述各个决策时刻的接入网络异构网络获得最大系统收益,所述决策时刻为用户向各网络发送接入请求或离开请求的时刻,所述网络的状态为各网络中可能接入的各类型用户的个数。由于考虑在时间段内各个网络的状态变化的相关,通过连续多个决策时刻中各决策时刻各网络在各状态的收益、状态转移概率和状态概率向量,确定在各个决策时刻的接入网络,使得异构网络在包含所述连续多个决策时刻的决策期间获得最大系统收益
  • 网络中的选择方法
  • [发明专利]一种多域异构云通信平台装置-CN201310362542.9在审
  • 郑立荣;袁平俊;朱娅;周小林 - 复旦大学无锡研究院
  • 2013-08-20 - 2013-12-04 - H04L29/08
  • 本发明公开了一种多域异构云通信平台装置,包括设置在广域网层的中央服务器,设置在传感器网络层的多个物联网主节点和与每个主节点匹配的多个从节点,以及设置在所述广域网层与传感器网络层之间的应用层、且作为广域网层和传感器网络层之间通信平台的多域异构云通信平台;所述多域异构云通信平台与中央服务器之间通过广域网连接,多域异构云通信平台与多个物联网主节点之间通过局域网连接。本发明所述多域异构云通信平台装置,可以克服现有技术中监测难度大、可靠低和运输损失大等缺陷,以实现监测难度小、可靠高和运输损失小的优点。
  • 一种多域异构云通信平台装置
  • [发明专利]一种V2X车载终端消息自适应调度管理系统及方法-CN201910510121.3有效
  • 蒋建春;欧小龙;曾素华;王蓉;杨谊;林家瑞 - 重庆邮电大学
  • 2019-06-13 - 2022-03-22 - H04W4/48
  • 本发明请求保护一种V2X车载终端消息自适应调度管理系统及方法,本发明采用基于中间件的软件架构,主要包括:线程池管理模块、消息自适应转发管理模块、异构通信网络管理模块。本发明的方法主要对车载终端统一对来车身、其他车辆、路侧设备、车联网云平台等异构多源信息进行管理;在该方法中,基于优先级策略对消息进行调度,以保证信息紧急程度较高的信息优先发送,从而提高安全消息的实时;基于线程池进行消息并行化处理,另外,对异构通信网络,采用基于端口的设计方法对异构网络通信进行管理,以此向上层应用提供统一的通信调用接口,屏蔽异构,提高应用开发的效率和功能可扩展性。
  • 一种v2x车载终端消息自适应调度管理系统方法
  • [发明专利]基于异构平台执行深度神经网络的系统及方法-CN202011305477.2有效
  • 王泉;杨鹏飞;张诚;王振翼;杨柳 - 西安电子科技大学
  • 2020-11-20 - 2023-04-28 - G06N3/0464
  • 本发明提出了一种基于异构平台执行深度神经网络的系统及方法,用于解决现有技术中存在的基于异构平台执行深度神经网络的速度较低和对于模型的兼容较差的技术问题,实现步骤为:(1)模型解析模块对DNN模型进行解析;(2)分析模块根据解析结果构建计算图;(3)平台检测模块检测异构平台中的异构计算单元的硬件参数;(4)任务分配模块构建任务分配策略并进行优化;(5)推理模块根据最优任务分配策略对异构计算单元进行任务分配本发明解析模块支持解析主流深度学习框架的模型格式,提高了系统对于不同框架模型的兼容,任务分配模块提供最优任务分配策略,提高了深度神经网络的执行速度。
  • 基于平台执行深度神经网络系统方法
  • [发明专利]基于迁移学习的多源异构遥感样本库构建方法及装置-CN202111157123.2在审
  • 邵振峰;张思航 - 武汉大学
  • 2021-09-30 - 2022-01-04 - G06F16/587
  • 本发明提供一种基于迁移学习的多源异构遥感样本库构建方法及装置,包括对城市多源异构遥感数据进行一致预处理,多源异构遥感数据是来自不同传感器的不同时间分辨率、不同空间分辨率、不同光谱分辨率以及不同角度成像的遥感数据;构建基于空间域转换的标签迁移学习网络,以高分光学影像x、高分光学样本l和同一场景下其他异构遥感影像y作为网络输入,将高分光学影像x和同一场景下其他异构遥感影像y分别转换到低维特征空间Zx和Zy有一定交集;通过Zx和l之间的转换关系,建立x和l的联系,使得网络输出同一场景下其他异构遥感影像y的标签;优化后通过标签迁移网络模型对多源异构遥感影像进行标记,对样本进行有效验证,对标记错误的影像重新标签学习。
  • 基于迁移学习多源异构遥感样本构建方法装置

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