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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果380086个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]基于分割和误差引导的脑神经迭代分割方法-CN202110691742.3有效
  • 尤珍臻;姜明;石争浩;赵明华;石程;都双丽;梁继民 - 西安理工大学
  • 2021-06-22 - 2023-04-11 - G06T7/10
  • 本发明一种基于分割和误差引导的脑神经迭代分割方法,首先建立脑神经分割数据库,将脑神经分割数据库内的数据随机分成训练集和测试集,并标记神经像素,构建对应的训练集真值图和测试集真值图;对训练集和测试集分别进行预处理,得到归一化的训练集图像和测试集图像;构建基于分割和误差引导的脑神经迭代分割网络,将测试集图像送入训练好的基于分割和误差引导的脑神经迭代分割网络模型的输入端,输出结果即为预测的测试集中神经的概率图;提取神经的概率图中概率大于0.5的像素,即为得到的神经分割结果,本发明解决了现有技术中存在的分割全脑神经时的精度较低的问题。
  • 基于分割误差引导脑神经元迭代方法
  • [发明专利]基于生成对抗网络的脑神经分割方法-CN202310060716.X在审
  • 尤珍臻;姜明;石争浩;赵明华;都双丽 - 西安理工大学
  • 2023-01-19 - 2023-06-23 - G06V10/26
  • 本发明公开了一种基于生成对抗网络的脑神经分割方法,首先建立脑神经分割数据库,将脑神经分割数据库内的数据随机分成训练集和测试集,并标记神经像素,构建对应的训练集真值图和测试集真值图;对训练集和测试集分别进行预处理,得到归一化的训练集图像和测试集图像;构建生成对抗网络,然后将测试集图像送入训练好的基于生成对抗网络的脑神经分割模型的输入端,生成器得到的分割结果即为预测的测试集中神经的概率图;提取神经的概率图中概率大于0的像素,即为得到的神经分割结果。本发明解决了现有技术中存在的全脑神经分割精度有限的问题。
  • 基于生成对抗网络脑神经分割方法
  • [发明专利]PCB板mark点提取的方法、装置及存储介质-CN202310630593.9在审
  • 杨晓东;王强军;赵晓元;韩云 - 深圳市微特智能系统有限公司
  • 2023-05-31 - 2023-06-27 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种PCB板mark点提取的方法、装置及存储介质,该方法包括:获取PCB板图像,该PCB板图像中包括mark点;对该PCB板图像进行预处理;构建图像细节多少的自适应模型;根据该自适应模型构建二维神经阵列;构建可调节的LIF模型,将该LIF模型作为该二维神经阵列中的神经阵列单元,模拟所有神经的放电信息;基于该二维神经阵列,得到该PCB板图像的第一mark点轮廓。本发明通过采用引入类脑神经网络学习模型,以模拟人脑神经的方式,计算提取mark点,相较于传统提取方法,能提升PCB板图像中mark点提取的准确度。
  • pcbmark提取方法装置存储介质
  • [发明专利]一种基于FPGA的禁忌学习神经电路实现方法和系统-CN202111104680.8在审
  • 曹巍;朱志军 - 南京若吉电子有限公司
  • 2021-09-22 - 2021-11-26 - G06F30/331
  • 本发明涉及类脑神经科学技术领域,尤其为一种基于FPGA的禁忌学习神经电路实现方法和系统,通过定义矢量和矢量化函数,利用四阶龙格库塔法对禁忌学习双神经模型的微分方程进行变形,建立基于迭代法的数值求解模型,利用FPGA的浮点运算IP核,构建数值求解模型中所需的模型函数,并采用模块化设计思路建立双神经系统。本发明提出的基于FPGA的禁忌学习神经电路实现方法和系统,实现了禁忌学习模型的电子神经,利用FPGA来模拟神经的动力学行为,有助于促进禁忌学习模型在人工智能领域的工程化应用。研究人员可以利用本发明实时模拟脑神经的各种动力学行为,为类脑计算和复杂机器人的研制提供核心功能组件。
  • 一种基于fpga禁忌学习神经元电路实现方法系统

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top