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[实用新型]一款HDMI矩阵-CN202122947932.5有效
发明人：詹澄海;曾水生;涂华康;韦玉善 -专利权人：深圳市东明炬创电子有限公司
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： H01R13/52 文献下载
摘要：本实用新型涉及HDMI矩阵技术领域，且公开了一款HDMI矩阵，包括矩阵本体和HDMI输入输出接口，矩阵本体的正面设有操作面板，所述操作面板的四角开设有安装孔，操作面板的正面固定安装有提升把手，左侧所述提升把手的右侧固定安装有显示屏该HDMI矩阵，通过在HDMI输入输出接口的外部设置有可滑动的防尘盖板，该防尘盖板通过滑槽、伸缩缝、拉伸弹簧、连接板、盖板本体和拉伸提手的设置，能够使得该防尘盖板能够实现上下滑动，兼顾到防尘和插入输入输出线不受影响，保证了该矩阵设备的HDMI输入输出接口不会进入灰尘，从而保证了该矩阵设备信号得以稳定传输。
一款 hdmi 矩阵

[发明专利]矩阵向量乘电路以及循环神经网络硬件加速器-CN201810719332.3有效
发明人：李於彬;康君龙 -专利权人：赛灵思公司
申请日： 2018-07-03 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06F7/544 文献下载
摘要：本发明公开了一种矩阵向量乘电路和循环神经网络硬件加速器。一种矩阵向量乘电路，包括至少一个运算单元组，每组包含多个运算单元；该电路的矩阵输入部分用于使得输入矩阵的各列的元素在每个循环按照时钟周期依次逐个输入给对应运算单元；该电路的向量输入部分用于使得输入向量的各元素按照时钟周期被输入到对应运算单元；该电路的部分和输入部分用于将一个运算单元的计算结果输出给下一个作为其输入；最后一个运算单元的输出数据将被作为新输入向量的元素数据按照时钟周期依次串行传输给向量输入部分。通过使输入数据和输出数据均脉动地流动，本发明的矩阵向量乘电路的布线大大减少，电路结构简洁规整，大大减少了电路设计和实现的复杂性。
矩阵向量电路以及循环神经网络硬件加速器

[发明专利]信道估测的方法及装置-CN201811528745.X在审
发明人：吴文榕;吕本尧 -专利权人：南宁富桂精密工业有限公司
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：所述方法包括：接收多个输入讯号；产生该些输入讯号的多个感知矩阵(sensing matrix)；根据该些感知矩阵以及该些输入讯号产生增广(augmented)感知矩阵和增广观测向量；根据增广感知矩阵和增广观测向量估测多个通道延迟参数
矩阵感知输入讯号观测向量无线发射/接收单元参数估测通道估测通道延迟信道估测信道延迟估测信道

[发明专利]一种用于火力发电厂的多媒体显示系统-CN201810343548.4在审
发明人：张倪发;余建 -专利权人：成都云漫创意科技有限公司
申请日： 2018-04-17 - 公布日： 2018-09-04 - 主分类号： H04N7/15 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于火力发电厂的多媒体显示系统，其特征在于：所述多媒体显示系统包括多媒体主机、仿真主机、切换装置、音频矩阵、音频输出装置、视频矩阵和视频显示装置，所述视频矩阵的输出端与所述视频显示装置的输入端连接，所述视频矩阵的输入端分别与所述多媒体主机、仿真主机、切换装置连接，所述音频矩阵的输出端与所述音频输出装置的输入端连接，所述音频矩阵的输入端分别与所述多媒体主机、仿真主机、切换装置连接。
切换装置多媒体显示系统多媒体主机仿真主机视频矩阵音频矩阵视频显示装置音频输出装置火力发电厂输入端连接输出端输入端多媒体系统仿真系统

[发明专利]一种用于火电厂的多媒体播放系统-CN201810343586.X在审
发明人：张倪发;余建 -专利权人：成都云漫创意科技有限公司
申请日： 2018-04-17 - 公布日： 2018-10-09 - 主分类号： H04N5/268 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于火电厂的多媒体播放系统，其特征在于：所述多媒体播放系统包括多媒体主机、仿真主机、切换装置、音频矩阵、音频输出装置、视频矩阵和视频显示装置，所述视频矩阵的输出端与所述视频显示装置的输入端连接，所述视频矩阵的输入端分别与所述多媒体主机、仿真主机、切换装置连接，所述音频矩阵的输出端与所述音频输出装置的输入端连接，所述音频矩阵的输入端分别与所述多媒体主机、仿真主机、切换装置连接。
切换装置多媒体播放系统多媒体主机仿真主机视频矩阵音频矩阵视频显示装置音频输出装置输入端连接火电厂输出端输入端多媒体系统仿真系统

[发明专利]车身状态量估计装置-CN201610131816.7有效
发明人：刘延庆 -专利权人：丰田自动车株式会社
申请日： 2016-03-09 - 公布日： 2018-09-07 - 主分类号： B60W30/02 文献下载
摘要：装置包括路面输入计算单元，路面输入计算单元通过使车辆运动模型矩阵和轮速影响元素模型矩阵的乘积的逆矩阵作用在车辆的轮速上来计算对于车轮的路面输入的估计值。车辆运动模型矩阵代表了力学的车辆运动模型，且轮速影响元素模型矩阵使用由于围绕车身的重心的俯仰而导致的影响量、悬架几何影响量和车轮滚动半径的变化的影响量。所述装置也包括车身状态量计算单元，车身状态量计算单元通过使车辆运动模型矩阵作用在计算出的路面输入的估计值上来计算车身状态量的估计值。
车身状态估计装置

[发明专利]基于BP神经网络模型计算各月份天文辐射量的方法-CN201811501077.1有效
发明人：陈楠;李换格;陈韵 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-12-10 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于BP神经网络模型计算各月份天文辐射量的方法，包括以下步骤：步骤S1：采集待计算地区DEM影像，对DEM影像进行预处理；步骤S2：提取DEM影像对应的输入矩阵；步骤S3：对输入矩阵进行归一化处理；步骤S4：构建并训练BP神经网络模型；步骤S5：将归一化后的输入矩阵输入训练后的BP神经网络模型，得到输出矩阵；步骤S6：对输出矩阵进行反归一化，得到待计算地区的月天文辐射数值矩阵。
基于 bp 神经网络模型计算月份天文辐射量方法

[实用新型]一种集成了灵活输出能力的音视频矩阵-CN202021616775.9有效
发明人：孙峰;刘继年;肖毅 -专利权人：深圳拔越软件有限公司
申请日： 2020-08-06 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： H04N5/268 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种集成了灵活输出能力的音视频矩阵，包括至少一信号源设备、矩阵切换设备、至少一倍线器和至少一播放设备，其中所述信号源设备的输出端连接于所述矩阵切换设备的输入端，所述矩阵切换设备的音频输出端连接于所述播放设备的音频输入端，所述矩阵切换设备的视频输出端连接于所述倍线器的输入端，所述倍线器的输出端连接于所述播放设备的视频输入端。该音视频矩阵可与各个播放设备的显示性能相适应的视频信号，以保障各个播放设备的正常播放。
一种集成灵活输出能力视频矩阵

[发明专利]一种多通道信号切换设备及信号切换方法-CN201811442669.0在审
发明人：龚靖傑;邓哲;张永亮;王家乐;张玉玺;张梦妍;张静 -专利权人：北京强度环境研究所;北京航天斯达科技有限公司
申请日： 2018-11-29 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种多通道信号切换设备及信号切换方法，其中，所提供的设备包括：输入接口、电源管理模块、交叉开关矩阵、微处理器和输出接口；输入接口和输出接口分别与交叉开关矩阵相连；微处理器与交叉开关矩阵相连，用于接收用户指令并根据所述用户指令控制所述交叉开关矩阵；电源管理模块用于向设备供电；其中，交叉开关矩阵具体为支持宽输入电压的交叉开关矩阵芯片。本发明实施例提供的设备，使用了宽输入电压的交叉开关矩阵芯片作为各通道连接和切换的核心，相较于传统设备，减小了设备体积、重量、功耗和设计难度，扩大了信号支持类型，同时使用微处理器对交叉开关矩阵进行控制，增加了设备使用的便利性和灵活性
交叉开关矩阵微处理器电源管理模块多通道信号宽输入电压输出接口输入接口信号切换芯片传统设备接收用户设备供电设备使用通道连接信号支持用户指令便利性功耗减小指令

[发明专利]电池容量状态估计方法、装置、设备及存储介质-CN201910168205.3在审
发明人：周国均;李兑 -专利权人：重庆雅讯电源技术有限公司
申请日： 2019-03-06 - 公布日： 2019-06-25 - 主分类号： G01R31/388 文献下载
摘要：本发明提供一种电池容量状态估计方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：采集蓄电池端电压、充电电流与放电电流并将其生成输入数据矩阵；根据所述输入数据矩阵利用最小二乘遗忘因子系数矩阵计算得到蓄电池模型参数矩阵；根据所述蓄电池模型参数矩阵计算出所述蓄电池的开路电压，按照所述开路电压与蓄电池容量状态的拟合曲线估计所述蓄电池的容量状态。本发明采用滑窗式选取以输入的当前时刻所对应的数据为依据，获取多个采集点形成的输入数据矩阵，利用递推最小二乘法得到蓄电池模型参数矩阵，通过蓄电池模型参数矩阵得到当前时刻所对应的的开路电压，依托开路电压与蓄电池容量状态之间的对应曲线表
蓄电池模型参数矩阵开路电压矩阵蓄电池容量电池容量状态蓄电池存储介质系数矩阵计算蓄电池端电压最小二乘法充电电流放电电流快速获取拟合曲线容量状态遗忘因子最小二乘采集点曲线表递推采集

[发明专利]信号处理方法、芯片、电子设备及存储介质-CN202211406820.1在审
发明人：刘金刚;皮东;董斐;凌海 -专利权人：紫光展锐（重庆）科技有限公司
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G10L21/0272 文献下载
摘要：本申请提供一种信号处理方法、芯片、电子设备及存储介质，该方法包括：获取输入信号，所述输入信号为多个麦克风接收到的语音信号；对所述输入信号中的第N帧进行协方差矩阵估计，得到所述第N帧的目标协方差矩阵；基于所述第N帧的目标协方差矩阵进行解混矩阵更新，得到所述第N帧的解混矩阵中的目标元素；基于所述第N帧的解混矩阵中的目标元素进行幅度解混，得到所述第N帧的目标解混矩阵；基于所述第N帧的目标解混矩阵及所述第N帧的输入信号进行信号分离
信号处理方法芯片电子设备存储介质

[发明专利]一种工业设备异常检测方法及相关装置-CN202310698676.1在审
发明人：章军辉;闫飞;王静贤;董接莲;陈明亮;陈大鹏 -专利权人：无锡物联网创新中心有限公司
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本申请公开了一种工业设备异常检测方法及相关装置，涉及工业设备监测技术领域，包括提取存疑数据，并根据存疑数据构建输入矩阵；通过双阶段的Transformer模型对输入矩阵进行预处理；其中，对输入矩阵进行预处理包括合并输入矩阵与关注矩阵；第一阶段的关注矩阵与第二阶段的关注矩阵不同；通过Transformer模型的编码器与解码器处理经预处理得到的矩阵，得到第一阶段与第二阶段的重构输出；根据第一阶段与第二阶段的重构输出计算得到重构误差，并根据重构误差确定异常分数
一种工业设备异常检测方法相关装置

[发明专利]一种基于文本纠错与神经网络的中文问句分类方法-CN201910801515.4有效
发明人：杨一何;刘晋 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于文本纠错与神经网络的中文问句分类方法，所述方法包括：获取中文问句文本数据；对文本数据进行纠错，获得纠错后文本数据；对纠错后文本数据进行预处理，获得中文问句矩阵向量；将中文问句矩阵向量输入至双向门控循环单元层，获得中间语义矩阵向量；根据与中间语义矩阵向量对应的注意力权值，获得注意力矩阵向量；将注意力矩阵向量输入至卷积神经网络层，获得全局特征矩阵向量；将全局特征矩阵向量输入至全连接层，获得各个类别的概率分布；应用本发明实施例，首先将输入问句进行纠错，然后再结合双向门控循环单元网络模型、注意力机制及卷积神经网络模型，从而使分类更加准确。
一种基于文本纠错神经网络中文问句分类方法

[发明专利]基于注意力模型的图像识别方法和系统-CN201810139775.5在审
发明人：张志伟;杨帆 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2018-02-11 - 公布日： 2018-08-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于注意力模型的图像识别方法和系统，首先获取图像矩阵形状为[W，H，C]的输入特征图，其中，W为宽度，H为高度，C为通道数；然后使用预设的空间映射权重矩阵对输入特征图进行空间映射，并经过激活函数激活后得到空间权重矩阵，将所述空间权重矩阵与输入特征图的图像矩阵按位相乘得到输出特征图，其中，所述预设的空间映射权重矩阵为注意力在于图像宽度和高度的空间注意力矩阵[C，1]，此时空间权重矩阵的形状为[W，H，1]，或者所述预设的空间映射权重矩阵为注意力在于图像通道数的通道注意力矩阵[C，C]，此时空间权重矩阵的形状为[1，1，C]，可有效提高特征提取的针对性，从而强化对于图像局部特征的提取能力。
矩阵空间映射权重矩阵输入特征注意力空间权预设注意力模型图像识别图像局部特征相乘获取图像激活函数矩阵形状输出特征所述空间特征提取图像矩阵图像通道通道数激活图像

[发明专利]基于凸非负矩阵分解及自适应图的特征选择方法和装置-CN202010916772.5在审
发明人：袁爱红;游梦博;孟宪城;张文杰;黄家豪 -专利权人：西北农林科技大学
申请日： 2020-09-03 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于凸非负矩阵分解及自适应图的特征选择方法和装置，包括获取输入数据矩阵；输入数据矩阵为数据挖掘数据矩阵、机器学习数据矩阵、计算机视觉数据矩阵中的一种；将输入数据矩阵投影到伪标签空间，获得投影模型；将凸非负矩阵分解引入投影模型中，获得融合模型；对融合模型进行自适应图约束，确定特征选择模型；根据特征选择模型中自表达矩阵行元素的平方和进行排序，选取出排在前N的索引序号，将索引序号对应的特征选择作为选出的本发明通过将凸非负矩阵分解引入到模型中，能很好地挖掘数据间的关系；通过构建自适应图约束，将自表达和伪标签矩阵学习巧妙的融合在一起，从而能很好地选出具有表达性和重要性的特征。
基于凸非负矩阵分解自适应特征选择方法装置