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]生成用于神经网络输出输出-CN201711183619.0有效
  • 雷吉纳尔德·克利福德·扬 - 谷歌有限责任公司
  • 2017-11-23 - 2021-09-14 - G06N3/04
  • 本申请涉及生成用于神经网络输出输出。系统、方法和装置,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序,用于通过神经网络处理网络输入,该神经网络具有后跟有softmax输出的一个或多个初始神经网络。一方面,该方法包括获得由所述一个或多个初始神经网络产生的输出,以及通过softmax输出处理该输出以产生神经网络输出。通过softmax输出处理该输出包括为每个可能输出值确定在多个输出值中的出现次数;对出现在所述多个输出值中的每个可能输出值,确定相应的求幂度量;通过根据各可能输出值的各出现次数来组合求幂度量,确定用于该输出的归一化因子;以及对于每个输出值,确定softmax概率值。
  • 生成用于神经网络输出
  • [发明专利]视频译码中的目标输出-CN201380056073.6有效
  • 陈颖;王益魁 - 高通股份有限公司
  • 2013-10-30 - 2019-02-22 - H04N19/597
  • 在一个实例中,一种装置包含视频译码器,所述视频译码器经配置以对包括多个视频数据的多层位流进行译码,其中所述多个视频数据与多个集合相关联,且其中每一集合含有所述多个中的一或多个视频数据;且对所述位流的指示一或多个输出操作点的一或多个语法元素进行译码,其中每一输出操作点与所述多个集合中的一个集合和所述多个中的一或多个目标输出相关联。
  • 视频译码中的目标输出
  • [发明专利]输出装置、程序、输出系统和输出方法-CN201680015563.5有效
  • 森启佑;山下晃弘 - 株式会社理光
  • 2016-03-15 - 2020-12-29 - G06F21/60
  • 一种输出装置,执行与终端装置和认证装置的通信,该输出装置包括:认证请求单元,用于向认证装置发送用户的认证请求,从而当用户的认证成功时获取与该用户相关联的终端装置信息;终端装置信息累积单元,用于累积所获取的终端装置信息;输出数据获取单元,用于从所获取的与用户相关联的终端装置信息指定的终端装置,获取在终端装置中所累积的输出数据;以及输出处理器,用于输出所述输出数据。输出数据获取单元在未能从认证装置获取对于用户的认证请求的响应时,从与用户相关联的终端装置信息所指定的终端装置,获取在终端装置中所累积的输出数据。
  • 输出装置程序系统方法
  • [发明专利]输出电路和输出装置-CN201110295689.1有效
  • 鹈饲敏明;矶田康吉 - 兄弟工业株式会社
  • 2011-09-28 - 2012-05-02 - G05B19/414
  • 本发明涉及一种向外部设备输出源型信号或者漏型信号的输出电路和输出装置,该输出装置具有该输出电路。在利用DIP开关选择了源型输出的情况下,使第二开关元件接通。在利用DIP开关选择了漏型输出的情况下,使第一开关元件接通。在选择源型输出而将外部电源错误地连接到第二输出端子的情况下,大电流流过第二开关元件,保险丝切断。输出电路、具有该输出电路的输出装置在将输出端子切换为漏型或者源型的情况下不需要更换基板,在将电源错误地连接到输出端子的情况下防止开关元件的破损。
  • 输出电路装置
  • [发明专利]生成用于神经网络输出输出的方法、系统和存储介质-CN202111061105.4有效
  • 雷吉纳尔德·克利福德·扬 - 谷歌有限责任公司
  • 2017-11-23 - 2023-06-02 - G06N3/047
  • 本公开涉及生成用于神经网络输出输出。系统、方法和装置,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序,用于通过神经网络处理网络输入,该神经网络具有后跟有softmax输出的一个或多个初始神经网络。一方面,该方法包括获得由所述一个或多个初始神经网络产生的输出,以及通过softmax输出处理该输出以产生神经网络输出。通过softmax输出处理该输出包括为每个可能输出值确定在多个输出值中的出现次数;对出现在所述多个输出值中的每个可能输出值,确定相应的求幂度量;通过根据各可能输出值的各出现次数来组合求幂度量,确定用于该输出的归一化因子;以及对于每个输出值,确定softmax概率值。
  • 生成用于神经网络输出方法系统存储介质

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