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]数据迁移方法及装置-CN202111664249.9在审
  • 程长;姚国勤;杜功元;唐贝贝;吴立 - 浙江大华技术股份有限公司
  • 2021-12-31 - 2022-05-13 - G06F3/06
  • 本申请公开了一种数据迁移方法及装置。其中,该数据迁移方法包括:查询多个存储设备的文件存储量;确定出多个存储设备中存储量较多的至少一个第一存储设备和存储量较少的至少一个第二存储设备;从每个第一存储设备的所有文件组中筛选出至少一个迁移文件组,第一存储设备中文件组是基于文件的唯一标识信息对第一存储设备中文件进行均匀分组得到的,文件的唯一标识信息是对文件的初始标识信息编码生成的;将每个第一存储设备的至少一个迁移文件组迁移至对应的第二存储设备,使得每个第一存储设备与其对应的第二存储设备的文件存储量大致相同。本申请可以自动选择迁移文件。
  • 数据迁移方法装置
  • [发明专利]深度学习算法的测试方法、装置、电子装置和存储介质-CN202110850333.3在审
  • 何为;陈艳支;姚国勤;唐贝贝;吴立 - 浙江大华技术股份有限公司
  • 2021-07-27 - 2021-11-19 - G06F11/36
  • 本申请涉及一种深度学习算法的测试方法、装置、电子装置和存储介质。其中,该深度学习算法的测试方法包括:获取待测的深度学习算法的测试集,其中,测试集包括多个测试数据,每个测试数据包括测试样本和测试标签;根据各测试标签确定各测试样本对应的标准结果;将各测试样本的测试任务并行下发到部署有待测的深度学习算法的数据计算集群,并获取数据计算集群返回的各测试样本的测试任务的执行结果,其中,执行结果包括待测的深度学习算法对应的测试样本的预测结果;根据各测试样本的标准结果和预测结果,获取待测的深度学习算法的测试结果。通过本申请,解决了相关技术中在深度学习算法的测试过程存在资源利用率低的问题,提高了资源利用率。
  • 深度学习算法测试方法装置电子存储介质
  • [发明专利]一种养老信息服务平台-CN202110652421.2在审
  • 姚国勤;高秀丽 - 无锡镜子信息技术有限公司
  • 2021-06-11 - 2021-09-07 - G06Q10/02
  • 一种养老信息服务平台,涉及养老信息化平台领域。通过居家养老模块和养老院养老模块,为老人提供居家护理服务、养老机构服务、助餐点服务、居家服务、夜间照护服务。学习模块用于提供对保健养生家庭护理、长护险方面的信息;智能问答模块用于显示并回答老人养老政策信息、养老服务信息;个人中心模块包括账号信息、订单查询、服务权益、积分权益。语音模块用于的对平台内文字进行语音解说。通过将老年人日常生活转化为场景化服务的设计,满足不同场景下的功能需求,为老年人提供个性化、多样化的产品和服务。
  • 一种养老信息服务平台
  • [发明专利]超薄智能手表-CN201610230274.9有效
  • 姚国勤;丁维育;孟学军;李满 - 无锡镜子信息技术有限公司
  • 2016-04-14 - 2018-02-27 - G04G17/02
  • 本发明一种超薄智能手表,其包括手表壳体以及透明镜片,在手表壳体上设置手表带体;在手表壳体内设有支撑支架、主连接板以及副连接板;支撑支架上设有、手表机芯以及、显示屏,主连接板与支撑支架固定连接,主连接板设置有芯片组以及主处理器,主连接板另一侧表面设置手表电池;手表电池位于主连接板与副连接板间,副连接板与后盖固定连接,在后盖上设有SIM卡以及充电插针;SIM卡能与主处理器电连接。本发明将石英手表和智能手表合二为一,结构紧凑,厚度薄,即使在手表没有电的情况下仍然可以看时间,同时手表能打电话、支持RFID支付、定位、心率测试、睡眠以及记步,智能化程度高,使用方便,更贴近我们日常使用手表的需求。
  • 超薄智能手表
  • [发明专利]一种基于似然比测试的噪声鲁棒性端点检测方法-CN201310751241.5无效
  • 包旭雷;李为;姚国勤;朱杰;董斌;杭乐 - 上海交通大学无锡研究院
  • 2013-12-31 - 2014-04-16 - G10L21/0208
  • 本发明公开了一种基于似然比测试的噪声鲁棒性端点检测方法,分别从信噪比的估计、阈值的鲁棒性设置和拖尾失真消除三个方面进行改进,使得提出的算法相对于现有技术在低信噪比环境下尤其是非平稳噪声环境下具有更好的检测性能。本发明所述的方法与基于谐波特征的多观测似然比测试算法具有相似的语音边界检测正确率,但却比基于谐波特征的多观测似然比测试算法具有更好的声音检测精度,从而验证本方法要比传统的方法在性能上更为优异。同时,本方法在15dB和25dB的信噪比下具有相似的性能,说明它对噪声具有很好的鲁棒性。本方法在实际环境中可以作为语音识别或者声纹识别系统的前端预处理重要的有效方法,拥有很好的应用价值。
  • 一种基于测试噪声鲁棒性端点检测方法

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