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]一种隔水采油效果判识方法-CN202011441695.9有效
  • 梁万银;王尚卫;巨亚锋;罗有刚;江智强;张雄涛;白小佩;赵鹏玉;张家富;张安康 - 中国石油天然气股份有限公司
  • 2020-12-08 - 2023-10-27 - E21B47/00
  • 本发明提供一种隔水采油效果判识方法,包括:S1.保持隔采油井正常生产;S2.打开油套环空闸门,放空套管气;S3.在油套环空出口处安装隔水采油效果判识装置;S4.通过隔水采油效果判识装置判断封隔器坐封效果;S5.恢复油套环空原流程,完成判识。本发明通过观察随着抽油机上下行程往复运动,塑料薄膜是否存在对应的呼吸现象,若无明显呼吸现象,则说明封隔器隔水采油坐封效果良好,不存在泄露情况。若塑料薄膜明显存在呼吸现象,则说明封隔器隔采坐封不严,存在泄露情况。本发明通过该方法实现了在不动管柱、不停井的前提下对隔水采油封隔器坐封的效果进行判识,判识几乎无成本,无风险,对油井的正常生产无任何影响。
  • 一种采油效果方法
  • [发明专利]基于多阶段全维度动态卷积的单样本图像生成模型-CN202310681500.5在审
  • 蒋云良;张雄涛;闫莉莉;申情;刘勇 - 湖州师范学院
  • 2023-06-09 - 2023-10-13 - G06T11/00
  • 本发明公开了基于多阶段全维度动态卷积的单样本图像生成模型,包括多阶段生成器G={G1,G2,…,GN}和判别器D,所述多阶段生成器G由一个静态卷积模块ConvBlock和若干个全维度动态卷积模块ODConvBlock组成,所述判别器D由两个静态卷积模块ConvBlock和一个卷积操作Conv2D组成。本发明首次在单样本生成模型中引入动态卷积模块,并采用并行学习方式,以此提出基于多阶段全维度动态卷积的单样本图像生成模型,能够从多个阶段的并行训练出发,根据不同的输入内容图像进行自适应地卷积操作,从而有效地捕获更丰富的特征。与当前均采用静态卷积神经网络组成生成器架构的模型相比,MODConvGAN利用动态卷积提取更充分的输入图像特征信息,使得生成图像的质量更高,更具有结构一致性。
  • 基于阶段维度动态卷积样本图像生成模型
  • [发明专利]一种基于集成TSK模糊分类器的众包质量提升的方法-CN202010039850.8有效
  • 蒋云良;张雄涛;胡文军;邬惠峰 - 湖州师范学院
  • 2020-01-15 - 2023-05-12 - G06F18/2413
  • 本发明提出了一种基于集成TSK模糊分类器的众包质量提升的方法,包括以下步骤:利用含有标签噪音的两分类数据构建多个具有抗噪能力的TSK模糊分类器TSK‑noise‑FC,在挑选出的不含噪音数据的验证集上产生多个增强属性,从而生成增强验证集;利用经典的模糊聚类算法FCM对增强验证集进行聚类,形成含有标签的多代表点数据,记做数据字典,利用生成的数据字典,对含有标签噪音的数据进行快速矫正,对于每一个含噪音数据的众包数据,找到其最近的代表点,该代表点的标签就是预测的结果。该方法能够降低众包的成本,而且运行速度快,多个具有抗噪能力的弱分类器可以并行运行,对于众包数据的预测,只需要找到最近的含有标签的代表点,此代表点的标签就是该众包数据的矫正结果。
  • 一种基于集成tsk模糊分类质量提升方法
  • [发明专利]一种基于局部知识增强的深度集成方法-CN202211374654.1在审
  • 张雄涛;蒋云良;楼俊钢;邬惠峰;潘宇 - 湖州师范学院
  • 2022-11-04 - 2023-03-21 - G06F18/241
  • 本发明提出了一种基于局部知识增强的深度集成方法,包括以下两个阶段:S1.区域子集的知识扩展阶段:S1.1通过FCM算法将原始数据集划分为多个区域子集,S1.2在多个子集上训练局部分类模型DNN,各个DNN负责学习相应的局部样本;S1.3多重DNN以多机并行的方式执行,构成了栈式结构当中的一个层级,多层栈层的堆叠构建起深度集成模型(PH‑E‑DNN);S2.多模块的输出集成阶段:采用多数投票策略对全局分类模型DNN的全局输出进行组合,得到最终决策输出。该方法有利于提高整体分类性能,充分调动可用计算资源,可适用于并行处理环境。
  • 一种基于局部知识增强深度集成方法
  • [发明专利]一种基于栈式结构的深度对抗ELM分类方法-CN202211374690.8在审
  • 张雄涛;蒋云良;申情;刘勇;孙丹枫 - 湖州师范学院
  • 2022-11-04 - 2023-03-21 - G06F18/24
  • 本发明提出了一种基于栈式结构的深度对抗ELM分类方法,包括以下步骤:S1.将多重ELM子模块进行深度堆叠,构建深度栈式网络;S2.以先前紧邻模块的预测作为当前模块的补偿性知识,将附加知识嵌入到原始输入中,从第二个子模块起,每个子模块的输入设置为先前嵌入知识后的输入数据,学习结果用于更新知识;S3.在多重子模块中提供输入样本时,每个子模块中通过污染一定比例的训练标签引入对抗样本,然后利用栈式结构进行逐层训练,生成基于对抗样本学习的深度栈式网络,该方法能够降低深度模型的复杂程度和计算代价,提高预测性能。
  • 一种基于结构深度对抗elm分类方法
  • [发明专利]共享方位优化的物联网信息感知方法-CN202110997610.3在审
  • 蒋云良;杨珍;张杰;张雄涛 - 湖州师范学院
  • 2021-08-27 - 2023-03-03 - H04W4/021
  • 本发明提供了一种共享方位优化的物联网信息感知方法,所述方法包括:在每个周期内接收请求信息,所述请求信息包括在感知范围内感知的请求信息和/或物联网中其他节点共享的请求信息;将接收的所述请求信息共享至最优方位的物联网的其他节点;若接收的请求信息未达到休眠条件,根据接收的所述请求信息确定每个周期之后的下一个周期的所述最优方位并重复接收请求信息直至接收的请求信息达到休眠条件,进入休眠状态,本发明可提高物联网的信息传递效率、降低能耗。
  • 共享方位优化联网信息感知方法

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