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]一种基于深度学习的多源数据融合未爆弹探测方法-CN202310467399.3在审
  • 王俊波;王冰珊;惠军卫;彭志新;潘怡瑾;程铭 - 东南大学
  • 2023-04-27 - 2023-07-21 - G06V20/10
  • 本发明提出了一种基于深度学习的多源数据融合未爆弹探测方法。主要解决现有未爆弹探测技术中准确率低、虚警及漏报过多的问题。方法包括:数据处理模块将接收到的磁探测数据以及图像数据进行处理并传输至深度学习模型,深度学习模型进行未爆弹识别,数据存储模块对深度学习模型的输入输出进行记录,显示模块对获取的磁场、图像及未爆弹的位置进行显示;该发明同时利用磁探测模块及摄像头获取信息,并基于多源数据融合和深度学习得到未爆弹探测结果,有效避免了现有单一磁探测模块探测方法的不足,得到的信息更加全面、多元,减少虚警以及漏报情况的发生,进一步保障人身安全、减少资源消耗。
  • 一种基于深度学习数据融合未爆弹探测方法
  • [发明专利]一种基于计算可靠性的V2V通信中的卸载决策和功率分配方法-CN202111648183.4在审
  • 潘怡瑾;仓一涵;陈明 - 东南大学
  • 2021-12-30 - 2022-04-08 - H04W4/46
  • 本发明公开了一种基于计算可靠性的V2V通信中的卸载决策和功率分配方法,该方法通过构建任务卸载完成模型,在该模型中,将车载用户的总任务分成多个子任务,在将所述的多个子任务发送至雾节点中进行处理,并且所有的子任务都重复发送多次,当雾节点无法处理时,雾节点将子任务发送至云节点中进行处理;确定某个子任务完成时总的时延以及完成概率;确定车载用户总任务完成的可靠性,再根据该可靠性构建在功率约束下的可靠性最大化问题;基于匹配论给出了具体的卸载决策设计方案用以求解最大化问题;本发明在考虑动态信道状态环境下,相比于直接卸载到云节点的基线方案能够有效提高系统可靠性。
  • 一种基于计算可靠性v2v通信中的卸载决策功率分配方法
  • [发明专利]下行多用户MIMO系统中的低复杂度预编码方法-CN201210167709.1有效
  • 吴玉成;刘阳;潘怡瑾;张丽玲 - 重庆大学
  • 2012-05-28 - 2012-09-19 - H04B7/06
  • 本发明公开一种下行多用户MIMO系统中的低复杂度预编码方法,其特征在于步骤包括:设定全局信道矩阵、计算全局信道矩阵的伪逆矩阵,将全局信道矩阵行分解伪逆矩阵列分解,对用户m的分块伪逆矩阵进行正交三角分解并计算用户m的等效信道矩阵,将用户m的等效信道矩阵组建成埃尔米特矩阵并对其进行LDLH分解,最后根据L和D计算用户m的预编码矩阵接收矩阵。其显著效果是:通过全局信道矩阵的伪逆矩阵与块正交三角分解进行零空间计算,避免了复杂的矩阵奇异值分解,快速实现信道块对角化,同时对各单用户等效信道进行埃尔米特矩阵分解,完成预编码矩阵设计,在不损失误码率性能的情况下,有效降低了运算量。
  • 下行多用户mimo系统中的复杂度预编方法

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