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模式预报产品降尺度方法-CN202310437043.5有效
  • 丁姝妍;智协飞;王靖宇;吕阳;季焱 - 南京信息工程大学
  • 2023-04-21 - 2023-10-27 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种基于深度学习的模式预报产品降尺度方法,包括:采集地面高程数据、低分辨率数值模式预报数据、高分辨率观测数据,并对数据进行预处理,构成降尺度数据集;搭建基于改进卷积神经网络的深度学习模型;基于所述训练集和模型进行训练;基于实时低分辨率数值模式预报数据、地面高程数据生成高分辨率降尺度产品。本发明使用卷积处理地面高程数据,保留其高分辨率信息的同时控制了其在网络特征提取和降尺度部分的比例,提高了结果的准确率;结合了非局地注意力机制与Res2net模块,提高了数据利用效率和网络拟合能力;采用最近邻插值与卷积运算配合进行上采样,规避了转置卷积带来的棋盘效应,提高了模型的准确率和实用价值。
  • 一种基于深度学习模式预报产品尺度方法
  • [发明专利]一种基于2N-CN202310045876.7有效
  • 陈亮中;付卫;贺晓宇;姜屹;王靖宇 - 四川大学
  • 2023-01-30 - 2023-10-20 - G06T17/20
  • 本发明公开了一种基于2N‑Tree带附面层的贴体笛卡尔网格生成方法,该方法包括设置网格生成控制参数;几何模型三角化;生成初始网格;基于2N‑Tree数据结构的网格细分;非计算域单元的标记、删除;前锋面网格的光滑与投影;边界层网格生成。该方法生成的贴体笛卡尔网格在物面边界附近能生成满足用户需求的边界层网格,为模拟复杂几何外形的高雷诺数可压缩流动问题时,提高流场数值模拟精度;同时能够自动生成保特征的贴体笛卡尔网格,且无需在不同的软件之间人工传递数据,自动化程度更高。
  • 一种基于basesup
  • [发明专利]一种基于自适应近邻图嵌入的无监督数据降维方法-CN202110216073.4有效
  • 王靖宇;谢方园;聂飞平;李学龙 - 西北工业大学
  • 2021-02-26 - 2023-09-19 - G06V40/16
  • 本发明涉及一种基于自适应近邻图嵌入的无监督数据降维方法,属于图像识别与分类和模式识别领域。包括数据预处理;构建近邻图并初始化;采用交替迭代优化目标函数;本发明还提出了一种基于上述数据降维方法的人脸识别方法,对人脸图像进行降维得到投影矩阵和低维数据,对低维数据采用无监督聚类算法进行聚类,得到各类别的聚类中心;根据待分类图像与各个聚类中心之间的欧式距离并取欧式距离最小的聚类中心,则该聚类中心所属的类别就是新人脸图像的类别。在低维空间内进行人脸识别,可以降低数据的存储量,减小数据的计算量,提高计算效率,最终提高人脸识别技术的实时性和识别精度。
  • 一种基于自适应近邻嵌入监督数据方法

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