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]使用区块链的增量计费-CN201780095650.0有效
  • T·丁克勒克;A·迪特沙尔;M·皮埃拉斯;H·朔尔茨 - 瑞典爱立信有限公司;爱立信电子通讯有限公司
  • 2017-10-06 - 2023-09-22 - H04L12/14
  • 一种用于确定由一个或多个设备(50)提供以便执行服务的资源的资源使用的方法,所述方法包括在采矿机(100)处:确定(S41)与所述服务相关的区块链(35)的最新区块(35b)和在所述最新区块中存在的总资源信息,其中,所述总资源信息表示自所定义的起始时间点以来由所述一个或多个设备(50)使用以用于提供所述服务的总资源数量;确定(S42)所述一个或多个设备(50)中的第一设备的资源的新用例已发生,其中所述新用例未被所述总资源信息反映,并且确定在所述新用例期间由所述第一设备使用的新的资源数量;确定(S43)新的总资源信息,在所述新的总资源信息中,所述总资源信息与所述新的资源数量相合并,并且所述新的总资源信息反映了从所定义的起始点直到确定所述新的总资源信息为止所述一个或多个设备的所述资源的完整使用;生成(S44)所述区块链(35)的新区块(35c),将所述新的总资源信息添加到所述新区块(35c)上,并且将所述新区块添加到所述区块链(35)上。
  • 使用区块增量计费
  • [发明专利]对多TRP场景中波束组报告的增强-CN202280010234.7在审
  • 西瓦·穆鲁加内森;安德烈亚斯·尼尔森;克莱斯·蒂德斯塔;高世伟 - 瑞典爱立信有限公司
  • 2022-01-14 - 2023-09-19 - H04B7/06
  • 实施例包括用于用户设备(UE)的方法,该用户设备(UE)被配置用于无线网络中的波束报告。这种方法包括接收至少第一资源集和第二资源集的配置。每个资源集包括与对应的多个空间滤波配置相关联的多个参考信号。这种方法包括:对第一资源集和第二资源集的参考信号执行测量,并向无线网络发送包括布置在至少第一组和第二组中的测量的波束报告。每个组包括对来自第一资源集的第一参考信号和来自第二资源集的第二参考信号执行的测量。第一参考信号和第二参考信号由UE同时接收。第一组中包括的一次测量被表示为绝对值,而第一组中的其他测量被表示为相对于绝对值的差分值。
  • trp场景波束报告增强
  • [发明专利]用于基于配置许可的传输的方法和装置-CN202180089031.7在审
  • 林志鹏;李静雅 - 瑞典爱立信有限公司
  • 2021-12-31 - 2023-09-19 - H04W72/12
  • 本公开的实施例提供了用于基于配置许可(CG)的传输的方法、装置和计算机程序产品。一种方法包括:确定一个或多个同步信号和物理广播信道块(SSB);根据关于SSB集合与物理上行链路共享信道(PUSCH)资源集合之间的映射的映射信息,确定在关联周期中被映射到所确定的一个或多个SSB的一个或多个PUSCH资源;以及通过使用所确定的一个或多个PUSCH资源来向网络节点发送基于CG的传输的数据。关联周期是其中SSB集合中的所有SSB至少被映射到相应的PUSCH资源一次的时间周期。
  • 用于基于配置许可传输方法装置
  • [发明专利]构建可解释的机器学习模型-CN202180092592.2在审
  • 佩雷普·萨特什库马;萨拉瓦南·M;赛·哈雷什·阿纳曼德拉 - 瑞典爱立信有限公司
  • 2021-02-04 - 2023-09-19 - G06N20/00
  • 提供了一种用于构建机器学习(ML)模型的计算机实现的方法。该方法包括:使用输入数据的集合来训练ML模型,其中ML模型包括多个层,并且每一层包括多个过滤器,并且其中该输入数据的集合包括类别标签;从训练ML模型获得输出数据的集合,其中该输出数据的集合包括类别概率值;通过使用类别标签和类别概率值,针对ML模型中的每一层确定该层中的每个过滤器的工作值;针对ML模型中的每一层确定主导过滤器,其中基于过滤器的工作值是否超过阈值来确定主导过滤器;以及基于每一层的每个主导过滤器构建子集ML模型,其中子集ML模型是ML模型的子集。
  • 构建可解释机器学习模型

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