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]一种神经网络加速器及其软错误处理装置和方法-CN202310875376.6在审
  • 吴旗;魏晓辉;王晨洋;岳恒山;徐海啸;董飒 - 吉林大学
  • 2023-07-17 - 2023-10-13 - G06N3/063
  • 本申请公开了一种神经网络加速器及其软错误处理装置和方法,应用于机器学习技术领域,包括:载入装置,用于对原始过滤器进行分组,并为每个分组配置校验过滤器;在脉动阵列中依次进行各分组的权重加载,加载时将分组的校验过滤器部署在该分组第一列;脉动阵列;包括依次连接的M个校验单元的校验行;校验单元用于:当与校验过滤器连接时传递校验数据至后级校验单元;当与原始过滤器连接时,传递校验数据至后级校验单元,并将原始过滤器输出的各个计算结果与相应校验值进行误差比较;错误恢复装置用于基于误差比较结果以及错误恢复规则进行错误处理。应用本申请的方案,有效地实现了软错误处理,节约了硬件资源和计算资源,避免了过度保护。
  • 一种神经网络加速器及其错误处理装置方法
  • [发明专利]基于SiO2-CN202310701681.3在审
  • 董飒;朱子欣;何康丽;施秋赟;冯建国 - 扬州大学
  • 2023-06-14 - 2023-09-05 - G01N21/25
  • 本发明属于食品安全快速检测技术领域,公开了一种用于啶虫脒检测的荧光及比色双信号生物传感器及其制备方法和应用。本发明以适配体(Apts)功能化的Fe3O4@Au@Pt(Fe3O4@Au@Pt@Apt)和荧光标记(FAM,6‑羧基荧光素)适配体互补链(cDNA)功能化的SiO2(SiO2@cDNA‑FAM)为识别探针,利用适配体对目标物的特异性识别,及Fe3O4@Au@Pt的酶催化活性及其对荧光的猝灭作用,配合磁分离技术,构建了一种比色和荧光双信号输出的高灵敏度适配体传感器用于啶虫脒检测。
  • 基于siobasesub
  • [发明专利]一种网络数据分类方法、系统、电子设备及存储介质-CN202310303361.2在审
  • 董飒;魏晓辉;吴旗;于洪梅;刘杰;徐海啸;李翔;欧阳若川 - 吉林大学
  • 2023-03-27 - 2023-05-30 - G06F18/2415
  • 本发明公开了一种网络数据分类方法,涉及网络数据分类领域,应用于关系分类器,通过激活扩散的算法,在获取网络数据中结点的邻居集时适当扩展了邻域的范围,打破了网络数据分类中基于一阶马尔可夫假设简化处理的直接邻域获取方式下分类信息获取的局限性,通过改变邻域获取的方式,扩展了分类结点时考虑的邻居结点的范围,从而在构建关于各个类别的参考向量时获取了更多的分类信息,提高了结点的同质性,提高了分类精度,同时与协作推理的方式相结合,对未标记结点的类别概率进行迭代,进一步提高了未标记结点的最终得到的类别概率的准确度。本发明还公开了一种网络数据分类系统,电子设备及存储介质,具有与上述网络数据分类方法相同的有益效果。
  • 一种网络数据分类方法系统电子设备存储介质
  • [发明专利]一种面向有序命题的信息融合新方法-CN201510041738.7在审
  • 刘大有;杨博;朱允刚;赖永;王生生;刘杰;李丽娜;董飒;陈慧灵;金弟 - 吉林大学
  • 2015-01-27 - 2015-06-03 - G06F19/00
  • 本发明公开了一种面向有序命题的信息融合新方法,围绕有序命题类问题,提出了基本支持函数的凸度、扩展无知、基本(或准-基本)支持函数λ*的信息心、信息熵,基本支持函数间的相容性等概念。提出与求质心不同的λ*“信息心”计算新方法,求λ*信息心只涉及λ*的较大信任值,其作用被突出,可理解为较大信任值被赋予了更大的权重。针对有多个最大信任值和/或“近似最大”信任值的λ*,提出了改进的信息熵计算方法,并验证了其有效性。最终提出了整合信息心、信息熵计算,相容性度量,非正整数信息心处理、扩展无知和凸度等的基本支持函数融合新方法,有效解决了有序命题类问题的信息融合问题。
  • 一种面向有序命题信息融合新方法

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