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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  • [外观设计]礼盒套件(新年)-CN202330066976.9有效
  • 凌小梅;顾晓玲;李海斌;周利霞 - 广西仙茱中药科技有限公司
  • 2023-02-22 - 2023-06-20 - 09-03
  • 1.本外观设计产品的名称:礼盒套件(新年)。2.本外观设计产品的用途:用于产品的外包装。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状、图案与色彩的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片:套件1主视图。5.请求保护的外观设计包含色彩。6.本外观设计产品为平面产品,省略套件4俯视图;本外观设计产品为平面产品,省略套件4仰视图;本外观设计产品为平面产品,省略套件4左视图;本外观设计产品为平面产品,省略套件4右视图。
  • 礼盒套件新年
  • [发明专利]一种基于层次图注意力网络的个性化服装推荐方法-CN202211165561.8在审
  • 闫佳伟;顾晓玲 - 杭州电子科技大学
  • 2022-09-23 - 2022-12-20 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种基于层次图注意力网络的个性化服装推荐方法。本发明主要涉及服装推荐领域,其中主要涉及构建层次结构图,并在层次结构图上进行消息传递以更新层次结构图中节点的嵌入表示,从而解决兼容性匹配和个性化推荐两个问题。本发明具体包括以下步骤:1、构建层次结构以及节点的嵌入初始化。2、层次图卷积。3、模型预测与优化。本发明提出了一种能够同时针对兼容性匹配和个性化推荐两个任务的模型,特别是构建了层次结构图,在层次结构图上应用图神经网络消息传递机制和注意力机制,使得层次图中的节点具有很强的表达能力,从而进一步提升了模型的性能。
  • 一种基于层次注意力网络个性化服装推荐方法
  • [发明专利]一种均匀降温的快速成型注塑模具-CN202210904346.9在审
  • 顾晓玲 - 顾晓玲
  • 2022-07-28 - 2022-11-18 - B29C45/26
  • 本发明涉及一种注塑模具。本发明涉及一种均匀降温的快速成型注塑模具。其包括固定装置和设置于固定装置顶部的按压装置,固定装置包括固定机构,固定机构包括下模具,下模具的顶部开设有下模腔,下模腔的周围开设有冷却腔,冷却腔设置于下模具的内部,按压装置包括按压机构。本发明升降板通过同步结构和上模具同步移动,在插杆、螺纹杆和驱动液的配合下,升降板将下模腔和上模腔的侧壁给清理干净,并且在注塑完成之后,升降板还能帮助注塑件进行脱模,并将残留在注塑腔内部的注塑件残渣给清理掉,大大降低常见注塑方法中对模具的清理难度,同时降低注塑件脱模的困难。
  • 一种均匀降温快速成型注塑模具
  • [发明专利]一种姿态和纹理引导的时尚服装设计合成方法-CN202110660701.8有效
  • 顾晓玲;俞俊;黄洁 - 杭州电子科技大学
  • 2021-06-15 - 2022-09-20 - G06T11/00
  • 本发明公开了一种姿态和纹理引导的时尚服装设计合成的方法。本发明步骤:1、借助现有的时尚数据集,收集任务的数据,并对数据进行预处理,构建时尚图像、姿态信息、语义信息数据组;2、以生成自然准确的时尚图像为目标,构建两阶段生成模型;生成模型包括语义布局生成网络和纹理生成网络,实现纹理有效转移,生成多样性的时尚图像;3、在最小化对抗损失、交叉熵损失、像素级损失、感知损失及风格损失下,利用收集到的数据组训练语义布局生成网络和纹理转移网络;4、通过反向传播算法对生成模型中的网络参数进行训练,直至整个模型收敛,生成对应的时尚图像。本发明在Fashion‑Gen数据集上进行了实验,在定量和定性上都取得了很好的结果。
  • 一种姿态纹理引导时尚服装设计合成方法
  • [发明专利]一种多网络联合辅助生成式知识蒸馏方法-CN202210172188.2在审
  • 匡振中;王一琳;丁佳骏;顾晓玲;俞俊 - 杭州电子科技大学
  • 2022-02-24 - 2022-05-27 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种多网络联合辅助生成式知识蒸馏方法,首先进行图像分类数据集预处理;然后根据确定的图像分类数据集选择教师网络模型并训练;再根据确定的图像分类数据集选择困难样本生成器G1和学生网络,组成对抗知识蒸馏框架;建立生成对抗知识蒸馏的目标函数;对组建好的对抗知识蒸馏框架进行迭代训练;最后引入简单样本生成器G2,使用困难样本生成器G1和简单样本生成器G2交替调整学生网络,得最终结果。本发明额外引入了一个简单样本生成器,并且简单样本生成器直接复制训练好的困难样本生成器,并没有增加计算量,而且操作简单。在简单样本生成器帮助学生网络回顾简单样本的情况下,最终在目标任务上取得了更好的效果。
  • 一种网络联合辅助生成知识蒸馏方法
  • [发明专利]一种基于注意力机制的三维点云上采样方法-CN202210172212.2在审
  • 刘吴杰;匡振中;丁佳骏;顾晓玲;俞俊 - 杭州电子科技大学
  • 2022-02-24 - 2022-05-27 - G06T17/00
  • 本发明公开了一种基于注意力机制的三维点云上采样方法,包括以下步骤:步骤1:三维点云数据预处理;步骤2:构建基于注意力机制的三维点云上采样网络结构;步骤3:建立目标点云和输出点云之间的损失函数;步骤4:采用公开数据集进行训练及测试,输出最终结果。本方法提出了基于注意力机制的三维点云上采样网络,进一步加强了对局部特征和邻域关系的学习,并加入残差结构以优化信息传递过程,提高了三维点云上采样的准确率,降低了目标点云与上采样所得点云之间的损失。通过实验结果显然证实了所提出方法的高效性与实用性,本发明方法对三维点云上采样更高效和准确。
  • 一种基于注意力机制三维点云上采样方法
  • [发明专利]一种基于稠密流的虚拟试衣方法-CN202110686459.1在审
  • 顾晓玲;王涛;俞俊 - 杭州电子科技大学
  • 2021-06-21 - 2021-10-22 - G06T11/00
  • 本发明公开了一种基于稠密流的虚拟试衣方法。本发明主要涉及利用深层神经网络生成目标语义分割图,并通过语义分割图利用可变形卷积神经网络预测稠密流,用于对源服装的特征信息进行空间形变并与目标人体信息融合得到服装转换的结果。本发明包括如下步骤:步骤(1)、生成目标语义分割图;步骤(2)、计算稠密流;步骤(3)、对人体信息和源服装信息进行融合得到最后的结果。本发明不需要服装的原始产品图,而是一张模特图,同时也能完成同一件服装在不同人物身上以不同视角的呈现,生成的结果纹理清晰,转换自然,目前获得了在该领域最好的效果。
  • 一种基于稠密虚拟试衣方法

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