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]一种基于神经网络的多模涡旋光束解复用方法-CN202110028012.5在审
  • 袁旭东;许亚光;赵瑞智;陈涌创;秦亦强;张超;朱永元;冯霞;邹谨成;洪煦昊;马艺冰 - 南京大学
  • 2021-01-11 - 2021-05-28 - G06K9/00
  • 本发明公开一种基于神经网络的多模涡旋光束解复用方法,包括以下步骤:依照多模涡旋光束的表达式进行数据仿真,构建数据集;设计深度卷积神经网络,对输入图像进行卷积操作提取高阶特征并用下采样处理压缩数据量,得到低维向量,对局部特征进行增强和提取;将其代入卷积神经子网络结构进行高阶特征表征,进一步提取其中所保留的振幅与强度分布的联系,得到与振幅相关的高维向量;将高维向量按顺序一维展开,通过全连接层将学习到的特征映射到数据标签空间上,最终得到振幅占比向量;根据训练效果对模型的可调参数进行修改,使模型表现最优。这种解复用方法可以在较复杂的多模式耦合情况上表现更好,可以凭借输入图像解析出每个模式的振幅,改进光通讯的效果。
  • 一种基于神经网络涡旋光束解复用方法

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