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]一种基于双通道自监督声特征学习的水下目标识别方法-CN202310512402.9在审
  • 王兴梅;战歌;刘子健;杨东梅;吴沛然 - 哈尔滨工程大学
  • 2023-05-08 - 2023-08-18 - G06V20/05
  • 本发明为了深入研究对比式自监督特征学习方法提升水下目标识别任务性能,提出一种基于双通道自监督声特征学习的水下目标识别方法。包括如下步骤:(1)提出构建双通道自注意力音频编码器模型;(2)提出构建动态正样本存储的双通道自注意力音频编码器模型;(3)完成基于动态正样本存储的双通道自注意力音频编码器模型的水下目标识别方法,提取动态正样本存储的双通道自注意力音频编码器谱图特征,利用多层感知机模型和多分类逻辑回归模型完成水下目标识别任务。本发明提出的一种基于双通道自监督声特征学习的水下目标识别方法具备良好的识别精度和收敛速度,能够有效的在噪声环境下对水下目标进行识别,表现出较强的鲁棒性。
  • 一种基于双通道监督特征学习水下目标识别方法
  • [发明专利]基于深度学习方法的辅助抗沉决策模型生成方法及系统-CN202210434179.6有效
  • 杨东梅;李泽;李昊垚;张祺;张越;张立国;董宇欣 - 哈尔滨工程大学
  • 2022-04-24 - 2023-06-23 - G06V20/40
  • 本发明公开了一种基于深度学习方法的辅助抗沉决策模型生成方法及系统,属于抗沉辅助决策技术领域,其该方法包括:获取预设船舶的舱室区域标号数据和浸水实验数据包括总时间、每个舱室的灌满时间以及浸水视频;将每个舱室的浸水视频进行逐帧处理,得到多个图片以及每张图片对应的时间,并将多个图片以及每张图片对应的时间分成两个部分,第一部分将其顺序打乱,并划分为训练、测试集,第二部分以时间轴为顺序排列;将训练集输入卷积神经网络中进行训练,并将第二部分图片输入训练好的卷积神经网络中,得到向量化数据;将舱室区域标号和向量化数据输入循环神经网络中进行训练,得到辅助抗沉决策模型。该方法提高了抗沉辅助决策的速度以及合理程度。
  • 基于深度学习方法辅助决策模型生成方法系统
  • [发明专利]一种电磁水表的自动零点修正方法-CN202110709596.2有效
  • 熊远明;杨东梅 - 上海肯特仪表股份有限公司
  • 2021-06-25 - 2023-04-07 - G01F25/10
  • 一种电磁水表的自动零点修正方法,依据电磁水表的测量原理,采用如下步骤实现电磁水表的零点自动修正:首先,依据励磁波形自动判别电磁水表的励磁模式,在非连续励磁测量模式下:运用现场的测量信号和无励磁时信号的偏差和产品出厂时无流量信号和无励磁时信号的偏差比对来判断是否处在无流量下静止状态;在连续励磁测量模式下:运用现场测量信号和出厂无流量信号的比对来判断是否处在无流量下静止状态;当判断现场为无流量状态下:计算无流量和无励磁的信号及二者的差值并和出厂值进行比较,对满足修正要求的现场零点信号进行自动修正,确保无流量状态下输出为零;对不满足修正要求的现场信号超过一定范围的进行系统提示。
  • 一种电磁水表自动零点修正方法

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