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]多手势文本输入预测-CN201910004264.7有效
  • 欧阳瑜;翟树民;毕小俊 - 谷歌有限责任公司
  • 2013-09-26 - 2023-07-21 - G06F3/023
  • 本申请涉及多手势文本输入预测。计算设备输出键盘以用于显示,接收用以选择一个或多个键的第一序列的第一手势的指示,部分地基于键的第一序列来确定候选串的集合,并输出候选串的所述集合中的至少一个以用于显示。所述计算设备接收用以选择一个或多个键的第二序列的第二手势的指示,并且确定与键的第二序列相关联的字符被包括在至少部分地基于候选串的所述集合的第一候选单词中,或者包括在并非基于键的第一序列的第二候选单词中。所述计算设备至少部分地基于该确定而修改候选串的所述集合并输出已修改的候选串中的至少一个以用于显示。
  • 手势文本输入预测
  • [发明专利]基于4D脉冲神经网络的脑电认知识别方法-CN202310045690.1在审
  • 赵月;戴国骏;曾虹;徐非凡;欧阳瑜;贾哲 - 杭州电子科技大学
  • 2023-01-30 - 2023-07-04 - A61B5/372
  • 本发明公开了一种基于4D脉冲神经网络的脑电认知识别方法。本发明步骤包括:1、数据获取;2、特征提取;3、基于4D脉冲神经网络的脑电认知识别方法。本发明首先将提取到的EEG信号特征转换为4D表征,作为脉冲神经网络的输入以探索EEG的时频空全局特征。引入卷积和空洞卷积交替变换策略探索EEG信号相邻和相近通道间的潜在关系,以获取空间域的局部细粒度特征,此外,利用参数化模型作为基准网络框架。考虑到EEG信号的不稳定特性,提出基于样本的自适应阈值策略以尽可能消除该特性带来的负面影响,并提升4D脉冲神经网络在EEG认知识别任务上的泛化能力。本发明在各种认知识别数据集上都达到了最优性能,同时在被试间和跨被试识别任务验证了模型有效性。
  • 基于脉冲神经网络认知识别方法

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