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LSTM-RBF的云资源预测方法-CN202110930841.2在审
  • 包晓安;苏逸凡;张娜;吴彪;涂小妹;金瑜婷 - 浙江理工大学
  • 2021-08-13 - 2022-01-04 - G06F16/2458
  • 本发明公开了一种基于LSTM‑RBF的云资源预测方法,属于云资源预测领域。S10,读入云计算平台资源负载情况数据,数据归一化处理,转化为有监督学习问题。S20,使用LSTM神经网络进行资源预测。S30,使用RBF神经网络进行资源预测。S40,使用BP神经网络对LSTM和RBF的预测值进行混合预测。S50,输出混合预测结果。本发明采用基于LSTM‑RBF混合模型进行云计算资源预测,弥补了RBF模型不够快速与精确的不足,避免了LSTM模型训练时间呈指数倍增的问题,在混合方法上采用了BP神经网络对预测结果进行训练,区别于传统的权重搜索方法,本发明所采用的方法有效提高了预测结果的精确性。
  • 一种基于lstmrbf资源预测方法
  • [发明专利]一种基于局部彩色纹理特征的人脸活体检测方法-CN201910064240.0有效
  • 张娜;林晓东;包晓安;徐璐;易芮;涂小妹 - 浙江理工大学
  • 2019-01-23 - 2020-09-29 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于局部彩色纹理特征的人脸活体检测方法,涉及智能安防认证、计算机视觉领域。本方法包括以下步骤:S1:读入视频图像,抽取样本集;S2:人脸检测及预处理;S3:提取彩色纹理特征;S4:选取高辨识度局部图像;S5:统计分类结果,输出分类类别。本发明通过提取一种高效的彩色纹理特征,选用CoALBP特征和LDP特征组成的融合纹理特征,增加了空间特征和梯度特征信息,同时选用HSV和YCbCr色彩空间组成的融合色彩空间,增加了亮度信息和色彩信息。本方法在选用高效特征的同时,采用了有效的策略,将图像进行局部分割,从中选取高辨识度的局部图像作为训练和检测数据,使训练得到的分类器更具一般性。
  • 一种基于局部彩色纹理特征活体检测方法

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