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]一种基于双分支结构的秦腔人像分割方法-CN202211688890.0在审
  • 周明全;杨雪;冯龙;周蓬勃;刘阳洋;刘雨萌;武浩东 - 西北大学
  • 2022-12-27 - 2023-07-28 - G06V40/10
  • 本发明公开一种基于双分支结构的秦腔人像分割方法,首先通过基于ResNet结构编码器对秦腔图片信息进行编码处理,编码信息由全局模块和细节模块共享,全局模块用五个卷积块作为解码器,同时通过基于空洞空间金字塔池化增强感受野,实现多尺度信息提取,更大范围捕获图像上下文信息,并通过逐元素求和连接到每个卷积块;细节模块同样使用五个卷积块作为解码器,通过基于ECA‑net结构对图像通道特征进行加强,通过空洞空间金字塔池化结构扩大感受野,并且使其在扩大感受野的同时,保证分辨率。增大感受野后可检测分割大的目标,高分辨率则可精确定位目标,同时捕获多尺度信息,解决了在高分辨率下对秦腔图片人像信息进行分割的问题。
  • 一种基于分支结构秦腔人像分割方法
  • [发明专利]一种Bi4-CN202310152537.9在审
  • 赵武;陈启晨;罗晓丽;赵薪雅;张鹏;孙玉书;黄宁宁;王士铖;李强;闫军锋;翟春雪;贠江妮;马晓龙 - 西北大学
  • 2023-02-22 - 2023-07-28 - B01J27/125
  • 本发明提供一种Bi4O5I2/NaYF4:Yb,Tm复合材料、制备方法及应用,制备方法包括以Bi(NO3)·5H2O为Bi源、KI为I源、乙二醇为溶剂,加入氢氧化钠溶液调节pH值,通过溶剂热反应制得片状Bi4O5I2材料;以NaOH为Na源,NH4F为F源,以无水乙醇为溶剂,搅拌并超声制得溶液A,以YCl3·6H2O为Y源,YbCl3·6H2O为Yb源,TmCl3·6H2O为Tm源,含有柠檬酸的去离子水为溶剂,搅拌并超声制得溶液B;将溶液A滴加到溶液B中搅拌后通过溶剂热反应制得棒状NaYF4:Yb,Tm材料;将制得的片状Bi4O5I2材料和棒状NaYF4:Yb,Tm材料加入无水乙醇中超声至完全溶解,通过溶剂热反应最终制得Bi4O5I2/NaYF4:Yb,Tm复合材料。本发明制备的Bi4O5I2纳米片直径为30~70nm,厚度为8~15nm,有较大的比表面积和空隙,可以吸收更多的光。通过与棒状NaYF4:Yb,Tm材料复合生成Bi4O5I2/NaYF4:Yb,Tm复合材料,增加了对近红外光谱的利用。
  • 一种bibasesub
  • [发明专利]基于持续学习的WiFi手势增量识别系统的构建方法-CN202211602974.8在审
  • 常俪琼;张钰琪;杨小凤;贾万;李欣怡;王举;王薇 - 西北大学
  • 2022-12-13 - 2023-07-28 - G06F3/01
  • 本发明公开了一种基于持续学习的WiFi手势增量识别系统的构建方法,该方法从不断增加的数据流中学习信息,逐渐扩展已学习的信息并将其应用于未来的学习,使得到的识别系统具有稳定性和可塑性。包括在基于无线网卡的环境中,部署收发器,收集信道状态信息CSI;在样本采集环境中完成手势,得到手势动作样本集;从手势样本数据提取幅值信息并进行预处理;对处理后的数据进行子载波选择和降维,得到数据集;使用神经网络对数据集进行特征提取与分类,得到初始模型;以初始模型为基模型,采用持续学习中的梯度情景记忆方法对初始模型分别进行类别增量和领域增量学习,得到动态的基于持续学习的WiFi手势增量识别系统。
  • 基于持续学习wifi手势增量识别系统构建方法
  • [发明专利]一种提高自动井位优化的优化效率方法-CN202010059372.7有效
  • 丁帅伟;席怡;刘广为;王硕亮;李俊键;黄雷;袁义东 - 西北大学
  • 2020-01-19 - 2023-07-28 - G06F30/25
  • 一种提高自动井位优化的优化效率方法,利用生产潜力图初始化井位来代替粒子群算法随机初始化井位,调用数模软件进行完整油藏数值模拟运算,结合速度和位置更新策略,更新粒子群算法中的速度和位置参数;再增加一个阈值参数ε,来评价每个粒子所提供的布井,再调用数值模拟软件进行全部生产时间的模拟计算,对于那些布井结果评价阈值低于ε的模拟方案,剩余的模拟时间采用数学方法进行预测模拟判断是否满足算法迭代停止条件,即最大迭代代数;如果不满足继续上述操作,最终得到最优井位和优化结果。本发明结合了粒子群数学优化算法和油藏工程理论,在布井结果和计算机时方面具有较强的优势,对于实际油藏的井位优化具有一定的适用性和可靠性。
  • 一种提高自动井位优化效率方法
  • [发明专利]一种基于用户动态兴趣的个性化旅游路线推荐方法-CN202010049443.5有效
  • 段治州;史维峰;王洁;田梦允 - 西北大学
  • 2020-01-16 - 2023-07-28 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种基于用户动态兴趣的个性化旅游路线推荐方法,将用户的历史访问记录划分为多个旅游序列,如果用户访问两个POI之间的时间间隔大于阈值,将用户的历史访问记录划分为新旅游序列;构建用户兴趣向量,提取景点特征;旅行者选择旅游路线的起点和终点,考虑经过旅游路线的时间或距离预算,给定POI集合P,预算B,起点POIp1∈P,终点POIpN∈P,在起点、终点和预算条件下推荐得分最高的旅游路线。本发明将用户对景点类别的兴趣偏好值结合景点通过卷积神经网络提取到的特征信息,解决用户对某类景点兴趣度的识别问题,融入用户对每个景点的流行度的兴趣值,实现用户旅游时兴趣动态变化路线推荐。
  • 一种基于用户动态兴趣个性化旅游路线推荐方法
  • [发明专利]一种基于多任务学习的微博水军识别的方法-CN202310190085.3在审
  • 杨建锋;愉滨铨;高岭;贺侯伟;任杰 - 西北大学
  • 2023-03-02 - 2023-07-25 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种基于多任务学习的微博水军识别的方法:步骤S1,把用户关注数量、粉丝数量、性别、微博等级、是否认证、认证类别、阳光信用、会员类别、会员等级、博文内容进行数据预处理,按照用户认证类别将任务分为t1,t2...,t5;排序π∈δ5,δ5是5个元素上所有排列的对称群,使用SVM模型为每个任务训练分类器,并计算排序π中每一个任务所对应的权重;步骤S2,通过解决平均误差研究顺序π,遍历δ5中的每个π,通过最小化尚未解决任务的对应项上限确定π(i),确定学习的最佳顺序;步骤S3,根据最佳学习顺序,通过并行化训练SVM模型实现微博水军识别。本发明的方法能够有效解决目前主流的舆情处理微博水军分类问题存在耗时长、准确率较低的缺陷。
  • 一种基于任务学习水军识别方法

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