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]时空嵌入-CN202080070279.4在审
  • J.高;Z.郭;C.李 - 伟摩有限责任公司
  • 2020-10-05 - 2023-01-13 - G06T15/10
  • 用于生成点云的序列的时空嵌入的方法、系统和装置,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。方法中的一种方法包括:获得包括对应于多个时间点中的每个时间点的相应点云输入的时间序列,每个点云输入包括从由载具的一个或多个传感器在相应时间点处捕获的传感器数据生成的点云数据;使用第一神经网络处理每个点云输入,以生成表征点云输入的相应空间嵌入;以及使用第二神经网络处理点云输入的空间嵌入,以生成表征时间序列中的点云输入的时空嵌入。
  • 时空嵌入
  • [发明专利]使用预训练的特征提取器训练蒸馏的机器学习模型-CN202210486139.6在审
  • M.季;E.S.小沃克;Y.宋;Z.郭;C.李 - 伟摩有限责任公司
  • 2022-05-06 - 2022-11-08 - G06V10/764
  • 公开了使用具有预训练的特征提取器的教师机器学习模型来训练学生机器学习模型的方法、系统和装置,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。在一个方面,方法包括获得指定被配置为执行机器学习任务的教师机器学习模型的数据;获得第一训练数据;在第一训练数据上训练教师机器学习模型,以获得训练的教师机器学习模型;通过使用训练的教师机器学习模型处理未标记的训练数据,生成第二自动标记的训练数据;以及至少使用第二自动标记的训练数据,训练学生机器学习模型以执行机器学习任务,其中,所述学生机器学习模型不包括预训练的特征提取器,而是包括具有比预训练的特征提取器更少的参数的不同的特征提取器。
  • 使用训练特征提取蒸馏机器学习模型
  • [发明专利]方法-CN202080084215.X在审
  • A.阿纳斯塔索普洛斯;B.E.海登;C.李;D.劳曼;D.史密斯;G.阿雷斯塔;L.特纳;S.盖林 - 伊利卡科技有限公司
  • 2020-12-01 - 2022-10-18 - H01M4/13
  • 本发明提供用于制备无定形的硼硅酸锂或掺杂硼硅酸锂化合物的气相沉积方法,该方法包括:提供化合物的各组成元素的蒸气源,其中该蒸气源包括至少锂源、氧源、硼源和硅源、以及任选地至少一种掺杂剂元素的源;输送所述锂、所述氧、所述硼和所述硅、以及任选地所述掺杂剂元素的物流;和将来自蒸气源的组成元素共沉积在基底上,其中组成元素在该基底上反应以形成无定形化合物;其中无定形的硼硅酸锂或掺杂硼硅酸锂化合物具有在40‑65原子%范围内的锂含量,基于锂、硼和硅的组合的原子百分数计。
  • 方法
  • [发明专利]载具意图预测神经网络-CN202080088829.5在审
  • J.高;J.毛;Y.沈;C.李;C.孙 - 伟摩有限责任公司
  • 2020-12-18 - 2022-09-13 - G06N3/08
  • 用于使用神经网络生成载具意图预测的方法、系统和装置,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。方法中的一个包括:获得表征环境中的一个或多个载具的输入;从输入生成载具中的每一个的特征;以及对于载具中的每一个:使用多个意图特定神经网络中的每一个来处理载具的特征,其中意图特定神经网络中的每一个对应于意图集合中的相应意图,并且其中每个意图特定神经网络被配置为处理载具的特征以生成对应意图的输出。
  • 意图预测神经网络
  • [发明专利]从图像进行三维位置预测-CN202111493822.4在审
  • L.井;R.余;J.高;H.克雷茨施马尔;K.李;R.齐;H.赵;A.埃瓦西;X.陈;D.考尔;C.李 - 伟摩有限责任公司
  • 2021-12-08 - 2022-06-24 - G06T7/73
  • 用于从图像预测三维对象位置的方法、系统和装置,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。方法之一包括获得图像序列,该图像序列包括在多个时间步长中的每一个处由相机在该时间步长处捕获的相应图像;对于序列中的每个图像,生成图像中已经被确定为描绘第一对象的区域的相应伪激光雷达表示的相应伪激光雷达特征;为序列中特定时间步长处的特定图像,生成特定图像中已被确定为描绘第一对象的区域的图像块特征;以及从相应伪激光雷达特征和图像块特征生成预测,该预测表征在序列中的特定时间步长处第一对象在三维坐标系中的位置。
  • 图像进行三维位置预测

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