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专利名称

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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]利用VGA增益更新的分布式闭环功率控制-CN202310462097.7在审
发明人： P·达亚尔;唐艳茹;H-S·陈;P·沃拉;宋基逢;吕思壮;T·常 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H03M1/70 文献下载
摘要：公开了一种闭环功率控制(CLPC)系统，包括用于第一极化的第一信号路径和用于第二极化的第二信号路径。第一信号路径包括第一功率放大器、被配置为检测第一功率放大器的第一输出功率电平的第一输出功率检测器、以及被配置为基于第一输出功率电平与目标有效各向同性辐射功率之间的第一累积误差来确定第一控制器的第一模拟增益和第一数模转换器的第一增益的第一处理器。第二处理器被配置为设置耦合到第一功率放大器的输入端的第一可变增益放大器的第一可变增益。CLPC可以被配置为单独地或作为一个信号路径来控制第一信号路径的增益。
利用 vga 增益更新分布式闭环功率控制

[发明专利]用于调整用于功率受限上行链路载波聚合场景的传输功率的方法和装置-CN201780069313.4有效
发明人： V·K·拉姆库马尔;P·沃拉;H·闫;P·克里希纳穆尔蒂 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2017-10-20 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： H04W52/14 文献下载
摘要：概括而言，本公开内容的某些方面涉及无线通信。在一些方面中，用户设备可以至少部分地基于第二分量载波携带用于该用户设备的控制信息，相对于第二分量载波的传输功率的第二值来减小第一分量载波的传输功率的第一值，其中，第二分量载波的传输功率的第二值是至少部分地基于针对载波聚合所识别的第一最大功率减小值的。该用户设备可以至少部分地基于针对单载波所识别的第二最大功率减小值，将第二分量载波的传输功率增加到第三值。提供了大量其它方面。
用于调整功率受限上行载波聚合场景传输方法装置

[发明专利]CD133结合剂及其用途-CN201780078237.3在审
发明人： J·莫法特;J·亚当斯;G·潘;S·西德胡;R·威廉姆斯;X·张;S·辛格;C·维纳戈帕尔;P·沃拉 -专利权人：多伦多大学管理委员会;麦克马斯特大学
申请日： 2017-10-19 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： C07K16/28 文献下载
摘要：本公开涉及新型的CD133结合剂。本公开还涉及新型的CD133结合剂用于检测表达CD133的细胞和/或定量细胞CD133表达的水平、用于靶向表达CD133的细胞、用于降低表达CD133的细胞中CD133的水平以及用于治疗或预防癌症的用途。
结合剂细胞靶向表达定量细胞癌症检测治疗预防

[发明专利]自动地生成训练数据-CN201110178954.8无效
发明人： G·比勒;P·沃拉;A·麦克戈文;S·阿哈里;M·纳拉辛汉 -专利权人：微软公司
申请日： 2011-06-20 - 公布日： 2011-12-21 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明揭示了自动生成训练数据的技术。计算机可读介质、计算机系统，以及计算设备促进生成二进制分类器和实体提取器训练数据。选择种子URL，并标识种子URL内的URL模式。标识数据结构中的匹配URL，并将对应的查询以及它们的相关联的权重添加到从其中选择训练数据的潜在的训练数据集中。
自动生成训练数据

[发明专利]用于学习高效级联检测器的多实例修剪-CN200880024082.6有效
发明人： C·张;P·沃拉 -专利权人：微软公司
申请日： 2008-07-01 - 公布日： 2010-06-16 - 主分类号： G06F15/18 文献下载
摘要：“分类器训练器”训练用于检测信号中的特定对象(例如，图像中的脸、语音中的词语、信号中的模式等)的组合分类器。在一个实施例中，引入“多实例修剪”(MIP)来训练组合分类器的弱分类器或“特征”。具体地，将已训练的组合分类器和用于设置虚假肯定/否定操作点的相关联的最终阈值与所学习的中间拒绝阈值相组合以构造组合分类器。拒绝阈值是使用确保原始组合分类器检测到的对象也被该组合分类器检测到的修剪过程来学习的，从而保证在修剪之后对训练集合相同的检测率。贯穿训练所需的唯一参数是最终级联系统的目标检测率。在附加实施例中，组合分类器使用权重修整、自引导和被称为“肥树桩”分类器的弱分类器的各种组合来训练。
用于学习高效级联检测器实例修剪

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