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]方法、装置和计算机程序-CN202310454860.1在审
  • S·帕里斯;K·I·佩德森 - 诺基亚通信公司
  • 2023-04-25 - 2023-10-27 - H04W72/0446
  • 提供了一种方法、装置和计算机程序,该装置具有用于基于接收数据帧的参数将接收数据帧分类为多个类别的部件和用于基于先前接收数据帧的参数从多个类别中为下一数据帧确定类别的部件,其中该确定在下一数据帧到达之前执行。该装置还具有用于基于下一数据帧的所确定的类别从多个调度配置中确定调度配置的部件,其中多个调度配置中的每个调度配置包括至少一个参数;以及用于基于i)下一数据帧的所确定的类别和ii)关于由网络实体进行的数据帧的先前通信的信息来调节所选择的调度配置的至少一个参数的部件。该装置还具有用于利用至少一个经调节的参数激活终端中的所选择的调度配置使得终端调节终端中的所选择的配置的至少一个参数的部件。
  • 方法装置计算机程序
  • [发明专利]机器学习模型分布-CN202280014968.2在审
  • 赵祺阳;S·帕里斯;M·M·巴特;J·阿里-托尔帕 - 诺基亚技术有限公司
  • 2022-02-04 - 2023-10-03 - H04L41/16
  • 根据示例实施例,客户端设备被配置为从集中式单元设备接收验证模型,其中验证模型包括被配置为基于多个模型参数来从输入预测输出的机器学习模型;收集与验证模型的输入对应的无线电测量和与验证模型的输出对应的参数;通过将所收集的无线电测量作为输入馈送到验证模型,来获取作为验证模型的输出的预测参数;比较所收集的参数和预测参数;基于所收集的参数和预测参数之间的比较,来计算针对验证模型的多个模型参数的多个梯度向量;以及向集中式单元设备传输针对验证模型的多个模型参数的多个梯度向量。公开了设备、方法和计算机程序。
  • 机器学习模型分布
  • [发明专利]头部特写肖像的样式传递-CN201610822924.9有效
  • R·巴泽尔;S·帕里斯;R·拜利;I·萨驰斯 - 奥多比公司
  • 2016-09-13 - 2021-12-28 - G06T3/00
  • 公开了用于将至少两个参照图像的样式自动传递到输入图像的技术。输入图像的所得变换在没有改变输入图像的对象的身份的情况下匹配参照图像的视觉样式。每个图像被分解成具有对应的能量等级和残差的细节等级。使用在每个能量等级下最紧密匹配输入图像的参照图像在每个能量等级和残差下执行样式传递操作。输入图像的每个细节等级和残差的变换被聚合以生成具有参照图像的样式的输出图像。在一些情况下,对输入图像的前景执行变换,并且可以以与前景的所聚合的变换成比例的量来变换背景。
  • 头部特写肖像样式传递
  • [发明专利]控制图像之间的过渡的平滑度-CN201610207370.1有效
  • S·帕里斯;S·阿米尔格霍德斯;A·达拉比;E·谢斯特曼 - 奥多比公司
  • 2016-04-05 - 2020-04-10 - G06T3/40
  • 本文中所描述的实施例涉及用于促进图像之间的过渡的平滑度的控制的方法和系统。在实施例中,标识前景图像与背景图像之间沿着与一个定位相关联的边界的像素的颜色值的差异,在该定位处相对于背景图像来粘贴前景图像。之后,执行递归地通过采样因数来降采样将在边界内的像素区域,以产生多个降采样图像,多个降采样图像具有与降采样图像的每个像素相关联的颜色差异指示符。这样的差异指示符指示针对对应的像素是否存在颜色值的差异。为了实行无缝过渡,颜色差异指示符与每个递归地被降采样的图像相关联地被归一化。
  • 控制图像之间过渡平滑
  • [发明专利]用于确定通信网络用户概况的系统和方法-CN200580015101.5无效
  • S·帕里斯 - 韦伯拉玛公司
  • 2005-03-10 - 2007-04-25 - G06Q30/00
  • 本发明涉及一种用于确定通信网络用户概况的方法,其包括以下阶段:-将关于已知网络用户的概况数据保存在数据库中,这些用户形成参考人口,关于已知用户的概况数据(Pi)包括与每个用户(i)相关的一组属性(j)值(Pij),-根据参考人口的用户连接到网站或者网站的一部分的连接历史,对于通过网络可访问的一组感兴趣网站的每个网站或者网站的一部分(s),使用处理装置确定表示连接到所述网站或者网站(s)的一部分的用户的属性值的一组概率(Psj),-根据与用户在给定时间周期内连接的感兴趣的因特网网站或者网站的一部分(s)相关的概率,使用处理装置确定待识别用户具有给定属性的概率。该方法的特征在于,处理装置将待识别用户具有特定属性(j)的概率(m3j)确定为去相关概率值(m1j)与相关概率值(m2j)的组合,该去相关概率值考虑到了与因特网网站或者网站的部分(s)有关的概率,该相关概率值考虑到了关于其为参考人口的一部分的用户的平均概况数据(gj)。
  • 用于确定通信网络用户概况系统方法

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