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]基于关键行为识别的移动端短视频高光时刻剪辑方法-CN202310085888.2在审
  • 吴家骥;赵坤;陈少宏;马彦泽;谭铭洲 - 西安电子科技大学
  • 2023-02-09 - 2023-05-09 - H04N21/234
  • 本发明公开了一种基于关键行为识别的移动端短视频高光时刻剪辑方法,主要解决现有智能剪辑方法存在的高光时刻素材识别不准确、剪辑结果观感生硬、剪辑步骤繁琐的问题。其方案为:1)获取输入的视频和图片素材;2)对输入视频素材构建抽帧序列;3)对抽帧序列进行关键行为检测4)根据检测结果结果分割视频素材;5)对输入的图片素材和4)中分割的非关键行为视频切片进行场景分割;6)对分割后的场景进行高光图像帧筛选;7)对高光图像帧和4)中得到的关键行为视频切片按照时间顺序剪辑,得到高光时刻视频。本发明可准确识别输入剪辑素材中的关键行为和高光帧,剪辑结果观感流畅,剪辑步骤简单,可用于手机、平板、智能相机等移动端设备。
  • 基于关键行为识别移动视频时刻剪辑方法
  • [发明专利]一种基于光弹效应的电树枝电热力联合作用测量系统-CN202310086075.5在审
  • 张冠军;赵鑫;高国新;李文栋;王超;张宇程 - 西安交通大学
  • 2023-02-07 - 2023-05-09 - G01N21/84
  • 本发明公开了一种基于光弹效应的电树枝电热力联合作用测量系统,包括机械应力施加装置,待测电树枝试样放置在机械应力施加装置内,机械应力施加装置外部分别设置有高压实验回路、仪器光路、温度控制模块和观测处理单元,高压实验回路、仪器光路和温度控制模块分别与待测电树枝试样连接,高压实验回路用于输出待测电树枝试样引发和生长所需的电压,仪器光路用于实现光弹效应,温度控制模块和机械应力施加装置分别用于在待测电树枝试样上产生温度梯度和施加机械外力,模拟导体线芯发热及承受载荷的实际运行工况;观测处理单元用于观察测量待测电树枝试样内的应力分布条纹和电树枝形貌,提取并分析结果,操作简便、测量精准。
  • 一种基于效应树枝热力联合作用测量系统
  • [发明专利]X射线CT装置、医用图像处理装置以及X射线CT系统-CN202310086276.5在审
  • 王玉权 - 贵州省人民医院
  • 2023-02-09 - 2023-05-09 - A61B6/03
  • 本发明公开了X射线CT装置、医用图像处理装置以及X射线CT系统,包括医学数字成像模块、通信解读及图像载入模块、图像显示模块、构造三维模块以及可视化展示模块;医学数字成像模块,通过光波、电磁波等不可视光线进行扫描,具备将数字信息转换为图像的功能,具体为:首先探测设备将X射线转变为可见光,随后利用光电信号转换器将可见光信号转变为电信号,最后将电信号转换为数字信息,完成后续成像等操作。本发明在使用的过程中,能够形成对医学图像的清晰度的有效提升,并将依靠肉眼无法分辨处理的图像信息导出且自动形成解析图像,使医生能够根据患者病情的变化和病变组织的大小,对病变部位的严重程度进行快速判断。
  • 射线ct装置医用图像处理以及系统
  • [发明专利]分类模型的训练方法、画像生成方法、装置、介质及设备-CN202310086358.X在审
  • 李晟洁;袁野;陈旭旭 - 京东城市(北京)数字科技有限公司
  • 2023-01-19 - 2023-05-09 - G06F16/35
  • 本发明公开了分类模型的训练方法、画像生成方法、装置、介质及设备。其中,分类模型的训练方法包括:获取样本行为数据,提取所述样本行为数据中的实体分词;根据样本行为数据所包含的实体分词的词性,确定样本行为数据的样本类型,以及,根据样本行为数据所包含的实体分词所属类型,确定所述样本行为数据对应的异常行为类型;基于任一异常行为类型对应的各样本类型的样本行为数据,训练得到所述异常行为类型的分类模型。利用正常人员词库中各词的词频差异性无监督地标记出词语的正负词性构建出正负样本库,实现分类模型的训练,降低训练数据的获取难度。训练得到的分类模型可确定对特定人员的风险画像,实现了对特定人员的风险预测。
  • 分类模型训练方法画像生成装置介质设备
  • [发明专利]一种无人机轨迹和资源联合分配方法及计算机可读介质-CN202310086590.3在审
  • 胡钰林;吴鹏 - 武汉大学
  • 2023-01-17 - 2023-05-09 - H04W4/029
  • 本发明提出了一种无人机轨迹和资源联合分配方法及计算机可读介质。本发明计算无人机在任意水平位置对每个地面用户的最大传输速率;构建无人机优化求解目标;然后输入无人机的初始迭代轨迹点集合、初始迭代悬停时间集合、在悬停点和飞行段内无人机对所有用户的调度系数集合;使用凸近似方法构建每次迭代无人机凸优化求解目标;通过椭球法迭代求解得到的凸优化求解目标,获得每次迭代的优化解;并重复执行上述求解步骤直至辅助变量的变化值小于迭代阈值,则输出最优解。本发明具有复杂度低的特点,能够实现对计算资源低占用,适用于未来无人机蜂窝组网等大规模集群通信网络中,具有极高的经济效益。
  • 一种无人机轨迹资源联合分配方法计算机可读介质
  • [发明专利]深度强化学习模型训练方法、图像识别方法及相关设备-CN202310086628.7在审
  • 杨峰;张祥飞;张清辰 - 海南大学
  • 2023-02-06 - 2023-05-09 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种深度强化学习模型训练方法、图像识别方法、装置、设备及存储介质,应用于信息安全领域,该方法包括:利用经验池的经验数据对第一策略神经网络进行训练,将训练完成的第一策略神经网络确定为初始模型;获取预设数量经验数据的环境状态,根据环境状态计算初始模型中每个神经元与模型输出值的平均神经元相关性;利用平均神经元相关性计算神经元的自适应比;在训练第二策略神经网络的过程中,在每个时间步上,通过自适应比分配隐私预算至神经元;确定训练完成的第二策略神经网络为目标模型。通过神经元与模型输出的相关性进行自适应隐私预算分配,避免了现有技术在时间步中加入等量的噪声,降低模型收敛速度和可用性的问题。
  • 深度强化学习模型训练方法图像识别相关设备

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