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专利名称
农业 化学；冶金 建筑 机械工程 区域搜索
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]基于粒子继承与回溯的检测前跟踪方法及其装置-CN202310483588.X在审
  • 罗振;车景平;李鹏飞;陈碧霞 - 周口师范学院
  • 2023-04-27 - 2023-08-04 - G01S13/72
  • 本发明公开了一种基于粒子继承与回溯的检测前跟踪方法及其装置，包括：预设固定检测窗长；在固定检测窗长内，进行标准粒子滤波循环过程，并标注当前时刻系统重采样过程前的父粒子索引；根据父粒子索引，回溯得到各个时刻系统重采样过程前的父粒子集，获取各个时刻系统重采样过程前的父粒子集的权值，得到各个时刻的状态估计值；获取各个时刻的对数似然函数值并进行累加，得到对数似然函数总值；预设检测门限，将对数似然函数总值与检测门限对比，如果对数似然函数总值大于等于检测门限，则目标被检测到；如果对数似然函数总值小于检测门限，则将固定检测窗长向后滑动，直至更新后的对数似然函数总值大于等于检测门限。
  • 基于粒子继承回溯检测跟踪方法及其装置
  • [发明专利]来自音乐音频信号的拍子、和弦和强拍的评估-CN201280074293.7有效
  • A·J·埃罗宁 - 诺基亚技术有限公司
  • 2012-04-30 - 2017-07-21 - G10H1/40
  • 该系统包括拍子跟踪模块，其用于识别音频信号中的拍子时刻(ti)，以及和弦变化估计模块，其用于从在所述拍子时刻(ti)的所述音频信号中的色度重音信息确定和弦变化似然。此外，提供了基于第一重音和第二重音的估计模块，其用于使用各自不同算法从在所述拍子时刻(ti)的所述音频信号确定各自的基于第一重音和第二重音的强拍似然值。处理的最后阶段使用预定义的基于分数的算法识别在拍子时刻(ti)出现的强拍，该预定义的基于分数的算法采用在所述拍子时刻(ti)的和弦变化似然和所述基于第一重音和第二重音的强拍似然的数值表示作为输入。
  • 来自音乐音频信号拍子和弦强拍评估
  • [发明专利]一种基于语义似然估计的粒子滤波重定位方法-CN202010348294.2有效
  • 蒋林;刘奇;向超;方东君;朱建阳;雷斌 - 武汉科技大学
  • 2020-04-28 - 2023-04-18 - G06T7/277
  • 本发明提供一种基于语义似然估计的粒子滤波重定位方法，包括如下步骤：步骤S1：构建栅格地图；步骤S2：通过卷积神经网络的目标检测方法识别物体，并得到该物体的语义信息；步骤S3：利用视觉传感器模拟激光雷达，得到语义激光数据；步骤S4：构建语义地图；步骤S5：通过激光栅格地图获取障碍物似然域，通过语义地图获取物体语义似然域；步骤S6：确定机器人的准确位置。该方法充分结合了障碍物栅格信息和物体语义信息进行重定位，避免单使用激光雷达信息在相似的环境下定位失败的问题。克服了原本粒子滤波方法仅利用环境结构信息进行匹配的不足，能有效解决机器人全局重定位错误的问题，同时增强了重定位的收敛速度。
  • 一种基于语义估计粒子滤波定位方法
  • [发明专利]基于哈密尔顿学习的新型量子态转移方法-CN201910574112.0有效
  • 施荣华;冯艳艳;石金晶;陈淑慧;郭迎 - 中南大学
  • 2019-06-28 - 2022-02-15 - H04B10/70
  • 本发明公开了一种基于哈密尔顿学习的新型量子态转移方法，包括发送方制备输入态并对其进行前向幺正演化；发送方将前向演化后的输入态通过量子信道和交换门发送到接收方；接收方将接收到的演化量子态反向幺正演化并进行似然评估；接收方利用贝叶斯规则对测量输出数据的概率分布进行更新和重采样；接收方根据更新和重采样结果判断输入态是否存在在某一时刻以概率1完美转移到接收方。本发明方法可以通过似然函数和均方误差来评估，似然函数就是量子态转移的保真度，均方误差就是贝叶斯损失，其与交互式量子似然评估实验的测量次数呈现指数下降。
  • 基于哈密尔顿学习新型量子转移方法
  • [发明专利]似然度生成电路和似然度计算方法-CN201680083922.0有效
  • 土肥庆亮 - 三菱电机株式会社
  • 2016-03-28 - 2021-11-09 - H03M13/45
  • 似然度生成电路具有：第1似然度计算电路，其具有将接收值和似然度关联起来的表，通过参照表，计算相对于接收值的似然度；第2似然度计算电路，其具有根据接收值计算似然度的运算式，通过使用运算式，计算相对于接收值的似然度；以及似然度输出控制电路，其根据接收值的接收频度，按照每个接收值选择第1似然度计算电路和第2似然度计算电路中的任意一个似然度计算电路，使未被选择的另一个似然度计算电路的计算处理停止，输出由选择出的一个似然度计算电路计算出的似然度
  • 似然度生成电路计算方法
  • [发明专利]部位估计装置和部位估计方法-CN201380013587.3有效
  • 川口京子;田靡雅基;里雄二 - 松下电器产业株式会社
  • 2013-03-15 - 2017-05-10 - G06K9/00
  • 该装置中，边缘对似然图生成单元(120)计算边缘对似然，生成对每个像素表示该边缘对似然的边缘对似然图，所述边缘对似然表示成对像素是估计对象部位的边缘的似真性。连续性似然图生成单元(130)对边缘对似然图，对设想了估计对象部位的区域内包含的像素的边缘对似然，评价连续性，生成表示具有连续性的边缘对似然作为估计对象部位候选区域的连续性似然图。综合似然图生成单元(140)生成基于预先确定的条件锁定而表示连续性似然图所示的候选区域的综合似然图。
  • 部位估计装置方法以及程序
  • [发明专利]似然度生成装置-CN201780092339.0有效
  • 土肥庆亮 - 三菱电机株式会社
  • 2017-06-27 - 2021-11-05 - H04L27/38
  • 似然度生成装置具备：相似性检测部(101)，其被输入调制方式选择信号(10)和接收值(11)，根据调制方式选择信号(10)检测接收值(11)中包含的各个信息比特之间的似然度的相似性，输出指定应检索的似然度数据的似然度选择信号(13)和指定针对似然度数据的运算的运算选择信号(14)；似然度表参照部(102)，其登记表示各个信息比特的似然度的似然度分布中的与其它小区域不重复的小区域作为似然度数据，从似然度表提取基于似然度选择信号(13)的似然度数据；以及相似性处理部(103)，其对提取出的似然度数据进行由运算选择信号(14)指定的运算，由此求出似然度分布的整体。
  • 似然度生成装置
  • [发明专利]软输出解码器、迭代解码装置和软判定值计算方法-CN200780028116.4无效
  • 本塚裕幸 - 松下电器产业株式会社
  • 2007-08-21 - 2009-07-29 - H03M13/29
  • 公开了能够使似然计算所需的运算量小，并且能够实现运算电路的小型化以及处理延迟时间的缩短的软输出解码器。该软输出解码器(100)包括由γα计算单元(101)、定时调整器(102和103)、γβ计算单元(104)和Λ计算单元(110)，Λ计算单元(110)包括硬判定解码单元(111)、失败似然计算单元(112)、成功似然存储单元(113)和减法器(114)，将由Max-log-MAP解码器求出的多个似然判别为成功似然和失败似然，仅对失败似然进行计算。另外，作为判别成功似然和失败似然的方法，使用依序确定最大似然路径所通过的状态的硬判定解码单元(111)。
  • 输出解码器解码装置判定计算方法
  • [发明专利]一种识别敏感文本的方法及装置-CN202010616349.3在审
  • 农斌 - 北京搜狗科技发展有限公司
  • 2020-06-30 - 2020-10-09 - G06F40/279
  • 并确定该多个分词的似然敏感值和似然非敏感值，根据该待识别文本的先验敏感概率、多个分词分别对应的似然敏感值和似然非敏感值，确定待识别文本是否为敏感文本。在确定前述多个分词中每个分词的似然敏感值和似然非敏感值时，结合预先确定的敏感词库来确定。对于敏感词库中包括的分词，根据该分词的敏感程度值确定该分词的似然敏感值和似然非敏感值；对于敏感词库中包括的分词，根据预先确定的参数确定该分词的似然敏感值和似然非敏感值。使得该第一分词的似然敏感值和似然非敏感值更加准确，相应的，使得对待识别文本的识别结果更加准确。
  • 一种识别敏感文本方法装置
  • [发明专利]移动标签感测和位置估计-CN201880064066.3有效
  • 威廉姆·克里·基尔;塔努·莫汉;盖勒·戈登 - 启迪公司
  • 2018-09-27 - 2021-08-06 - H04W4/02
  • 一种方法包括感测结构的第一状况；感测结构的第二状况；基于结构的第一感测的状况，生成第一组加权似然，其中第一组加权似然包括标签处于结构内的多个网格点中的每个处的加权似然；基于结构的第二感测的状况，生成第二组加权似然，其中第二组加权似然包括标签处于多个网格点中的每个处的加权似然，基于第一组加权似然和第二组加权似然，生成组合的一组似然，以及基于组合的一组似然，估计标签的位置。
  • 移动标签位置估计
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