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]基于矩阵变换的隐私匹配方法-CN201410091049.2有效
  • 朱晓妍;刘洁;师双双;雷小三;池浩田;陈增宝;姜顺荣;曹磊;苏阳;高曼飞 - 西安电子科技大学
  • 2014-03-12 - 2017-04-19 - H04W12/02
  • 本发明公开了一种基于矩阵变换的隐私匹配方法,主要解决现有社交网中关于隐私匹配中的未能高效的寻求最佳好友的缺陷,其实现步骤为(1)建立用户与证书管理机构CA的通信系统框架;(2)证书管理机构CA为用户提交的属性进行验证,为用户属性产生证书并进行相应证书管理;(3)经证书管理机构CA验证的用户,相互验证身份信息,利用基于矩阵变换实施用户两两之间的匹配。本发明同时考虑共同属性数目和个人偏好两个方面,通过计算两两用户之间的最大匹配值,实现了用户之间的最佳匹配,并用简单的矩阵变换代替以往算法中复杂的加解密计算,提高了移动用户的匹配效率,可用于移动社交网络中
  • 基于矩阵变换算法隐私匹配方法
  • [发明专利]数模变换-CN97180651.9无效
  • S·西格内尔;N·谭 - 艾利森电话股份有限公司
  • 1997-12-05 - 2000-01-19 - H03M1/72
  • 根据一个所发明的递归格雷码至模拟变换执行一个格雷码数字输入信号的D/A变换。根据该递归算法,将数字输入的格雷码位连续地应用在算法递归中,每次递归一个格雷码,并且通过递归地更新中间信号产生模拟输出信号。在每个递归中,根据在该递归中应用的特定的格雷码位有选择地将中间信号反相。中间信号的选择性反相是格雷码至模拟算法的固有特性,并且是减小D/A变换中的误差累积的关键。在基于该算法的D/A变换器结构中,偏移误差的累积将变低。此外,信号反相是数字控制的这个事实允许高精度的实施方式,还改进了D/A变换器的性能。
  • 数模变换
  • [发明专利]一种抗投影变换的矢量地理数据数字水印方法-CN202010136250.3在审
  • 王莹莹;杨成松;杨忠;吴有龙;徐楠 - 金陵科技学院
  • 2020-03-02 - 2020-06-26 - G06F16/29
  • 一种抗投影变换的矢量地理数据数字水印方法,实现了可以有效抵抗投影变换的矢量地理数据数字水印算法,提高了水印算法抗多种攻击的能力。采用角度映射的方法建立水印信息位与水印信息索引之间的映射关系,同时找出投影变换前后矢量地理数据中线状数据角度变化规律,通过将水印信息嵌入到线状数据的角度中,使得算法具有抗复合攻击能力的同时可以抵抗投影变换攻击本发明在充分利用了投影变换间角度变化规律的基础上实现了抗投影变换的盲水印算法,提高了抗投影变换的鲁棒性,同时解决了在不了解原数据的条件下,无法提取数据中水印信息的问题,实现了矢量地理数据追踪溯源的安全保护稳定性
  • 一种投影变换矢量地理数据数字水印方法
  • [发明专利]一种可学习时频变换方法-CN202210699486.7在审
  • 周卫东;刘国洋 - 山东大学
  • 2022-06-20 - 2022-09-30 - G06F17/14
  • 本发明涉及一种可学习时频变换方法,包括依次连接的数据采集器和计算机系统,计算机中设置有可学习时频变换运算单元;可学习时频变换的窗参数通过深度神经网络反向传播算法得到的梯度进行更新。训练完成的可学习时频变换运算单元可以采用快速傅里叶变换加速,提高执行效率。所述可学习时频变换的窗参数根据设定的损失函数,通过反向传播算法更新,免去了传统时频变换中窗函数或小波基的人工设计、选取、参数调节等步骤。此外,可学习时频变换训练完成后参数即固定,成为一种新的时频变换,可以得到针对目标任务最优的时频特征。
  • 一种学习变换方法

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