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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果546328个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种基于凸优化的上行协作中继波束成形方法-CN201310219189.9有效
  • 刘琚;郑丽娜;王新华;王清;卢冰冰 - 山东大学
  • 2013-06-04 - 2013-08-28 - H04B7/06
  • 针对基站装置有多天线的多源多中继的协作通信系统,本发明提出了一种中继节点波束成形权向量与基站端线性均衡向量联合优化的技术方案,以求在基站处接收信噪比不小于一定门限值的前提下,使中继节点处功率消耗最小化。该优化问题中包含两个待优化向量。本发明首先将最优化的线性均衡向量用中继节点波束成形向量表示,进而两个向量的联合优化问题转化为仅包含中继节点波束成形权向量优化问题,运用凸优化首先求得最优化的波束成形权向量,进而根据两个向量之间的关系,求得最优化的基站处线性均衡向量,实现中继节点功率最小化。
  • 一种基于优化上行协作中继波束成形方法
  • [发明专利]一种模态信息优化过程模型的数据同化方法-CN202210447021.2在审
  • 不公告发明人 - 中国科学院地理科学与资源研究所
  • 2022-04-26 - 2022-07-12 - G06F30/20
  • 本发明涉及一种模态信息优化过程模型的数据同化方法,步骤包括:1)对观测向量时间序列集合及过程模型模拟状态向量时间序列集合的映射观测向量时间序列集合进行模态信号分解;2)利用观测向量时间序列集合的模态信号分解、过程模型模拟状态向量时间序列集合的映射观测向量时间序列集合的模态信号分解计算模态集合优化量;3)利用模态集合优化量计算过程模型状态向量优化量并对状态向量进行优化;4)利用模态信息优化后的过程模型状态向量优化过程模型模拟本发明将传统时间域同化方法拓展到模态域,利用观测向量和过程模型模拟的时间序列模态信息实现了过程模型的优化
  • 一种信息优化过程模型数据同化方法
  • [发明专利]高精地图变道区间车道向量平滑方法、系统及介质-CN202211659600.X在审
  • 张维;郭杨斌;罗跃军 - 武汉中海庭数据技术有限公司
  • 2022-12-22 - 2023-06-09 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种高精地图变道区间车道向量平滑方法、系统及介质,其方法包括以下步骤:获取待优化车道向量段;在待优化车道向量段上按照预设采样锚点条件选取多个采样点和多个锚点,基于Frenet标架将相邻两个锚点之间的待优化车道向量段转换为多阶函数,获取多个单元向量段多阶函数;对每个采样点和每个所述锚点施加预设约束条件,获取待优化车道向量段的所有单元向量段多阶函数的目标函数;根据求解系数后的单元向量段多阶函数,获取待优化车道向量段对应的优化曲线;将优化曲线转换为三维优化曲线,并将三维优化曲线与原始车道向量被截取后余下的部分进行拼接;以解决车道向量形状弯折、突变、曲率过大等不满足自动驾驶平稳平滑行驶要求的问题。
  • 地图区间车道向量平滑方法系统介质
  • [发明专利]视频推荐方法及装置-CN201810758237.4有效
  • 滕飞 - 阿里巴巴(中国)有限公司
  • 2018-07-11 - 2022-08-05 - G06F16/735
  • 该方法包括:根据目标用户的用户行为数据,确定目标用户对应的初始用户特征向量,并确定目标用户对应的正样本视频和负样本视频;通过神经网络获取目标用户对应的第一优化用户特征向量、正样本视频对应的优化视频特征向量以及负样本视频对应的优化视频特征向量;根据正样本视频对应的优化视频特征向量与第一优化用户特征向量之间的相关性,以及负样本视频对应的优化视频特征向量与第一优化用户特征向量之间的相关性,优化神经网络的参数;基于优化后的神经网络,向目标用户进行视频推荐
  • 视频推荐方法装置
  • [发明专利]非理想CSI下多天线解码转发中继收发机优化方法-CN201810547474.6有效
  • 沈弘;秦宇静;许威;赵春明 - 东南大学
  • 2018-05-31 - 2020-11-03 - H04B7/155
  • 本发明公开一种非理想CSI下多天线解码转发中继收发机优化方法,通过构建非理想信息CSI情况下,以系统发射功率受限为约束,最大化系统的端到端信息传输速率为目标的优化问题,联合优化信源发射波束成形向量、中继接收波束成形向量以及中继发射波束成形向量优化过程是首先优化中继端的发射波束成形向量,然后固定中继接收波束成形向量,对信源发射波束成形向量进行优化,再固定信源发射波束成形向量,对中继接收波束成形向量进行优化,重复中继接收波束成形向量和信源发射波束成形向量交替优化步骤直至系统的可达信息传输速率收敛
  • 理想csi天线解码转发中继收发优化方法
  • [发明专利]指标评估方法及装置-CN201610944177.6有效
  • 程捷;刘旭东;项定义 - 华为技术有限公司
  • 2016-11-02 - 2021-07-20 - G06F9/455
  • 本申请实施例提供了一种指标评估方法及装置,该方法包括:获取测试程序的指令流并分割成长度相等的N个指令片段;确定该N个指令片段对应的特征矩阵A、均值列向量B和权重向量W;根据该特征矩阵A、该列向量B、该权重向量W和多个优化目标确定该测试程序的目标优化模型,并求解该目标优化模型的优化向量;确定该优化向量对应的指令片段的编号向量和系数向量;将该编号向量对应的指令片段分别在模拟装置中进行模拟,得到该编号向量对应的指令片段的特征指标向量;确定该特征指标向量和该系数向量的内积为评估该测试程序的特征指标。
  • 指标评估方法装置
  • [发明专利]一种几何估计图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110784134.7在审
  • 郭亨凯;赵旺;刘绍辉 - 北京字跳网络技术有限公司
  • 2021-07-12 - 2023-01-17 - G06T7/62
  • 本公开实施例公开了一种几何估计图像处理方法、装置、电子设备及存储介质,其中该方法包括:将目标图像的初始的深度图、所述初始的深度图的第一置信度、初始的法向量图和所述初始的法向量图的第二置信度,输入优化器;通过所述优化器,以优化后的深度图和优化后的法向量图,分别与优化前的深度图和优化前的法向量图的差值最小,并且以基于优化后的深度图和优化后的法向量图中相同区域确定出的局部平面间的误差最小为优化目标,对深度图和法向量图进行联合优化;其中,所述第一置信度和第二置信度,作为计算所述差值和所述误差时的权重;通过所述优化器,输出优化完成的深度图和法向量图。能够提高图像的深度图和法向量图的精度。
  • 一种几何估计图像处理方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种端到端通信的资源分配分组优化方法-CN202110844870.7在审
  • 陈畅;许斌斌;袁晶;黄均才;刘鉴栋;唐金锐;唐若笠 - 广东电网有限责任公司广州供电局
  • 2021-07-26 - 2021-11-02 - H04W4/70
  • 本发明公开了一种端到端通信的资源分配分组优化方法,实现步骤为:构建蜂窝网络端到端通信的资源分配优化向量、资源分配模型以及约束条件;将资源分配优化向量中各优化变量根据变量属性进行分组,得到分组后的资源分配优化向量;将资源分配模型作为优化目标,结合其约束条件,采用进化算法对分组后的资源分配优化向量不断进行迭代优化和重新分组,得到优化后的优化向量最优解;根据优化后的优化向量最优解建立所有蜂窝用户与端到端通信用户对之间的匹配关系本发明所提出的方法通过将优化变量分组后进行协同进化,且通过动态分组的方法确保耦合变量具有足够概率被分至同一组并充分进化,从而确保本方法对高维度资源分配模型具有良好的优化效果。
  • 一种端到端通信资源分配分组优化方法
  • [发明专利]脚本优化方法、装置、设备及存储介质-CN202210590534.9在审
  • 吴瑞 - 中国平安财产保险股份有限公司
  • 2022-05-26 - 2022-08-02 - G06F16/2453
  • 本发明涉及过程优化,提供一种脚本优化方法、装置、设备及存储介质。该方法获取待优化脚本的执行计划,执行计划包括多个阶段的阶段计划及阶段依赖关系,根据阶段依赖关系构建待优化脚本的脚本有向无环图,根据每个阶段计划中执行操作的执行次数生成每个阶段的阶段向量,对脚本有向无环图进行随机游走处理,得到游走序列,基于阶段向量对游走序列进行向量化处理,得到脚本向量,获取已优化脚本的样本向量,计算脚本向量与样本向量的相似度,根据相似度及已优化脚本获取目标配置参数,根据目标配置参数生成目标脚本,提高优化效率及优化效果
  • 脚本优化方法装置设备存储介质

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top