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]基于故障标签信息向量的轴承复合故障诊断方法-CN202210010510.1有效
  • 徐娟;李康;吕增威;丁煦;樊玉琦 - 合肥工业大学
  • 2022-01-06 - 2023-06-30 - G01M13/045
  • 本发明公开了基于故障标签信息向量的轴承复合故障诊断方法,构建零样本学习模型,利用零样本学习模型进行复合故障诊断;零样本学习模型中,数据预处理模块将原始故障数据转换为故障图像;标签信息定义模块用于根据原始故障数据构建故障标签信息向量,包括单故障标签信息向量和复合故障标签信息向量;特征提取模块用于对故障图像提取故障特征向量;生成对抗模块学习故障特征空间与故障标签信息空间之间的映射关系;分类模块根据故障特征空间与故障标签信息空间之间的映射关系,以及根据单故障标签信息向量和复合故障标签信息向量之间的关联关系,利用复合故障标签信息向量进行复合故障诊断。
  • 基于故障标签信息向量轴承复合故障诊断方法
  • [发明专利]波束形成方法、装置和发射系统-CN200910205976.1有效
  • 王文杰;邓科;贾转妮;楼群芳 - 华为技术有限公司;西安交通大学
  • 2009-11-30 - 2011-06-01 - H04B7/08
  • 其中的波束形成方法包括:在发射端,获取发射信号的每个时频块各自对应的信道自相关矩阵,根据所述各信道自相关矩阵分别获取各时频块的空间特征向量,根据所述空间特征向量之间的相位差函数对所述空间特征向量进行修正,根据所述修正的空间特征向量计算波束形成加权矢量。上述技术方案通过对时频块的空间特征向量进行修正,可以减小不同时频块的空间特征向量之间在相位上存在的跳变信息,进而在一定程度上消除了不同时频块的波束形成加权矢量之间在相位上的跳变,从而提高了系统的性能。
  • 波束形成方法装置发射系统
  • [发明专利]对抗样本的生成方法及装置-CN202011112696.9有效
  • 张晓露;傅驰林;周俊;黄启印;李慧琛;徐晓骏 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2020-10-16 - 2022-08-19 - G06K9/62
  • 本说明书实施例提供一种对抗样本的生成方法,所述对抗样本对应m维样本向量,用于攻击特定模型;该方法包括:确定m维空间的n维子空间所对应的m*n维投影矩阵,再基于该m*n维投影矩阵,对当前对抗样本进行多轮迭代更新,其中任一轮迭代更新包括:先从该n维子空间中随机采样b个高斯向量;接着,利用该m*n维投影矩阵,将所述b个高斯向量映射回该m维空间,得到b个干扰向量;再将所述b个干扰向量分别添加至当前对抗样本对应的样本向量,得到b个查询样本,并查询该所述b个查询样本是否对所述特定模型攻击成功;再基于b个干扰向量和对应的b个查询结果,估计样本梯度向量,并利用该样本梯度向量,更新上述当前对抗样本。
  • 对抗样本生成方法装置
  • [发明专利]一种基于特征向量空间的查重方法及系统-CN202310091416.8有效
  • 蓝建敏;李思伟;池沐霖;纪绿彬 - 京华信息科技股份有限公司
  • 2023-02-10 - 2023-04-25 - G06F16/35
  • 本发明公开一种基于特征向量空间的查重方法及系统,所述方法包括:对目标文本进行分词分段处理并提取段落特征向量,得到由多个段落特征向量组成的文本数据;确认每个段落特征向量所处的类簇中心向量空间,根据所述所处的类簇中心向量空间记录第一类簇编号;获取每个段落特征向量的段落特征指纹,为段落特征指纹赋予指纹编号并将所述指纹编号与所述第一类簇编号建立映射关系;分别根据每个段落特征向量的第一类簇编号,获取全部与第一类簇编号存在映射关系的库段落特征指纹进行匹配采用本发明,先确认向量空间优化查重数据,再依据段落特征指纹进行精确查重,保证查重维度同时优化了查重效率。
  • 一种基于特征向量空间方法系统
  • [发明专利]一种动态融合语义关系的分布式词向量空间修正方法-CN202310014884.5有效
  • 杨东强;李宁;王丕坤;邹丽;马宏伟 - 山东建筑大学
  • 2023-01-06 - 2023-05-02 - G06F40/30
  • 本发明提供一种动态融合语义关系的分布式词向量空间修正方法,属于自然语言处理技术领域,从语义关系网络中抽取具备语义关系的词汇对,并计算词汇对之间的语义距离,形成语义关系约束集;根据语义距离和语义关系确定语义关系约束集中的词向量对应的正样例和负样例;构建语义约束函数,最小化词向量与其正样例之间的余弦距离,最大化词向量与其负样例之间的余弦距离,通过正则化函数缩小原始分布式词向量空间中修正前后词向量的距离;通过语义约束函数和正则化函数共同构成的损失函数对分布式词向量空间进行训练本发明根据词向量间实际的语义关系自动计算语义距离并调整边界距离,丰富了词向量空间模型的表达内容。
  • 一种动态融合语义关系分布式向量空间修正方法

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