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]一种基于联合训练的缺失值基因微阵列的聚类方法-CN202011578976.9有效
  • 马千里;陈楚鑫 - 华南理工大学
  • 2020-12-28 - 2022-09-20 - G16B40/00
  • 本发明公开了一种基于联合训练的缺失值基因微阵列的聚类方法,包括以下步骤:计算基因微阵列数据的缺失率,剔除缺失率超过10%的基因点,然后将基因微阵列数据划分为训练集和测试集;构建深度神经网络,包括Sequence‑To‑Sequence编码‑解码网络和对抗学习模块,并使用训练集对构建的深度神经网络进行训练以确定深度神经网络的参数;将测试集输入到深度神经网络中,获得测试集中缺失值基因微阵列数据的深层特征表示;最后对深层特征表示应用K‑means聚类算法,获得缺失值基因微阵列的聚类结果。
  • 一种基于联合训练缺失基因阵列方法
  • [发明专利]基于全局与局部上下文信息的SAR舰船检测方法-CN202110685163.8有效
  • 王兆成;王若楠;付晓雅 - 河北工业大学
  • 2021-06-21 - 2022-10-04 - G06T7/00
  • 本发明为一种基于全局与局部上下文信息的SAR舰船检测方法,包括步骤一、获取SAR图像,并对SAR图像进行处理,得到二值化图像;步骤二、对二值化图像进行形态学处理;步骤三、基于全局上下文信息的区域选择,筛选出所有潜舰船的子图像;步骤四、对潜舰船的子图像进行分类和回归预测;步骤五、对二值化图像重新进行形态学处理;步骤六、基于局部上下文信息的虚警抑制,得到舰船目标。该方法利用SAR图像的全局上下文信息对待检测的子图像进行筛选,筛选出潜舰船的子图像;然后利用检测框及周边邻域的局部上下文信息,对检测结果进行再次筛选,能够减少计算冗余,提高检测效率,减少虚警,提高检测精度
  • 基于全局局部上下文信息sar舰船检测方法

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