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]一种低剂量能谱CT投影数据的恢复方法-CN201910827015.8有效
  • 史再峰;王仲琦;曹清洁;罗韬;王子菊 - 天津大学
  • 2019-09-03 - 2023-04-18 - G06T11/00
  • 本发明涉及一种低剂量能谱CT投影数据的恢复方法,其主要技术特点是:构建投影及图像生成对抗网络框架,通过两个生成网络模型的耦合得到投影与图像联合分布,将完备的虚拟单投影数据及虚拟单图像输入两个判别网络模型,通过判别网络模型进行判断得到基于投影‑图像联合分布的低剂量能谱CT投影数据恢复模型;对生成对抗网络框架进行训练,得到基于联合分布的低剂量能谱CT投影数据恢复模型并训练,最终得到消除了射束硬化伪影的高质量低剂量能谱CT重建单图像。
  • 一种剂量ct投影数据恢复方法
  • [发明专利]语音业务的注册处理方法、装置,以及,电子设备-CN202210428141.8在审
  • 陆振锋 - 中国电信股份有限公司
  • 2022-04-22 - 2022-08-26 - H04W8/06
  • 本申请公开了一种语音业务的注册处理方法,属于通信技术领域,有助于解决用户设备在语音业务同时注册时出现通信异常的问题。所述方法包括:分别连接电路域中和IMS的至少一个指定网元;通过连接的所述指定网元,分别获取用户设备标识码在电路和IMS域中的注册状态;根据用户设备标识码在电路和IMS域中的注册状态,确定用户设备标识码是否在电路和IMS同时注册;若用户设备标识码在电路和IMS同时注册,对用户设备标识码执行电路去注册处理。本方法通过主动发现网络中语音业务注册的用户设备,并对发现的用户设备执行电路去注册,从而使这类用户设备完全正常使用,消除网络隐患,提升网络健壮性。
  • 语音业务注册处理方法装置以及电子设备
  • [发明专利]基于Vector OFDM的选择性信道的变换均衡方法-CN201310335426.8有效
  • 罗茜倩;张朝阳;付攀玉;钟财军 - 浙江大学
  • 2013-08-02 - 2013-11-27 - H04L27/26
  • 本发明公开了基于Vector OFDM的选择信道的变换均衡方法。高速移动环境下的无线通信中,信道经历严重的选择性衰落,本发明通过Vector OFDM调制技术,将待发送的符号映射到二维时频域,经历选择信道,Vector OFDM解调,通过巧妙地设计保护间隔,即循环前缀或零填充,信道二维线性卷积可变换为循环卷积,等效为其变换的乘积,接收端通过二维FFT将信号从信号空间映射到变换,实现单抽头均衡,再通过二维IFFT变换回原信号空间判决。变换均衡技术具有低处理复杂度,获取选择性信道固有联合多径-多普勒分集增益,有效地对抗信道衰落,提高无线通信可靠性。
  • 基于vectorofdm选择性信道变换均衡方法
  • [发明专利]一种基于多尺度图像分解算法-CN201510278220.5有效
  • 牛田野;汤少杰;杨美丽 - 浙江大学
  • 2015-05-22 - 2019-08-02 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于多尺度图像分解的算法。采用滤波反投影(FBP)算法根据实测高能与低能投影分别重建高、低能CT图像;针对高、低能CT图像,分别进行相同参数的图像多尺度分解和方差图估计,得到各尺度下高、低能CT图像及方差图;针对多尺度分解中相同尺度高、低能CT图像及方差图,进一步做分解,得到对应尺度下各基材料的CT图像;把所有尺度下分解得到的各基材料CT图像分别进行累加,得到各基材料的CT图像。本发明的多尺度图像分解的方法得到骨和软组织基材料图像与单尺度相比,在相同的噪声水平下,保持更好的对比度及空间分辨率,并且尺度因子越大,基材料图像的对比度和空间分辨率越高。
  • 一种基于尺度图像域双能分解算法
  • [发明专利]基于卷积神经网络的CT图像基材料分解方法-CN202310475540.4在审
  • 姚旭峰;郭俏;徐红春;潘宇新;唐智贤;周亮;吴韬 - 上海健康医学院
  • 2023-04-27 - 2023-08-15 - G06T11/00
  • 本发明属于CT图像分解技术领域,具体涉及一种基于卷积神经网络的CT图像基材料分解方法,包括:步骤S100:根据被测人体部位从人体模型建立训练数据集;步骤S200:构建用于实现CT图像分解的卷积神经网络;步骤S300:基于步骤S100中的训练数据集对步骤S200中构建的卷积神经网络进行网络训练,完成网络训练并保存训练结果;步骤S400:采集被检测物体的CT图像,利用步骤S300中完成训练的卷积神经网络分解本发明通过将卷积神经网络和CT图像进行结合,使得分解的基材料图像质量得到很大的提升,可以避免由谱数据噪声引起的基材料分解不准确的问题,提升基材料分解的精度和效率。
  • 基于卷积神经网络ct图像基材分解方法
  • [发明专利]基于Vector OFDM的选择性信道的变换复用方法-CN201310335528.X有效
  • 罗茜倩;张朝阳;付攀玉;钟财军 - 浙江大学
  • 2013-08-02 - 2013-12-04 - H04L27/26
  • 本发明公开了一种基于Vector OFDM的选择信道的变换复用方法。高速移动环境下的无线通信中,信道经历严重的选择性衰落。本发明在发送端将符号射到变换,进行二维IFFT,Vector OFDM调制,得到时频域信号进行发送,在接收端使用Vector OFDM解调,二维FFT变换重回变换,不考虑噪声,变换的接收信号等于原发送符号与信道的BEM矩阵的二维FFT的乘积,变换信号在选择信道的传输过程中保持正交,因此仅需单抽头的均衡器即可实现信道均衡。本发明处理复杂度低,同时获取选择性信道固有联合多径-多普勒分集增益,有效地对抗信道衰落,提高无线通信可靠性。
  • 基于vectorofdm选择性信道变换域复用方法

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