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[发明专利]多次迭代运动矢量细化-CN201911008574.2在审
发明人：刘鸿彬;张莉;张凯;王悦 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司;字节跳动有限公司
申请日： 2019-10-22 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： H04N19/51 文献下载
摘要：涉及多次迭代运动矢量细化，具体涉及一种用于视频处理的方法，包括：通过使用多步细化处理来细化视频块的运动信息，其中在所述多步细化处理的各个步骤中迭代地导出所述视频块的多个细化运动矢量(MV)；以及基于所述视频块的多个细化
多次运动矢量细化

[发明专利]用于改进涂层的方法-CN201110442660.1有效
发明人： M·伊拉齐;N·罗赞斯坦;E·伊格尼尔;M·利特文;Y·马佐尔 -专利权人：卡姆特有限公司
申请日： 2011-12-27 - 公布日： 2012-09-19 - 主分类号： H05K3/28 文献下载
摘要：本公开涉及一种用于改进涂层的系统和方法，该方法包括：确定或接收多次迭代印刷方案，该多次迭代印刷方案表示要施加到电路上的涂覆材料的多次印刷迭代，该电路包括要由该涂覆材料涂覆的至少一个三维结构；其中该多次迭代印刷方案是基于该至少一个三维结构的形状和尺寸；以及根据所述多次迭代印刷方案执行涂覆材料的多次印刷迭代；其中，在至少一次印刷迭代之后，至少部分固化在该至少一次印刷迭代期间印刷的涂覆材料。
用于改进涂层方法

[发明专利]一种图像处理模型的训练方法、装置及电子设备-CN202111340104.3在审
发明人：李坡;王原原;郑佳 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种图像处理模型的训练方法、装置及电子设备，该方法包括：对第一图像处理模型进行多次迭代训练，基于多次迭代训练中每次迭代训练得到的图像处理模型和每次迭代训练对应的损失占比，确定所述第一图像处理模型对应的目标图像处理模型通过上述的方法，获得第一图像处理模型之后对第一图像处理模型进行多次迭代训练，从多次迭代的图像处理模型中筛选出预测结果最准确的图像处理模型并将该图像处理模型作为目标图像处理模型，确保了目标图像处理模型的准确率
一种图像处理模型训练方法装置电子设备

[发明专利]一种基于新型Logistic混沌加密方式的OCDM系统-CN202111413127.2有效
发明人：刘博;任建新;毛雅亚;袁灵芝;吴泳锋;孙婷婷;赵立龙;王凤;哈特 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： H04L9/00 文献下载
摘要：传统的Logistic混沌通常只是利用单一的迭代值产生随机性不高的序列或者是利用对初始值的敏感性进行多次的复杂迭代，这会使得保密系统安全性不高或者实现太复杂。研究表明，在混沌参数不变的请况下，最开始迭代的二十多次迭代值之差几乎为0，此时至少进行二十多次迭代后的迭代值才会有效，而本发明是通过产生迭代值的同时，使原本固定的参数值受随机序列的控制而变化。此时迭代值随着参数的变化而变化，不需要多次的复杂迭代。但随着迭代次数的增加，只改变混沌参数的值的方法得到的序列安全性更高。初始值只需要由初始值发生器随机提供，可以产生不同的迭代值的同时还保证了随机性。
一种基于新型 logistic 混沌加密方式 ocdm 系统

[发明专利]分布式系统计算节点、学习模型的数据加载方法及对应系统-CN202210634959.5在审
发明人：魏晨;刘小丽 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F13/28 文献下载
摘要：本说明书实施例提供分布式系统计算节点、学习模型的数据加载方法及对应系统，其中所述机器学习模型的数据加载方法包括：确定机器学习模型的多次迭代各自的数据访问序列,在第一处理过程中，按照所述多次迭代的先后顺序，将所述多次迭代各自的数据访问序列对应的样本数据预加载到缓存池,在第二处理过程中，按照所述多次迭代的先后顺序，从所述缓存池读取出对应的样本数据，其中，所述第一处理过程与所述第二处理过程并行执行,在第三处理过程中，将样本数据按照所述多次迭代的先后顺序，输入到所述机器学习模型进行逐次迭代地训练，其中，所述第三处理过程与所述第二处理过程并行执行。
分布式系统计算节点学习模型数据加载方法对应

[发明专利]一种更新参数的方法、装置及存储介质-CN202010455591.7在审
发明人：王紫东;陈梦云;于璠;陈雷 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：该方法通过多次迭代来多次更新神经网络模型的参数，多次迭代包括第一迭代范围和第二迭代范围，该方法包括：在第一迭代范围内，每第一更新步长所指示的迭代次数更新一次神经网络模型的附加矩阵的逆矩阵，在第二迭代范围内，每第二更新步长所指示的迭代次数更新一次神经网络模型的附加矩阵的逆矩阵，在迭代顺序上，第二迭代范围的第一次迭代在第一迭代范围的最后一次迭代之后，第二更新步长大于第一更新步长。这样，随着迭代次数的增多，更新步长越来越大，可以减少逆矩阵更新的次数，减少了神经网络模型训练的时间，提高了神经网络模型训练的速度。
一种更新参数方法装置存储介质

[发明专利]位翻转解码器中的振荡检测和缓解-CN202111169709.0在审
发明人：美萨姆·阿沙迪;哈曼·巴蒂亚;张帆;王浩博 -专利权人：爱思开海力士有限公司
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G11C29/42 文献下载
摘要：示例方法包括：接收基于传输码字的噪声码字，该传输码字是根据低密度奇偶校验码生成的；对噪声码字执行第一多次解码迭代，第一多次解码迭代包括以第一顺序执行消息传递算法；基于第一多次解码迭代的完成，计算与第一多次解码迭代相对应的多个校验和值以及多个位翻转计数；确定多个校验和值和多个位翻转计数是周期性的，周期小于预定阈值；并且对噪声码字执行后续解码迭代，后续解码迭代包括以与第一顺序不同的第二顺序执行消息传递算法。
翻转解码器中的振荡检测缓解

[发明专利]用于多次迭代算法的高级收敛-CN200680047107.5有效
发明人： A·齐格勒;M·格拉斯 -专利权人：皇家飞利浦电子股份有限公司
申请日： 2006-12-04 - 公布日： 2008-12-24 - 主分类号： G06T1/60 文献下载
摘要：用于基于由计算机断层造影系统所获得的投影数据信号来重构三维图像的迭代方法常常导致错误的吸收系数，尤其是对于包括受检查对象的空腔的区域。而且，迭代方法对于计算这种吸收系数显示了较慢的收敛。
用于多次算法高级收敛

[发明专利]确定人工神经网络的卷积块的输出的方法和系统-CN202110306896.6在审
发明人： F·塞培拉;M·科莫基维兹;M·沃伊齐克;D·德沃拉克 -专利权人： APTIV技术有限公司
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种基于输入数据确定人工神经网络的卷积块的输出的计算机实现方法，该方法包括由计算机硬件组件执行的以下步骤：以多次迭代执行迭代；其中，在每次迭代中，执行卷积运算；其中，在第一次迭代中，卷积运算的输入基于输入数据；其中，在后续迭代中，当前迭代的卷积运算的输入基于先前迭代的卷积运算的输出；以及基于所述多次迭代中的至少一次迭代的卷积运算的输出来确定所述卷积块的输出。
确定人工神经网络卷积输出方法系统

[发明专利]多次曝光图像的PSF反卷积以及欠采样图像的反混叠技术III：PSFdeFiSA-CN201811484343.4在审
发明人：王蕾;李国亮;戴才萍 -专利权人：王蕾;中国科学院紫金山天文台
申请日： 2018-12-06 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明《多次曝光图像的PSF反卷积以及欠采样图像的反混叠技术III：PSFdeFiSA》首次在FiSA迭代的框架下进行多次曝光图像的PSF反卷积和欠采样信号的反混叠。PSFdeFiSA迭代的改正项是加性的，从实例中可以看出，该技术(PSFdeFiSA)成功实现了多次曝光图像的PSF反卷积和欠采样信号的反混叠，并且跟此前开发的也是迭代采用加性改正项的LSPDAA不相上下
曝光图像反卷积欠采样混叠迭代改正项加性图像成功开发

[发明专利]一种协同定位方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010317574.7在审
发明人：邓中亮;刘琼宇;王翰华;郑心雨;付潇;王凡 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：该方法包括：获取至少两个锚节点的节点信息，并初始化得到多个搜索粒子的初始信息以及所有搜索粒子的初始全局最优位置，基于每个搜索粒子的初始信息、所有搜索粒子的初始全局最优位置以及至少两个锚点的节点信息进行迭代，在迭代的过程中，动态调整搜索粒子的迭代系数，例如惯性权重和学习因子。在满足预设输出条件时，确定待定位节点的位置；在不满足预设输出条件时，继续进行迭代，这样，在多次迭代后，当满足预设输出条件时，可以基于所有搜索粒子多次迭代时的全局最优位置或每个搜索粒子多次迭代时的分类结果
一种协同定位方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于多次投票的迭代式标签噪声识别算法-CN201510490699.9在审
发明人：关东海;袁伟伟;李博涵 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2015-08-11 - 公布日： 2015-11-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于多次投票的迭代式标签噪声识别算法，属于机器学习和数据挖掘领域。本发明的识别算法基于集成学习思想，采取了多次投票方法，噪声由多个分类器投票而判定，每次投票前随机打乱待检测样本的顺序，因此每次投票都会产生一组可能存在差异性的噪声识别结果，最后综合多次投票产生的多组结果本发明的识别算法还采取了迭代方式，每次迭代时输入的待检测样本，为上次迭代时过滤掉噪声后的剩余样本。同传统的单次投票方式相比，多次投票方法更具灵活性和准确性，可以在另一个层面对单次投票结果做汇总，能够满足不同类型数据和噪声比的要求。此外，迭代式的识别方法能够更全面彻底的识别出所有噪声数据。
一种基于多次投票迭代式标签噪声识别算法

[发明专利]基于牛顿迭代的表层多次波压制方法、系统及识别仪-CN202310176593.6在审
发明人：明君;徐德奎;张志军;黄江波;谭辉煌;丁洪波;肖广锐;王伟;张金辉;马振;段新意;薛明星;韩明亮 -专利权人：中海石油（中国）有限公司;中海石油（中国）有限公司天津分公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明属于海上地震波数据识别技术领域，公布了基于牛顿迭代的表层多次波压制方法、系统及识别仪。对于给定的时空域地震数据，对共炮点道集进行傅里叶变换，得到频率域地震数据；对由傅里叶变换得到的频率域地震数据，进行基于牛顿迭代的全波场反演求取一次波，迭代后得到频率域地震数据；对频率域地震数据做反傅里叶变换，得到时空域地震数据；经过多次迭代压制多次波后得到时空域一次波数据。本发明实现了对目标函数的更高维逼近，避免了繁琐的求取步长、下降梯度的过程，加快收敛速度，减少了迭代次数。本发明技术方案可用于提高多次波压制方法的精度，增大计算效率；可以应对横向变换较为剧烈的地下介质。
基于牛顿表层多次压制方法系统识别

[发明专利]运算处理设备、控制方法以及计算机可读记录介质-CN202010529216.2在审
发明人：伊藤真纪子 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：运算处理设备，包括：存储器(15)，其当在多次迭代中重复执行给定机器学习模型的训练时存储在多次迭代中的每次迭代中获得的多个定点数数据中的每个定点数数据的小数点位置的误差，误差是基于与正数的最左置位位置和负数的最左未置位位置的分布或多个定点数数据的最右置位位置的分布相关的统计信息获得的；以及确定器(14)，其基于多次迭代中的每个迭代的误差的趋势确定用于在校正训练中使用的定点数数据的小数点位置的偏移量。
运算处理设备控制方法以及计算机可读记录介质

[发明专利]图像处理方法及设备-CN202210045090.0在审
发明人：施亦纯;杨骁;沈晓辉 -专利权人：脸萌有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04N19/149 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种图像处理方法及设备，该方法包括：通过编码器和第一模型，对初始图像进行多次迭代处理，得到初始图像对应的目标图像特征；基于目标图像特征，通过第二模型进行图像重建，得到初始图像的重建图像，其中，在多次迭代处理中，第一模型进行图像重建所提取的图像特征和第一模型的输出图像为编码器的反馈信息，以辅助编码器进行编码。从而，通过多次迭代以及在多次迭代中将图像重建过程中的图像特征和输出图像作为编码器的反馈信息，提高了编码器的编码性能，进而提高了重建图像的图像质量。
图像处理方法设备

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