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]一种用于图像去噪的原始对偶模型-CN201310505696.9无效
  • 田丹;范立南 - 沈阳大学
  • 2013-10-24 - 2014-03-26 - G06T5/00
  • 一种用于图像去噪的原始对偶模型,涉及一种改善图像视觉效果的对偶模型,包括原始对偶去噪模型及原始对偶数值算法、基于偏差原理的调整参数自适应选取。其特征在于,所述一种原始对偶去噪模型,即ROF去噪模型的原始对偶,表达式为:。模型的数值实现,采用一种基于预解式的原始对偶数值算法,该算法采用自适应变步长迭代,弥补了一些传统数值算法对步长要求过高的缺陷。实验表明,本发明提出的调整参数自适应选取策略能有效改善视觉效果,而提出的原始对偶模型数值实现时能有效收敛。
  • 一种用于图像原始对偶模型
  • [发明专利]一种对偶语音转换方法、装置、存储介质和设备-CN202110585789.1在审
  • 唐存琛;曹宽 - 武汉大学
  • 2021-05-27 - 2021-08-27 - G10L15/02
  • 本发明涉及一种对偶语音转换方法、装置、存储介质和设备,其包括:将待转换源语音的梅尔语谱输入对偶语音转换模型,生成转换后的目标语音的梅尔语谱;其中,所述对偶语音转换模型是将语音数据集输入第一语音转换基础模型和第二语音转换基础模型形成的对偶环进行迭代训练得到的,所述第一语音转换基础模型和所述第二语音转换基础模型的映射能力相反。本发明涉及的一种对偶语音转换方法、装置、存储介质和设备,利用语音转换的对称性,在对偶环中进行数据集的循环迭代训练,可以对所述对偶语音转换模型进行迭代优化,提升所述对偶语音转换模型的转换性能,因此,在少语料时也能合成高质量的转换语音
  • 一种对偶语音转换方法装置存储介质设备
  • [发明专利]一种用于图像去噪的分数阶原始对偶方法-CN201410032978.6无效
  • 田丹;韩晓微 - 沈阳大学
  • 2014-01-23 - 2014-04-30 - G06T5/00
  • 一种用于图像去噪的分数阶原始对偶方法,涉及一种一种用于图像去噪的方法,包括分数阶原始对偶去噪模型和分数阶原始对偶数值算法。其特征在于,所述一种分数阶原始对偶去噪模型,即分数阶ROF去噪模型的原始对偶描述,表达式为:模型的数值计算,采用了一种基于预解式的分数阶原始对偶数值算法,该算法通过自适应变步长迭代,弥补了一些传统数值算法对步长要求过高的缺陷。实验结果表明,本发明提出的分数阶原始对偶去噪模型能有效改善图像的视觉效果,而提出的分数阶原始对偶数值算法能有效快速收敛。
  • 一种用于图像分数原始对偶方法
  • [发明专利]一种基于双重对偶推理的六元情绪分析方法-CN202210795843.X在审
  • 苏方红;程飞;杜亚军;周于鉴 - 四川乐为科技有限公司;西华大学
  • 2022-07-06 - 2022-10-04 - G06F16/35
  • 本发明提供一种基于双重对偶推理的六元情绪分析方法,包括以下步骤:步骤1:对从互联网当中所获取到的用户所发表的短文本数据进行预处理;步骤2:对偶学习模型的构建;该步骤主要是实现对原始模型对偶模型的构建,使用经典的基于长短期记忆网络LSTM模型来实现原始模型的构建;使用了基于LSTM递归语言模型的后期融合方法;步骤3:双重对偶推理模型构建;解释上述步骤2中两种模型即原始模型f和对偶模型g的联合训练;这里f代表着情绪分类的模型,g代表着带情绪标签的句子生成模型。并且采用了对偶学习的思想,有效改善了情绪细分类中训练数据不足导致的模型分类性能不佳的问题。
  • 一种基于双重对偶推理情绪分析方法
  • [发明专利]一种能量优化管理模型的处理方法、系统、设备及介质-CN202211399005.7在审
  • 嘉有为;谢鹏;史梦鸽 - 南方科技大学
  • 2022-11-09 - 2023-02-03 - G06Q10/04
  • 本申请实施例提出的一种能量优化管理模型的处理方法、系统、设备及介质,涉及电力系统自动化技术领域。该方法包括:获取微电网集群的初始能量优化管理模型,根据决策变量确定对偶变量,对偶变量用于在子微电网之间传递;根据对偶变量对初始能量优化管理模型进行分布式处理,得到分布能量优化管理模型;获取迭代计算过程中的一致性约束条件;获取子微电网之间的数据通信量;根据数据通信量对对偶变量进行通信约束,得到对偶变量通信条件;根据一致性约束条件和对偶变量通信条件对分布能量优化管理模型进行迭代计算,得到目标优化管理策略。本申请实施例能够对微电网集群的能量优化管理模型进行求解,并且减少子微电网内部特征信息对外通讯。
  • 一种能量优化管理模型处理方法系统设备介质
  • [发明专利]一种基于Ising图模型的图像分割方法-CN201110211819.9有效
  • 赵杰煜;秦配伟;刘定鸣;任振华 - 宁波大学
  • 2011-07-27 - 2011-12-07 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于Ising图模型的图像分割方法,通过构建图像对应的Ising图模型、Ising图模型对应的对偶图、对偶图对应的扩充对偶图,然后根据Ising图模型的系统总能量计算扩充对偶图的最大权值完美匹配,再根据扩充对偶图的最大权值完美匹配,获取Ising图模型的最小权值割,最终根据最小权值割对应Ising图模型中节点的状态配置获得图像的分割结果,利用简单有效的Ising图模型进行图像分割,不仅计算复杂度低、效率高,而且分割精确度高,同时相比于现有的图像分割算法没有过于严格的条件限制;本发明方法在计算Ising图模型的边的权值能量时,充分利用了Ising图模型中节点的灰度信息或颜色信息或纹理信息,将这些信息作为图像分割的依据
  • 一种基于ising模型图像分割方法
  • [发明专利]一种基于对偶四元数的知识图谱链接预测方法及系统-CN202011346008.5有效
  • 高黎明;卓汉逵 - 中山大学
  • 2020-11-26 - 2023-09-05 - G06N5/02
  • 本发明公开了一种基于对偶四元数的知识图谱链接预测方法及系统,该方法包括:加载数据并对数据进行解析,得到知识图谱的三元组数据;根据知识图谱的三元组数据对预设的对偶四元数知识图谱模型进行训练和参数调整,得到训练完成的对偶四元数的知识图谱模型;根据训练完成的对偶四元数的知识图谱模型对待测三元组进行预测,得到预测结果。该系统包括:数据加载模块、模型训练模块和链接预测模块。通过使用本发明,能够有效有效利用对偶四元数的特性解决知识图谱中头实体和尾实体之间有多个关系的问题。本发明作为一种基于对偶四元数的知识图谱链接预测方法及系统,可广泛应用于知识图谱领域。
  • 一种基于对偶四元数知识图谱链接预测方法系统

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