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JPEG图像加密的方法-CN201911231469.5有效
  • 苏国栋;李月卉;李立耀 - 福建师范大学福清分校
  • 2019-12-05 - 2021-11-30 - H04N19/88
  • 本发明提供的一种JPEG图像加密的方法,通过获取待加密的JPEG图像及相应的DC系数和AC系数;分别对所述DC系数和AC系数进行置乱操作,得到置乱后的DC系数和置乱后的AC系数;根据所述置乱后的DC系数生成DC差值序列,并根据所述DC差值序列进行自适应分群与标记操作,得到置乱后的DC差值序列;根据所述置乱后的AC系数和所述置乱后的DC差值序列对所述待加密的JPEG图像进行编码,得到加密后的JPEG图像,使得对DC系数的置乱效果更加明显
  • 一种jpeg图像加密方法
  • [发明专利]网络故障诊断方法-CN201911031015.3有效
  • 黄联芬;何维晟;高志斌;苏毓涵;王健铮;陈琳然;程志鹏;杨波;区洋;刘震 - 厦门大学;京信通信系统(广州)有限公司
  • 2019-10-28 - 2021-06-22 - H04L12/24
  • 本发明公开了一种网络故障诊断方法及介质,其中该方法包括:获取KPI指标的实时序列流,并对KPI指标的实时序列流进行截窗处理以获取KPI指标的实时序列向量;将KPI指标的实时序列向量与预先训练好的KPI指标的正常属性向量进行K‑S分布检验,以判断KPI指标的实时序列向量是否分布正常;当所有KPI指标中任意一个KPI指标的实时序列向量分布出现异常时,将所有KPI指标在K‑S分布检验时的偏差值按顺序排列以构成偏差值向量;采用新型引力聚类模型,根据偏差值向量获取与偏差值向量相似度最高的网络故障类别,并将网络故障类别作为网络故障诊断结果;从而无需人工介入即可实现网络故障的诊断过程,大大提高了网络智能运维的高效性和便捷性。
  • 网络故障诊断方法
  • [发明专利]传感器数据丢失分析方法及系统-CN201911109248.0有效
  • 任乐乐 - 福建京奥通信技术有限公司
  • 2019-11-13 - 2023-04-07 - G06F11/14
  • 本发明提出了一种传感器数据丢失分析方法及系统,其中,该方法包括获取传感器数据,其中,传感器数据包括在节点间传输时添加的时间戳和序列号;将传感器数据按时间戳进行排序,并根据排序结果计算相邻两条传感器数据的序列差值,以及判断序列差值是否等于第一预设阈值;如果序列差值不等于第一预设阈值,则判断前一条传感器数据与后一条传感器数据之间存在中断点,并将序列差值取绝对值后除以后一条传感器数据的序列号,以计算商值;将商值与第二预设阈值进行比较
  • 传感器数据丢失分析方法系统
  • [发明专利]一种识别触压操作的方法及装置-CN201611075199.X有效
  • 洪江力 - 上海创功通讯技术有限公司
  • 2016-11-29 - 2019-04-26 - G06F3/041
  • 本发明公开了一种识别触压操作的方法及装置,通过获取压感屏上的触压操作,将触压操作的触压时长划分为时间序列,确定时间序列中各时刻的检测压力值;根据T时刻之前的N个时刻的检测压力值和T‑1时刻的压力偏差值,确定T时刻的预测压力值;根据T时刻的预测压力值和T时刻的检测压力值,确定T时刻的压力偏差值;根据时间序列中各时刻的压力偏差值,识别触压操作是否有效。本发明实施例提供识别触压操作的方法及装置,将触压操作划分为时间序列,通过判断时间序列中各个时刻的压力偏差值从而确定触压操作的有效性,从而实现了压感屏误操作的识别功能,提高了设备易用性和用户体验。
  • 触压时间序列压力偏差感屏检测设备易用性用户体验误操作预测时长
  • [发明专利]一种基于傅里叶变换的布匹缺陷检测分辨方法-CN202211022913.4有效
  • 蒋林元 - 海门市元绒纺织科技有限公司
  • 2022-08-25 - 2022-11-22 - G06T7/00
  • 本发明涉及一种基于傅里叶变换的布匹缺陷检测分辨方法,属于机器视觉在纺织行业应用技术领域,该方法步骤包括:采集布匹的无缺陷样本灰度图像序列,利用香农定律确定第一信息熵序列,将第一信息熵序列中第一信息熵的均值作为最初标准信息熵;采集布匹的有缺陷样本灰度图像序列,计算第二信息熵序列中每个第二信息熵与最初标准信息熵的第一差值,将获得的所有第一差值的均值作为最初波动系数;获取待检测布匹灰度图像所对应的第三信息熵,计算出第三信息熵与最初标准信息熵的第二差值,根据第二差值判断待检测布匹是否有缺陷;本发明利用有缺陷布匹图像与无缺陷布匹图像中信息熵的变化确定待检测布匹是否存在缺陷。
  • 一种基于傅里叶变换布匹缺陷检测分辨方法
  • [发明专利]单连杆机械臂系统的迭代学习控制方法、设备及介质-CN202311071286.8在审
  • 韦蕴珊;鲍旭俊;尚文利;赵志甲 - 广州大学
  • 2023-08-23 - 2023-10-10 - B25J9/16
  • 本说明书实施例提供了一种单连杆机械臂系统的迭代学习控制方法、设备及介质,其中,方法包括:对单连杆机械臂系统建模,设置离散采样周期;对机械臂的期望输出轨迹进行离散采样,得到期望输出序列;对初始控制输入信号进行离散化处理,得到实际控制输入信号,进而得到机械臂的实际输出轨迹,根据离散采样周期进行离散采样得到实际输出序列;根据实际输出序列与期望输出序列得到误差序列计算误差值,通过判断误差值是否符合预设收敛条件,若不符合,则计算迭代学习控制增益,根据误差序列、迭代学习控制增益和迭代学习控制律更新下次迭代的控制输入信号,直至误差值符合预设收敛条件时,停止迭代。
  • 连杆机械系统学习控制方法设备介质

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