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]一种空间抽样目标定位方法及系统-CN201810059062.8有效
  • 王艳霞;周汝良 - 西南林业大学
  • 2018-01-22 - 2020-05-15 - G06F17/18
  • 本发明公开了一种空间抽样目标定位方法及系统。该方法包括:获取抽样对象的影响因子以及各所述影响因子的类别;以抽样对象的影响因子的个数作为正交试验的列数,以影响因子的类别的数量作为正交试验的水平数,进行正交试验,得到目标抽样规则,目标抽样规则由正交试验得到的正交表表示;根据抽样对象的像元的灰度值确定像元的各影响因子所属的类别,抽样对象包括多个像元;根据目标抽样规则以及像元的各影响因子所属的类别对各像元进行筛选,得到目标像元;根据目标像元的位置确定空间抽样目标的位置。本发明提供的空间抽样目标定位方法及系统能够在室内快速的确定待采样样点的空间位置,实现抽样规则复杂的空间快速抽样
  • 一种空间抽样目标定位方法系统
  • [发明专利]图像处理方法和装置-CN201611013599.8有效
  • 汪留安;范伟;孙俊 - 富士通株式会社
  • 2016-11-17 - 2021-06-22 - G06K9/32
  • 本发明涉及图像处理方法和装置,该方法用于处理通过对图像进行三维扫描而得到的三维数据,包括:针对三维数据中的预定扫描线上的每个预定抽样点,获取通过预定抽样点和另一扫描线上的候选抽样点的直线作为预定抽样点的候选规则线,找到满足预定条件的候选规则线作为每个预定抽样点的最终规则线;选定任一最终规则线上的一个点作为初始准线点,将与初始准线点相邻的最终规则线上与初始准线点的距离最近的点确定为该最终规则线上的准线点,依次迭代确定所有最终规则线上的准线点
  • 图像处理方法装置
  • [发明专利]一种网络包处理器及对数据包的处理方法-CN201911316396.X在审
  • 杨珂;朱敏 - 芯创智(北京)微电子有限公司
  • 2019-12-19 - 2020-05-12 - H04L12/26
  • 本发明提供的网络包处理器及对数据包的处理方法,包括:预设包括M个数据抽样和比较规则规则表,为每个端口预设一个M位数据抽样和比较规则使能寄存器,M为自然数;接收数据包,根据数据包的输入端口得到数据包的输入端口号;根据输入端口号获取对应的数据抽样和比较规则;根据数据抽样和比较规则对数据包头进行抽样比较,得到M位特征数据;将获得的M位特征数据与输入端口号组成一个特征向量,使用该特征向量对特征向量配置表进行匹配查找本发明可以灵活方便地对数据包头进行抽样,得到数据包任意特征属性,可以通过预先设置特征向量配置表得到数据包的处理方式。
  • 一种网络处理器数据包处理方法
  • [发明专利]一种基于低压电力电容器样品的最优抽样方法及系统-CN202311065153.X在审
  • 黄美园;黄华;詹志岭 - 江西伊发电力科技股份有限公司
  • 2023-08-23 - 2023-10-27 - G06Q10/0639
  • 本发明涉及样品抽样技术领域,揭露了一种基于低压电力电容器样品的最优抽样方法及系统,包括:确定电容器样品的抽样指标和抽样总容量,制定电容器样品对应的抽样规则;提取电容器样品对应的样品参数,对电容器样品进行分级处理,得到样品级别,计算样品级别中每个级别内样品对应的失效系数,确定样品级别中的最优级别;确定最优级别中每个级别对应的抽样容量,采集电容器样品对应的样品图像,根据样品图像,计算最优级别中每个级别对应的最优抽样中心;根据最优抽样中心、抽样规则以及抽样容量,制定电容器样品对应的最优抽样方案,根据最优抽样方案,执行电容器样品的抽样,得到抽样结果。本发明在于提高低压电力电容器样品的抽样准确性。
  • 一种基于低压电力电容器样品最优抽样方法系统
  • [发明专利]一种语料数据抽样方法及模型训练方法-CN201710778236.1有效
  • 朱敬华;肖龙源;蔡振华;李稀敏;刘晓葳;谭玉坤 - 厦门快商通科技股份有限公司
  • 2017-09-01 - 2020-09-18 - G06K9/62
  • 本发明涉及计算机技术领域,提供了一种语料数据抽样方法,其特征在于,所述方法包含步骤:确定语料数据分类规则;基于所述分类规则,建立规则模型;基于所述规则模型对原始语料库中的语料数据进行分类;计算所述分类结果的准确率;根据所述准确率、目标抽样数据量确定实际抽样数量;根据所述实际抽样数量,从分类后的所述语料数据中抽取语料数据。通过语料数据抽样方法,可预先对原始语料库中的语料数据进行分类处理,并通过准确率的计算,来修正分类结果,从而使得实际的抽样数据量更贴近模型训练需求,在一定程度降低了由于语料数据类型偏差而引起的模型训练效果不佳的概率
  • 一种语料数据抽样方法模型训练

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