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]一种鉴别式局部信息距离保持映射的说话人确认方法-CN201710812259.X在审
  • 何亮;陈仙红;徐灿;刘加 - 清华大学
  • 2017-09-11 - 2018-01-26 - G10L17/04
  • 本发明提出一种鉴别式局部信息距离保持映射的说话人确认方法,属于声纹识别、模式识别与机器学习领域。该方法在训练阶段获取训练语音数据并提取每条训练语音数据的i‑vector;根据每个说话人对应的训练语音数据,提取每个说话人的i‑vector;训练得到鉴别式局部保持映射矩阵;在说话人确认阶段,获取待测语音数据并选定一个训练语音数据的说话人,计算待测语音数据与该说话人的i‑vector距离,若该距离小于设定的距离阈值,则判断待测语音数据属于说话人;说话人确认完成。本发明适用性强,且着重考虑了异类近邻点,增强对易混说话人语音的鉴别,具有更好的区分能力,提高说话人确认的准确率。
  • 一种鉴别局部信息距离保持映射说话确认方法
  • [发明专利]一种用于智慧建造与运维的数据无线采集系统-CN202210161379.9在审
  • 不公告发明人 - 上海有间建筑科技有限公司
  • 2022-02-22 - 2022-05-27 - H04L41/0894
  • 本发明公开了一种用于智慧建造与运维的数据无线采集系统,涉及数据无线采集系统技术领域。为了解决采集器中存储和数据过滤,以及建造系统无法对数据的流量、分析、决策、数据模型/驱动和逻辑进行智能优化的问题,IP信息优化可以自动将数据中的相同数据进行优化删除,保障了采集器的存储容量,能力层的搭配解决特定应用数据中某类具体问题的解决方案,在归纳总结后整合成专业知识体系,功能层包括数化仿真、分析诊断和决策自治,功能层使同时传输的数据遵守共同的传输规则,互相保持一定的统一性,模型层具备自我调整数据能力,物理层实体内部及互相之间存在的各类运行逻辑、数据传输流程等已存在的逻辑规则。
  • 一种用于智慧建造数据无线采集系统
  • [发明专利]基于改进DnCNN的电磁信息泄漏信号去噪增强方法-CN202310642781.3在审
  • 茅剑;游兴业;崔萌萌;刘晋明 - 集美大学
  • 2023-06-01 - 2023-09-29 - G06F18/10
  • 本发明公开了基于改进DnCNN的电磁信息泄漏信号去噪增强方法,包括以下步骤:构建数据集;构建初始深层去噪残差网络模型;将所述数据集输入所述初始深层去噪残差网络模型并进行训练,获取深层去噪残差网络模型;利用所述深层去噪残差网络模型本发明利用改进DnCNN通过融合卷积注意力机制提示网络特征映射能力从而提高网络去噪性能,使用LeakyReLU做为网络激活函数,增强训练后的去噪模型对微弱有效信号的恢复能力,较现有方法去噪能力更为显著,能在去噪的同时更好地保持了有效信号中的细节,对复杂信噪比的数据展现出良好的泛化性。
  • 基于改进dncnn电磁信息泄漏信号增强方法
  • [发明专利]一种基于中频信号调制和补偿的高保真遥感图像融合方法-CN201910948162.0在审
  • 窦闻;戚浩平 - 东南大学
  • 2019-09-30 - 2020-10-27 - G06T5/50
  • 本发明提供一种基于中频信号调制和补偿的遥感图像融合方法,主要解决遥感图像融合中光谱保持性能与空间保持性能之间存在矛盾、光谱保持性能较好的算法严重受制于配准精度和调制传递函数(MTF)计算精度的问题。本发明的核心机制是利用高分辨率全色数据和低分辨率多光谱数据的中频成分进行空间细节调制与注入,并以二者的线性组合进行光谱信息/空间结构信息的补偿。融合结果具有很好的光谱保持能力,对配准偏差较不敏感,可以有效抑制边缘的虚假结构。融合方法的健壮性高,光谱保持性能和空间保持性能在较高水平上达到平衡,并可根据融合任务需求通过单个参数进行性能调整,可适用于遥感及医学影像融合。
  • 一种基于中频信号调制补偿高保真遥感图像融合方法
  • [发明专利]一种全色多光谱影像融合方法及装置-CN202210658039.7在审
  • 林向阳;王密;王红钢;谢广奇;王艳;鲍莉;丁一帆;刘鹏;冯鑫;杨宇科 - 北京市遥感信息研究所
  • 2022-06-10 - 2022-08-30 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种全色多光谱影像融合方法及装置,该方法包括:获取全色影像数据和多光谱影像数据;利用全色影像数据和多光谱影像数据,计算自适应最优高斯滤波参数;利用自适应最优高斯滤波参数,构造高斯滤波核;利用高斯滤波核对全色影像数据进行降质,得到降质全色影像数据;将多光谱影像数据上采样至全色尺度,得到全色尺度多光谱影像数据;利用比值法融合降质全色影像数据和全色尺度多光谱影像数据,得到全色多光谱影像融合数据。本发明方法通过自适应高斯滤波降质的方式获取清晰度与多光谱影像保持一致的降质全色影像,保留高分辨率图像的边缘细节信息,消除光谱与对比度信息,融合结果具有较好的色彩保持能力
  • 一种全色光谱影像融合方法装置
  • [发明专利]基于云边协同架构的增量学习方法、装置、设备及介质-CN202211574707.4在审
  • 梁秉豪;崔洪志;张传刚;袁明明 - 浪潮通信信息系统有限公司
  • 2022-12-08 - 2023-05-16 - G06N3/08
  • 本发明提供一种基于云边协同架构的增量学习方法、装置、设备及介质,该方法包括:基于从各边缘节点收集的原始数据训练得到云端基础模型;基于各所述边缘节点的自有数据和所述云端基础模型,训练得到各所述边缘节点对应的边缘模型;对各所述边缘节点产生的增量数据进行筛选,得到增量数据集,所述增量数据是所述边缘节点基于所述边缘模型产生的;通过所述增量数据集对所述云端基础模型进行增量学习训练,得到更新后的云端基础模型。本发明通过云边协同架构,解决了模型泛化能力、模型准确率和推理时延三项重要指标难以同时满足业务需求的问题,通过云端训练策略保证云端基础模型在多个场景下能保持较好的泛化能力
  • 基于协同架构增量学习方法装置设备介质

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