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]一种联合使用文件系统和RDBMS存储事务数据的方法-CN201710269586.5在审
  • 古勇华 - 广州新盛通科技有限公司
  • 2017-04-24 - 2017-08-25 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种联合使用文件系统和RDBMS存储事务数据的方法,具体步骤如下步骤一,在RBBMS(关系型数据库管理系统)中为结构化的事务数据建立表,以及映射表和逻辑删除表;步骤二,编写新增、删除和更新事务数据的程序代码;步骤三,编写用于事务数据(包含文件部分)读取和访问的程序代码;步骤四,编写后台服务程序代码,定时为标记为逻辑删除的文件执行物理删除。本发明的方法使得OLTP(联机事务处理)系统可以在保持事务ACID特性,保持RDBMS(关系数据库管理系统)在高并发环境下的高响应能力的前提下,联合使用文件系统和RDBMS(关系型数据库管理系统)存储事务数据
  • 一种联合使用文件系统rdbms存储事务数据方法
  • [发明专利]一种光谱保持型的快速遥感图像融合方法-CN201911236390.1有效
  • 窦闻;戚浩平 - 东南大学
  • 2019-12-05 - 2022-11-18 - G06T5/50
  • 本发明提供一种光谱保持型的快速遥感图像融合方法,主要解决遥感图像融合中光谱保持性能与空间增强性能以及运算性能之间存在的矛盾,提出一种可用于实时系统的快速方法。本发明的核心机制是在运算性能和空间性能较好的分量替换法基础上,增加一次低分辨率上的融合,构造与多光谱数据空间结构和全色数据的光谱信息更为相近的亮度分量,提高融合结果的性能。融合结果具有很好的光谱保持能力,对配准偏差不敏感,可以有效抑制边缘的虚假结构。本发明所提出的方法健壮性高,光谱保持性能和空间保持性能在较高水平上达到平衡,运算速度快,可满足实时融合的要求,可适用于遥感及医学影像融合。
  • 一种光谱保持快速遥感图像融合方法
  • [发明专利]一种基于AI的废旧物分类以及价值评估的方法-CN202310008187.9在审
  • 钱伟忠;陆嘉颖 - 苏州薄荷信息科技有限公司
  • 2023-01-04 - 2023-06-23 - G06F18/24
  • 本发明涉及废旧物分类技术领域,且公开了一种基于AI的废旧物分类以及价值评估的方法,包括信息收集模块、处理器模块、数据中心模块、本地服务器、网络服务器、信息处理模块、自动分类模块、传感器模块、外观扫描模块、数据存储模块、数据分析模块、信息检索模块、信息下载模块、元素分析模块、价值评估模块、物品分类模块。该基于AI的废旧物分类以及价值评估的方法,通过设计本地服务器和网络服务器的连接,使得数据中心模块内的数据能进行实时的更新,具备自主学习的能力,处理器模块的运作需基于数据中心,从而使得数据保持最新状态,使得处理器模块对信息处理模块和自动分类模块的处理和分类能力更加高效
  • 一种基于ai旧物分类以及价值评估方法
  • [发明专利]数据存储、存证、验证的方法、装置及存储介质-CN202310235048.X在审
  • 蒋淑红;钟一民;郭峰;金宏洲;程亮 - 杭州易签宝网络科技有限公司
  • 2023-03-13 - 2023-06-13 - G06F21/60
  • 本申请公开了一种数据存储、存证、验证的方法、装置及存储介质,涉及计算机技术领域,该方法中服务器先在待存储数据集合的每条历史信息中添加具有同一关键词的上一数据集合的身份标识,并计算出其每个关键词对应的哈希值,然后再进行数据存储,实现了对具有同样关键词的数据集合的关联标记,提高了存证数据的系统性、规范性、响应能力和搜索速度,同时服务器只对某一存证请求的最后一个数据集合的总哈希值进行存证,降低了存证成本,而客户端基于某一关键词的存证数据搜索指令得到的选择性披露的搜索结果,通过验证其关联的数据集合中该关键词对应的哈希值及其总哈希值就可知数据是否被修改,保持数据的可信性验证能力
  • 数据存储验证方法装置介质
  • [发明专利]模型连续学习优化方法、电子设备及存储介质-CN202310033253.8在审
  • 刘江;李衡;胡衍;李昊锦;刘浩锋;舒旷 - 南方科技大学
  • 2023-01-10 - 2023-04-28 - G06N3/08
  • 本申请提供了一种模型连续学习优化方法、电子设备及存储介质,通过将初始样本数据集输入至诊断模型,得到初始样本数据集对诊断模型训练时的核心梯度空间,能够在后续利用新增样本数据集对模型进行优化时,既保持对历史数据的诊断效果,又提高对新数据的诊断能力,避免诊断模型出现灾难性遗忘问题,而且不增加模型的训练成本和工作量,因此,能够在提升模型对不同数据的兼容能力的同时满足临床需求;再通过根据初始样本数据集和新增样本数据集得到新的样本数据集,根据新的样本数据集、核心梯度空间和新增样本数据集,得到梯度转移值,根据梯度转移值确定诊断模型的目标梯度,能够区分诊断模型优化的方向,进而能够提高诊断模型优化的总体效果。
  • 模型连续学习优化方法电子设备存储介质

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