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[发明专利]图像中梯度特征的确定方法及装置、脊柱手术机器人-CN202111524724.2有效
发明人：李亚;谢永召;宫明波;要文杰;陈露;田庆;赵海霞 -专利权人：北京柏惠维康科技股份有限公司
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像中梯度特征的确定方法及装置、脊柱手术机器人，图像中梯度特征的确定方法包括：确定GPU设备中对目标图像中第i个像素块进行处理时可用的第一目标线程块，其中，所述第i个像素块包括N个像素，所述第一目标线程块包括N个线程，N大于等于2且小于等于所述GPU设备单次运行支持的最大线程数，1≤i≤M，M为所述目标图像包括的像素块的总量，M≥1且为整数；针对所述第i个像素块，所述N个线程调用预先封装的像素梯度特征计算核函数并行计算所述N个像素的梯度，以计算出M个像素块中像素的梯度，其中，一个线程针对一个像素；根据M个像素块中所有像素的梯度，确定所述目标图像的梯度特征，可以加快梯度特征的计算速度。
图像梯度特征确定方法装置脊柱手术机器人

[发明专利]基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备以及存储介质-CN202110666784.1有效
发明人：陈晓霖;杨恺;王虎;黄志翔;彭南博 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请公开了基于联邦学习的模型训练方法和装置，具体实现方案为：当未达到梯度提升树的棵树阈值并且未达到梯度提升树的深度阈值，向联邦学习系统中的各个第二电子设备发送梯度数据；接收各个第二电子设备基于梯度数据发送的表征第二特征信息集中每个特征和相应特征的分裂阈值的随机数编码和第一融合梯度；基于各个第一融合梯度和第一特征信息集，确定信息增益的目标值；响应于信息增益的目标值为本方信息增益的最大值，基于信息增益的目标值对应特征和分裂阈值对样本空间进行划分，生成样本空间划分结果和目标融合梯度；根据目标融合梯度，对第一电子设备的模型参数进行更新。
基于联邦学习模型训练方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种月亮融合拍摄方法、设备及计算机可读存储介质-CN202211491152.7在审
发明人：徐爱辉 -专利权人：努比亚技术有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： H04N23/95 文献下载
摘要：本发明公开了一种月亮融合拍摄方法、设备及计算机可读存储介质，其中，该方法包括：在夜景拍摄过程中确定初始图像的图像参数满足预设的月亮拍摄条件时，分割所述初始图像中的天空区域，并提取所述初始图像的梯度信息；根据所述梯度信息在所述天空区域中计算得到满足预设的月亮图像条件的最大区域；在所述最大区域的区域特征满足与当前场景对应的月亮融合条件时，将预设的月亮图像融合至所述初始图像的所述最大区域。
一种月亮融合拍摄方法设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于镜质组最大反射率计算中煤级煤吸附气量的方法-CN201910071418.4在审
发明人：李东;郝静远;张学梅;马青华 -专利权人：西安思源学院
申请日： 2019-01-25 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供一种基于镜质组最大反射率计算中煤级煤吸附气量的方法，包括：根据煤样的镜质组最大反射率计算吸附表面的吸附流量系数B；根据煤样的镜质组最大反射率计算温度对吸附量影响的参数；根据煤样的镜质组最大反射率计算压力对吸附量影响的参数：根据煤样的埋深和其相应的地温梯度计算吸附温度的摄氏温度℃，并换算成吸附热力学温度K；根据煤样的埋深和其相应的地压梯度计算吸附压力P；将以上计算所得的数据和几何形体常数A代入压力温度吸附方程，得到该种中煤级煤吸附气量与相关技术相比，本发明提供的基于镜质组最大反射率计算中煤级煤吸附气量的方法易学习、易使用、高效且准确性高。
吸附最大反射率镜质组煤样气量吸附量埋深地温梯度几何形体流量系数梯度计算吸附表面吸附压力热力学换算学习

[发明专利]一种电机扭矩控制方法、系统及计算机可读存储介质-CN202111252352.2有效
发明人：肖波;刘杰;杨金龙;翟钧;李宗华 -专利权人：重庆长安新能源汽车科技有限公司
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： B60L15/20 文献下载
摘要：一种电机扭矩控制方法，包括步骤1，颠簸路况识别；步骤2，电机限扭控制：中央控制单元实时估算出当前电机最大扭矩输出能力Tq1；当电机限扭使能标识置1时，根据车辆通过颠簸路况次数n确定扭矩输出限制比例系数P，将Tq1乘以P得到当前电机限扭目标扭矩Tq2，控制电机最大允许输出扭矩由当前电机最大扭矩输出能力Tq1按照梯度逐渐下降至当前电机限扭目标扭矩Tq2；当电机限扭使能标识复位为0后，控制电机最大允许输出扭矩由当前电机限扭目标扭矩Tq2按照梯度逐渐上升至当前电机最大扭矩输出能力Tq1。
一种电机扭矩控制方法系统计算机可读存储介质

[发明专利]液相色谱仪的控制方法及液相色谱仪-CN202180080249.6在审
发明人：伊藤伸也 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G01N30/24 文献下载
摘要：提供在实际进行试样的测定之前推定测定中的压力的最大到达值的液相色谱仪的控制方法及液相色谱仪。一种液相色谱仪(1)的控制方法，该液相色谱仪具备：泵(12)，具有能按照梯度送液条件一边变更多个洗脱液的组成一边送液的梯度功能；试样注入部(14)，实施试样注入；分离柱(15)；分析流路(20)，从所述泵经由所述试样注入部连接所述分离柱；压力传感器(13)，检测所述泵的送液中的所述分析流路内的压力，基于所述泵的送液开始时的所述分析流路内的压力即初始压力(Pini)和所述梯度送液条件计算测定中的最大假定压力(Pmax)，在判断为所述最大假定压力为预定的压力上限(Plimit)以上时，以不实施所述试样注入的方式构成液相色谱仪的控制方法
色谱仪控制方法

[发明专利]一种基于伪PID的自然梯度的极化SAR图像相干斑去噪方法-CN201410373183.1有效
发明人：吕淑平;张成;杨丽微 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2014-07-31 - 公布日： 2014-11-05 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明属于合成孔径雷达图像相干斑去噪处理领域，具体涉及一种基于伪PID的自然梯度的极化SAR图像相干斑去噪方法。本发明包括：把同一时刻采集的一组n幅极化SAR图转换成一维矢量图像；对一维图像信号进行预处理；预处理之后的图像信号通过使用伪PID自然梯度算法进行迭代解算得到分离矩阵，与白化后的信号相乘得到各个图像一维信号输出；图像重构：找出等效视数最大的一维信号，等效视数最大的是降噪后的SAR图，将等效视数最大的一维信号转换成二维图像，按照二维转一维相逆的方法转换成一个N×M像素点的灰度图像。本发明应用了一种伪PID的方法来调节自然梯度算法的分离步长，能使得处理结果图像比传统方法清晰，更快速。
一种基于 pid 自然梯度极化 sar 图像相干斑去噪方法

[发明专利]基于深度确定性策略梯度的移动边缘计算速率最大化方法-CN201810342357.6有效
发明人：黄亮;冯旭;钱丽萍;吴远 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-04-17 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：一种基于深度确定性策略梯度方法的移动边缘计算速率最大化方法，包括以下步骤：1)计算出在给出模式选择下系统中所有无线设备的速率总和；2)所有无线设备集合；3)所有无线设备的计算速率总和最大化问题；4)通过深度确定性策略梯度方法来寻找一个最优的模式选择；5)所有无线设备的模式选择M0和M1作为深度确定性策略梯度方法的状态xt，本发明在保证用户体验的前提下最大化所有无线设备的总和计算速率。
基于深度确定性策略梯度移动边缘计算速率最大化方法

[发明专利]一种基于特征相似度的自适应聚类方法及应用-CN202010162913.9有效
发明人：孙红霞;李琛;余学儒;傅豪;田畔 -专利权人：上海集成电路研发中心有限公司
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：S01：设置初始深度学习参数，提取样品特征；S02：设置初始聚类数k以及步长x，以此确定m个聚类数；S03：对样品特征进行聚类；S04：针对每一组聚类结果，计算其对应的聚类效果函数值f(p)；S05：根据最大聚类数对应的聚类效果函数值梯度，确定新的聚类数k’；S06：重复步骤S03‑S05，直至最大聚类数对应的聚类效果函数值梯度小于梯度阈值，记录当前聚类效果函数值f(k’)；S07：调整深度学习参数，重复步骤S02‑S06n次，选择使当前聚类效果函数值f(k’)最大的深度学习参数和聚类数；并得出其对应的聚类结果。
一种基于特征相似自适应方法应用

[发明专利]稀土径向梯度光学玻璃的制备-CN95116500.3无效
发明人：阮慎康;钟爱民;段洁菲 -专利权人：阮慎康;钟爱民;段洁菲
申请日： 1995-10-12 - 公布日： 1996-07-17 - 主分类号： C03C4/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种制备稀土径向梯度光学玻璃的方法。用溶胶—凝胶法，以硅酸乙脂(TEOS)作为合成凝胶骨架的前体，以钛酸丁脂和稀土盐为折射率调节离子，用硫酸或硝酸作为浸渍液，凝胶经烧结后得透明的梯度径向光学玻璃，最大折射率变化为0.03。
稀土径向梯度光学玻璃制备

[发明专利]安全空间调制中基于最大化近似安全速率的预编码方法-CN201810778653.0在审
发明人：束锋;王正旺;李坤;夏桂阳;秦耀璐;万思明;桂林卿;陆锦辉;李骏 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2018-07-16 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种安全空间调制系统中基于最大化近似安全速率的线性预编码方法。通过联合发射人工噪声信号和设计线性预编码，将人工噪声信号投影到期望用户信道的零空间上，不影响期望用户的正常译码，但对窃听用户的译码产生干扰，同时依照最大化近似安全速率准则设计线性预编码。对于最大化近似安全速率的优化问题，其为非凸的二次约束的二次规划问题，通过推导其目标函数的梯度，然后使用梯度下降法迭代求解，该方法确定收敛到局部最优解，从而可以提高了系统的安全速率性能。本方法与传统的基于最大化安全速率的方法相比，在计算复杂度方面具有较大的优势，同时获得了接近传统方法的安全速率性能。
最大化线性预编码近似安全安全空间期望用户人工噪声二次规划问题计算复杂度调制系统目标函数信号投影优化问题正常译码准则设计传统的零空间下降法预编码最优解求解推导迭代译码调制信道收敛发射联合

[发明专利]一种声呐图像分割方法和设备-CN201811435393.3在审
发明人：谢翔;李秋实;白宇冰;李国林;王志华 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种声呐图像分割方法和设备，所述方法包括：使用声呐原始数据建立无向图；在所述无向图中同时通过最小生成树和最大生成树对所述无向图进行分割，其中，通过所述最小生成树在所述无向图中划分出背景区域，通过所述最大生成树在所述无向图中划分出目标区域。本发明实施例在分割过程中使用声呐原始数据，最大化地不损失目标的信息，减小噪声对于分割过程的影响；本发明实施例的提出在所述无向图中同时通过最小生成树和最大生成树对所述无向图进行分割，兼顾了声呐数据目标区梯度波动大、背景区梯度波动不明显的特点，得到了用于目标检测的准确分割效果。
无向图最大生成树最小生成树分割方法和设备图像分割原始数据背景区域目标检测目标区域数据目标背景区最大化减小噪声

[发明专利]基于弹性用电需求的电动汽车充换电实时定价方法及介质-CN202111617595.1在审
发明人：程啸;荣秀婷;朱刘柱;张辉;沈玉明 -专利权人：国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明的一种基于弹性用电需求的电动汽车充换电实时定价方法及介质，其中方法包括包括以下步骤，S1、以用户用电效用最大和电网运行成本最低为目标，建立电动汽车充换电中用户随机弹性用电需求模型，该模型为实时定价问题模型；S2、基于李亚普诺夫的次梯度对偶分解算法来求解实时定价问题模型。本发明以电动汽车用户用电效用最大和电网运行成本最低为目标，建立电动汽车充换电中随机弹性用电需求模型，设计了基于李亚普诺夫的次梯度对偶分解算法来求解该问题，通过实时电价调节用户的弹性用电需求使得充换电负载均衡，从而达到充换电的效用最大化，仿真结果表明，算法能够实现随机弹性用电需求队列稳定、负载均衡，达到充换电效用最大化。
基于弹性用电需求电动汽车充换电实时定价方法介质

[发明专利]设备可靠性加速实验的参数确定方法及相关设备-CN202210842594.5在审
发明人：郭文韬;陈晴;张宝华;王泉;黄喆 -专利权人：岚图汽车科技有限公司
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G01M99/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种设备可靠性加速实验的参数确定方法及相关设备，该参数确定方法包括：获取目标设备的水冷元件信息和水冷系统设计最大温度，目标设备包括多个水冷元件；控制目标设备运行；根据水冷系统设计最大温度和第一温度梯度，调整水冷环境温度递增，直至目标设备失效，以确定目标设备的最大水冷工作温度；根据最大水冷工作温度和第二温度梯度，调整水冷环境温度递减，直至各个水冷元件的水冷结温均小于第一设计结温，以确定水冷元件的第一可靠性加速实验温度
设备可靠性加速实验参数确定方法相关

[发明专利]宽谱光散斑自相关成像的待重建图像的确定方法-CN202310683539.0有效
发明人：王歆;施钧辉;孟彧仟;梁其传;陈睿黾;李驰野 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请提供一种宽谱光散斑自相关成像的待重建图像的确定方法，包括：获取宽谱光散斑自相关成像的采样图像；根据采样图像，确定初筛尺寸，初筛尺寸小于采样图像的尺寸；确定采样图像中具有初筛尺寸的多个初筛像素阵列的梯度和；获取梯度和最大的初筛像素阵列的中心位置的中心像素；获取以中心像素对应的中心位置作为图像中心位置的多个不同子采样尺寸的多个子采样图像；若多个不同子采样尺寸中的最小子采样尺寸的峰值背景比最大，重新确定初筛尺寸；若最小子采样尺寸的峰值背景比非最大，将峰值背景比最大的子采样图像，确定为待重建图像，用于重建图像。
宽谱光散斑相关成像重建图像确定方法