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[发明专利]对块稀疏度的机器学习架构支持-CN202010104093.8在审
发明人： O·阿齐滋 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2020-02-20 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06F7/523 文献下载
摘要：本公开涉及用于不同矩阵稀疏度模式的矩阵操作加速。可以将矩阵操作加速器设计为针对第一矩阵稀疏度模式而不是针对第二矩阵稀疏度模式更有效地执行矩阵操作。具有第二稀疏度模式的矩阵可以被转换为具有第一稀疏度模式的矩阵，并且被提供给矩阵操作加速器。通过重新排列矩阵的行和/或列，可以将矩阵的稀疏度模式转换为适合于利用矩阵操作加速器计算的稀疏度模式。
稀疏机器学习架构支持

[发明专利]基于布尔代数的基因处理方法、装置及可读存储介质-CN201911145451.3有效
发明人：税涛;王爽;翁钊;黄雅婷 -专利权人：广州达美智能科技有限公司
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于布尔代数的基因处理方法、装置和可读存储介质，方法包括：对获取到的基因数据进行布尔编码，得到原始数据矩阵；基于布尔代数对所述原始数据矩阵进行矩阵分解，得到模式矩阵及残差矩阵；对所述模式矩阵进行无损压缩得到模式压缩数据，且对所述残差矩阵进行无损压缩得到残差压缩数据；在接收到解码指令时，对模式压缩数据及残差压缩数据解码得到模式矩阵及残差矩阵，再基于布尔代数从模式矩阵和残差矩阵还原原始数据矩阵。本发明利用布尔代数，对基因数据进行布尔编码、矩阵分解得到的基因模式矩阵和样本模式矩阵是对于原始数据的降维表示，除了用于压缩存储数据，也可以用于数据分析，得到基因的常见模式和样本的常见模式。
基于布尔代数基因处理方法装置可读存储介质

[发明专利]基于矩阵的帧内预测的高效实现-CN202080081435.7在审
发明人： J·普法夫;B·斯塔伦伯格;M·舍费尔;P·默克勒;T·辛兹;P·赫勒;H·施瓦尔茨;D·马佩;T·韦甘德;B·布罗斯;M·温肯;M·西克曼 -专利权人：弗劳恩霍夫应用研究促进协会
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： H04N19/11 文献下载
摘要：模式索引（200）指向基于矩阵的帧内预测模式的列表（204）中的一个。基于矩阵的帧内预测模式的列表（204）由偶数个基于矩阵的帧内预测模式组成。基于矩阵的帧内预测模式的列表（204）由基于矩阵的帧内预测模式对（212）组成，并且针对每个基于矩阵的帧内预测模式对（212），与相应的基于矩阵的帧内预测模式对（212）的第一个基于矩阵的帧内预测模式相关联的预测矩阵（19）等于与相应的基于矩阵的帧内预测模式对（212）的第二个基于矩阵的帧内预测模式相关联的预测矩阵（19）。针对每个基于矩阵的帧内预测模式对（212），所述装置被配置成使得如果模式索引（200）所指向的基于矩阵的帧内预测模式是相应的基于矩阵的帧内预测模式对（212）的第一个基于矩阵的帧内预测模式，则预定块（18
基于矩阵预测高效实现

[发明专利]一种传输模式配置方法和装置-CN201410789727.2有效
发明人：朱孝龙;张超 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2012-04-11 - 公布日： 2018-06-05 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种传输模式配置方法和装置，其中方法包括：获取信道矩阵信息；所述信道矩阵信息为：终端当前的上行信道矩阵最匹配的预编码矩阵指示、终端当前下行的预编码矩阵指示、终端的上行信道矩阵和终端当前的上行信道矩阵最匹配的预编码矩阵指示、终端的上行信道矩阵和终端当前下行的预编码矩阵指示中的任意一项；根据所述信道矩阵信息确定采用闭环模式以及开环模式进行数据传输的性能，并根据确定的数据传输性能选择数据传输的模式，所述数据传输的模式包括：开环模式，闭环模式。采用了速度以及信道空间相关性来确定传输模式，可以更加准确的选择传输模式，从而提升数据的传输效率。
预编码矩阵指示上行信道矩阵终端传输模式信道矩阵方法和装置闭环模式开环模式数据传输下行匹配数据传输性能传输效率信道空间信息确定选择传输选择数据配置传输

[发明专利]一种传输模式配置方法和装置-CN201280000615.3有效
发明人：朱孝龙;张超 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2012-04-11 - 公布日： 2012-11-07 - 主分类号： H04B7/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种传输模式配置方法和装置，其中方法包括：获取信道矩阵信息；所述信道矩阵信息为：终端当前的上行信道矩阵最匹配的预编码矩阵指示、终端当前下行的预编码矩阵指示、终端的上行信道矩阵和终端当前的上行信道矩阵最匹配的预编码矩阵指示、终端的上行信道矩阵和终端当前下行的预编码矩阵指示中的任意一项；根据所述信道矩阵信息确定采用闭环模式以及开环模式进行数据传输的性能，并根据确定的数据传输性能选择数据传输的模式，所述数据传输的模式包括：开环模式，闭环模式。采用了速度以及信道空间相关性来确定传输模式，可以更加准确的选择传输模式，从而提升数据的传输效率。
一种传输模式配置方法装置

[发明专利]基于模式分析的矩阵填充方法及装置-CN202010049398.3有效
发明人：唐晓岚;鲁思远;陈文龙;郝子丰;周丽娟 -专利权人：首都师范大学
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模式分析的矩阵填充方法及装置，其中，方法包括以下步骤：根据原始数据建立数据矩阵；确定基本模式数量，并对数据矩阵进行非负矩阵分解，得到系数矩阵和模式矩阵，且对模式矩阵归一化处理，得到归一化后的模式矩阵，并且通过归一化后的模式矩阵更新系数矩阵，以获取数据分类后的矩阵；将分类后的矩阵进行重新排列，且使用矩阵填充算法恢复排列后的矩阵，然后将恢复后的矩阵重新排列成初始形状。该方法能够在相同的采样率下提高数据恢复的准确性，减少恢复矩阵填充所需时间，达到更好的恢复效果，简单易实现。
基于模式分析矩阵填充方法装置

[发明专利]一种基于密度矩阵理论的模式色散的监测补偿方法-CN202211150134.2在审
发明人：张霞;郭瑶;杜秋萍;杨震山 -专利权人：聊城大学
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： H04B10/079 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于密度矩阵理论的模式色散的监测补偿方法及系统，该方法通过利用密度矩阵理论中群时延矩阵的定义式以及描述光纤中场态演化的传输矩阵的幺正性构建基于密度矩阵理论的模式色散补偿矩阵；同时根据群时延矩阵的厄米性和模式的空间维数完成矩阵具体形式的构建，然后提取矩阵中可充分描述模式色散状态信息的关键元素，并对这些关键元素进行实时跟踪与迭代更新，从而实现系统中模式色散的监测补偿，该方法无需借助任何辅助矩阵，可直接应用至任意维数模式空间模式色散的跟踪，完成对不同光纤类型及模式间模式色散的实时
一种基于密度矩阵理论模式色散监测补偿方法

[发明专利]矩阵求逆方法、装置、存储介质及电子设备-CN202210405770.9在审
发明人：权恒恒;高可攀;杨张辉;余小琴 -专利权人：深圳市潮流网络技术有限公司
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本申请提供一种矩阵求逆方法、装置、存储介质及电子设备，首先获取待处理矩阵，然后根据待处理矩阵确定待处理矩阵的矩阵分块模式，并基于矩阵分块模式对待处理矩阵进行矩阵分块处理得到初始待处理矩阵子块，当初始待处理矩阵子块满足预设条件则切换矩阵分块模式，并对初始待处理矩阵子块进行矩阵分块处理得到目标待处理矩阵子块，最后根据矩阵迭代模式对目标待处理矩阵子块进行矩阵迭代处理得到逆矩阵。根据待处理矩阵的矩阵信息进行多种模式的矩阵分块处理以降低矩阵的维度，并对矩阵子块进行迭代运算，使得矩阵求逆计算量得到有效减少的同时还提高了运算精度，从而提高矩阵求逆的运算效率，进而缓解当前矩阵求逆运算效率低的技术问题
矩阵方法装置存储介质电子设备

[发明专利]使用奇异值分解进行高阶高保真立体声编码和解码的方法和装置-CN201480074092.6有效
发明人： H·克罗普;S·埃伯林格 -专利权人：杜比国际公司
申请日： 2014-11-18 - 公布日： 2018-01-02 - 主分类号： H04S3/00 文献下载
摘要：对编码器模式矩阵执行奇异值分解(13)，以便得到与所述阈值比较的相关奇异值，导致最终的编码器模式矩阵秩基于扬声器的方向值(Ωl)和解码器高保真立体声阶次(Nl)，形成(18)对应的右矢量(|Y(Ωl)>)以及解码器模式矩阵(ΨOxL)。对解码器模式矩阵执行奇异值分解(19)，以提供最终的解码器模式矩阵秩根据最终的编码器模式矩阵秩和最终的解码器模式矩阵秩，确定最终的模式矩阵秩(rfin)，并且根据最终的模式矩阵秩以及编码器侧的奇异值分解，计算编码器模式矩阵(ΞOxS)的伴随伪逆和高保真立体声右矢量(|a′s>)。根据改动的高保真右矢量、解码器侧的奇异值分解的输出值和所述最终的模式矩阵秩计算(15)伴随解码器模式矩阵(Ψ+)，得到所有扬声器的输出信号的右矢量(|y(Ωl)>)。
使用奇异分解进行高保真立体声编码解码方法装置

[发明专利]具有模式全局设置的基于矩阵的帧内预测-CN202080095826.4在审
发明人： J·普法夫;T·辛兹;P·赫勒;P·默克尔;B·斯塔伦伯格;M·舍弗;B·布罗斯;M·温肯;M·西克曼;H·施瓦茨;D·马佩;T·韦根 -专利权人：弗劳恩霍夫应用研究促进协会
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： H04N19/11 文献下载
摘要：一种用于使用帧内预测解码图片的预定块（18）的设备，配置成从数据流（12）读取模式索引（200），所述模式索引指向基于矩阵的帧内预测模式列表（204）中的一个。此外，所述设备配置成通过计算从所述预定块（18）的邻域中的参考样本（17）导出的输入向量（102）与和由所述模式索引（200）指向的所述基于矩阵的帧内预测模式（k）关联的预测矩阵（19）之间的矩阵向量积针对每个基于矩阵的帧内预测模式，与所述相应的基于矩阵的帧内预测模式关联的所述预测矩阵（19）的所有项由具有预定位深度的固定点表示来表示，所述预定位深度对于所述基于矩阵的帧内预测模式是相等的。此外，所述设备配置成针对每个基于矩阵的帧内预测模式，通过针对所述输出向量的每个分量以对于所述基于矩阵的帧内预测模式相等的位的数量以执行右移位来计算所述输入向量（102）和与所述相应的基于矩阵的帧内预测模式（k）关联的所述预测矩阵（19）之间的所述矩阵向量积（206）。
具有模式全局设置基于矩阵预测

[发明专利]基于传递矩阵的目标散射特性数据模式转换方法及装置-CN202111441237.X在审
发明人：吕鸣 -专利权人：北京环境特性研究所
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于传递矩阵的目标散射特性数据模式转换方法和装置，方法包括如下步骤：对目标区进行网格化处理；构造第一近场测试模式的观测矩阵A1，构造第二近场测试模式的观测矩阵A2，基于观测矩阵A1与观测矩阵A2构造传递矩阵A；通过传递矩阵A实现第一近场测试模式的目标散射特性数据至第二近场测试模式的目标散射特性数据的映射本发明方法借助传递矩阵概念，建立起同一目标在不同近场测量模式之间的散射特性数据映射关系，以实现不同近场测量模式下测试数据的评估与融合处理。
基于传递矩阵目标散射特性数据模式转换方法装置

[发明专利]一种面向通信网络的用户行为模式挖掘方法及系统-CN201410030664.2有效
发明人：时金桥;柳厅文;李全刚 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2014-01-22 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向通信网络的用户行为模式挖掘方法及系统，包括：获取一系列网络快照，根据活跃度确定研究对象，确定M个与研究对象相关的相关特征，并根据相关特征计算每个网络快照的特征矩阵，进而计算基准特征矩阵；对基准特征矩阵和每个网络快照的特征矩阵做标准化处理，分解标准化基准特征矩阵得到模元矩阵和系数矩阵；利用每个网络快照的标准化特征矩阵和模元矩阵计算每个网络快照中所有研究对象的行为模式矩阵，即本发明采用“相关特征‑模元‑行为模式”的三元对应关系表示用户行为模式，为用户的通信行为模式提供统一的表示方法，在用户量大的情况下用户间的模式对比清晰明了，有助于方便正确地检测数据集中用户行为模式的变化情况。
一种面向通信网络用户行为模式挖掘方法系统

[发明专利]一种面向文本数据库的矩阵加权负模式挖掘方法-CN201310244012.4有效
发明人：黄名选;黄发良 -专利权人：广西教育学院
申请日： 2013-06-19 - 公布日： 2013-09-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种面向文本数据库的矩阵加权负模式挖掘方法，通过将待处理的文本信息进行预处理，构建基于向量空间模型的文本数据库和特征词库；从文本数据库中提取矩阵加权候选项集，挖掘矩阵加权频繁项集和负项集；再挖掘矩阵加权频繁项集中的矩阵加权强关联规则和矩阵加权强负关联规则以及矩阵加权负项集中的矩阵加权强负关联规则与现有技术相比，本发明不仅考虑各个项目不同的重要性，还充分重视每个项目在不同的事务记录中具有不同的权值；不仅能挖掘矩阵加权正模式，更重要的是能挖掘更多的负模式，采用矩阵加权支持度-置信度-相关度框架衡量矩阵加权正负模式，避免相互矛盾的模式，获得更加实际合理的矩阵加权正负模式。
一种面向文本数据库矩阵加权模式挖掘方法

[发明专利]改善影像品质的量化矩阵调整方法-CN03142953.X无效
发明人：张永清 -专利权人：矽统科技股份有限公司
申请日： 2003-06-12 - 公布日： 2005-01-19 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：一种改善影像品质的量化矩阵调整方法，包含下列步骤：更新已使用位元量及平均量化比例因子；对目前图像指定位元预算值；计算估测量化比例因子，根据已使用位元量、平均量化比例因子、及位元预算值计算估测量化比例因子；判断是否进入调整模式，当估测量化比例因子小于量化比例因子门槛值时，编码模式设为调整模式，否则保持一般模式；调整量化矩阵，当编码模式为调整模式时，将预设的量化矩阵缩小；进行编码，当编码模式为调整模式时，根据缩小后的量化矩阵进行编码，当编码模式为一般模式时，根据预设的量化矩阵进行编码。由于在调整模式时将预设的量化矩阵缩小，可避免估测量化比例因子太低，提升影像品质，避免平坦影像区域产生块状效应。
改善影像品质量化矩阵调整方法

[发明专利]一种服务供需双边模式关联矩阵构造与更新方法-CN202110863456.0在审
发明人：王笑;徐汉川;王忠杰;涂志莹;徐晓飞 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供一种服务供需双边模式关联矩阵构造与更新方法。步骤1：定义关联矩阵，所述关联矩阵包括需求，服务，需求模式，服务模式以及用户情境信息；步骤2：设置与步骤1关联矩阵相中的用户情境维度信息；步骤3：基于步骤1的关联矩阵与步骤2的用户情境维度信息进行供需双边模式匹配度计算；步骤4：基于步骤3的供需双边模式匹配度构建供需双边模式关联矩阵；步骤5：利用步骤4的模型进行供需双边模式关联矩阵的更新，在更新效率与更新效果间进行均衡。
一种服务供需双边模式关联矩阵构造更新方法

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