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]一种信道状态信息的反馈方法及装置-CN201610140712.2有效
  • 李辉;高秋彬;陈润华;陈文洪;塔玛拉卡·拉盖施 - 电信科学技术研究院
  • 2016-03-11 - 2021-01-22 - H04B7/0456
  • 本发明提供了一种信道状态信息的反馈方法及装置,反馈方法包括:在第一预编码矩阵集合中确定第一预编码矩阵,并确定与第一预编码矩阵对应的第一预编码矩阵索引值;在第二预编码矩阵集合中确定第二预编码矩阵,并确定与第二预编码矩阵对应的第二预编码矩阵索引值,其中,第二预编码矩阵包括用于对每个天线分组中的波束选择的波束选择部分和用于对多个天线分组间的相位调整的相位调整部分;向接入设备反馈第一预编码矩阵索引值和第二预编码矩阵索引值,由接入设备使用第一预编码矩阵索引值和第二预编码矩阵索引值,从第一预编码矩阵集合和第二预编码矩阵集合中选择对应的预编码矩阵并经过运算后作为数据传输的预编码矩阵
  • 一种信道状态信息反馈方法装置
  • [发明专利]银行终端的风险控制方法及装置-CN202211477795.6在审
  • 朱江波;汤东波;李娜;胡佳锋;韩天阳;池振强;郭龙航;陈慧滢 - 中国银行股份有限公司
  • 2022-11-23 - 2023-04-18 - G06Q40/02
  • 本发明提出了一种银行终端的风险控制方法及装置,涉及计算机数据处理技术领域,该方法包括:依据银行的业务数据,确定各个风险类型对应的失败矩阵、用户业务矩阵;依据各个身份认证方式的业务数据,确定各个身份认证方式对应的多个用户业务矩阵;对于每个风险类型,依据该风险类型对应的用户业务矩阵、各个身份认证方式对应的多个用户业务矩阵确定该风险类型对应的身份认证方式;对于每一银行终端,确定该银行终端的实时失败矩阵;依据该银行终端的实时失败矩阵、各个风险类型对应的失败矩阵确定该银行终端在当前时刻的潜在风险类型;确定该银行终端在当前时刻的身份认证方式;对该银行终端在当前时刻的用户的身份进行认证。
  • 银行终端风险控制方法装置
  • [发明专利]图像处理装置以及图像处理方法-CN201380034425.8有效
  • 都筑俊宏 - 奥林巴斯株式会社
  • 2013-02-08 - 2017-08-04 - G06T7/80
  • 图像处理装置包含图像取得部(12),其取得多个图像;对应点取得部(110);第1基础矩阵估计部(120);对极坐标导出部(130);对极坐标确定部(140);以及基础矩阵确定部(150)。第1基础矩阵估计部(120)根据多个所述第1对应点计算多个第1基础矩阵。对极坐标导出部(130)计算与所述多个第1基础矩阵分别对应的多个第1对极坐标。对极坐标确定部(140)将所述多个第1对极坐标中的一个对极坐标确定为第2对极坐标。基础矩阵确定部(150)将与所述第2对极坐标对应的所述第1基础矩阵确定为第2基础矩阵
  • 图像处理装置以及方法
  • [发明专利]保护隐私数据的最大池化处理方法和装置-CN202310762404.3在审
  • 吴豪奇 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2023-06-26 - 2023-09-12 - G06F21/60
  • 本说明书实施例提供一种保护隐私数据的最大池化处理方法和装置,方法包括:基于输入矩阵的本方分片,多方联合确定第一比较矩阵的本方分片,其指示输入矩阵水平方向相邻元素比较的结果;基于第一比较矩阵的本方分片,多方联合确定中间结果矩阵的本方分片,中间结果矩阵的元素为输入矩阵中水平方向相邻元素中的较大值;基于中间结果矩阵的本方分片,多方联合确定第二比较矩阵的本方分片,用于指示中间结果矩阵中垂直方向相邻元素比较的结果;基于第二比较矩阵的本方分片,多方联合确定池化结果矩阵的本方分片,池化结果矩阵的元素为中间结果矩阵中垂直方向相邻元素中的较大值。
  • 保护隐私数据最大处理方法装置
  • [发明专利]基于混合极化核的极化码的编译码方法-CN201911144820.7有效
  • 陈适;邓立鹏 - 武汉理工大学
  • 2019-11-19 - 2021-09-03 - H03M13/13
  • 本发明公开了一种基于混合极化核的极化码的编译码方法,编码方法包括:发射端接收信息比特序列;根据给定的极化核和极化顺序确定极化核的核矩阵的阶数;根据核矩阵的阶数确定每层极化后的码长;根据极化核和每层极化后的码长确定每层重排矩阵;根据极化核和重排矩阵确定每层极化后的生成矩阵;根据极化核和核矩阵的阶数确定分裂信道可靠性度量方法;根据每个分裂信道可靠性度量方法确定分裂信道的可靠性度量参数;根据分裂信道的可靠性度量参数确定冻结比特的位置信息;根据冻结比特的位置信息确定信息序列;根据信息序列和生成矩阵确定编码码字,将编码码字发送给接收端。
  • 基于混合极化译码方法
  • [发明专利]多目标跟踪方法、设备、可读存储介质及程序产品-CN202211651239.6在审
  • 刘杰 - 北京极感科技有限公司
  • 2022-12-21 - 2023-06-13 - G06T7/246
  • 该方法包括:获取目标帧对应的图像,图像包括多个目标物体;确定图像对应的深度图、图像对应的全部预测框和图像对应的全部检测框;基于全部预测框和全部检测框,确定交并比代价矩阵;基于深度图和全部预测框,确定全部预测框对应的第一深度代价矩阵;基于深度图和全部检测框,确定全部检测框对应的第二深度代价矩阵;基于交并比代价矩阵、第一深度代价矩阵和第二深度代价矩阵,进行融合处理,确定融合代价矩阵;基于融合代价矩阵确定多个目标物体中每个目标物体对应的跟踪框在融合代价矩阵中引入深度图的深度信息,提高了多目标跟踪的准确度。
  • 多目标跟踪方法设备可读存储介质程序产品
  • [发明专利]一种确定卷积神经网络的决策因素的方法及电子设备-CN201910713958.8在审
  • 纪守领;李进锋;李长江;时杰;方成方 - 华为技术有限公司
  • 2019-08-02 - 2021-02-02 - G06N3/04
  • 一种确定卷积神经网络的决策因素的方法及电子设备,涉及通信技术领域,确定出卷积神经网络的决策因素,方便用户理解卷积神经网络的决策过程,该方法包括:获取输入图像,以及识别输入图像的卷积神经网络模型;根据卷积神经网络模型中每个卷积层包含的卷积核,确定每个卷积层对应的第二权重矩阵;根据每个池化层包含的池化窗口矩阵确定每个池化层对应的第三权重矩阵;根据每个全连接层包含的激活函数,确定每个全连接层对应的第四权重矩阵;根据这些权重矩阵确定第一权重矩阵;根据第一权重矩阵中各个元素的权重值确定与第一权重矩阵中各个元素位置对应的输入图像中的一个或多个像素,作为卷积神经网络模型的决策因素。
  • 一种确定卷积神经网络决策因素方法电子设备

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