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]媒体资源管理方法、装置、设备和系统-CN200910105639.5有效
  • 周旭锋;吴宗武;朱祥文;莫燕;李渊;刘家锋;陈院林 - 华为技术有限公司
  • 2009-02-24 - 2009-08-19 - H04M3/493
  • 本发明实施例公开了一种媒体资源管理方法、装置、设备和系统,其中媒体资源管理方法包括:根据业务的类型获得媒体资源的算法复杂,所述算法复杂为所述业务需要的媒体资源的算法复杂;采用所述业务需要的媒体资源的算法复杂确定所述业务的算法复杂;根据所述业务的算法复杂确定具备处理所述业务的能力,则分配所述媒体资源。本发明实施例提供的技术方案通过根据业务的类型获得媒体资源的算法复杂,采用所述业务需要的媒体资源的算法复杂确定所述业务的算法复杂,根据所述业务的算法复杂确定具备处理所述业务的能力,则分配所述媒体资源的技术手段
  • 媒体资源管理方法装置设备系统
  • [发明专利]一种算法复杂分析的方法和装置-CN201911376280.5有效
  • 成朝晖;刘志标;陈诚;谭潇 - 珠海金山数字网络科技有限公司
  • 2019-12-27 - 2023-09-19 - G06F8/41
  • 本申请提供一种算法复杂分析的方法和装置,所述方法包括:接收原始代码,计算所述原始代码中每个第一层函数对应的复杂,获取所述复杂超过复杂阈值的第一层函数;确定获取的所述复杂超过复杂阈值的第一层函数对应的运行时间,提取所述运行时间超过时间阈值的第一层函数;计算提取的所述运行时间超过时间阈值的第i层函数中第i+1层函数对应的复杂,获取所述复杂超过复杂阈值的第i+1层函数;确定获取的所述复杂超过复杂阈值的第i+1层函数对应的运行时间,提取所述运行时间超过时间阈值的第i+1层函数;生成获取的所述复杂超过复杂阈值的第一层函数至第i+1层函数对应的运行时间,提高开发人员对函数运行时间进行分析的效率。
  • 一种算法复杂度分析方法装置
  • [发明专利]时间点的感兴趣区域匹配方法、设备和存储介质-CN201911042954.8有效
  • 聂建龙;曹晓欢;薛忠;高荣强 - 上海联影智能医疗科技有限公司
  • 2019-10-30 - 2022-08-23 - G06T7/00
  • 本申请涉及一种多时间点的感兴趣区域匹配方法、设备和存储介质。包括:获取至少两幅医学图像,并对至少两幅医学图像进行处理,得到各医学图像的感兴趣区域;计算各医学图像的感兴趣区域复杂;将各医学图像的感兴趣区域复杂和预设条件进行对比,若各医学图像的感兴趣区域复杂满足预设条件,则将第一匹配算法确定为目标匹配算法,否则,将第二匹配算法确定为目标匹配算法,第一匹配算法能够对感兴趣区域复杂满足预设条件的医学图像进行匹配,第二匹配算法能够对感兴趣区域复杂不满足预设条件的医学图像进行匹配;利用目标匹配算法对各医学图像的感兴趣区域进行匹配处理,得到匹配结果。
  • 多时感兴趣区域匹配方法设备存储介质
  • [发明专利]靶场数据处理系统-CN202310395656.7在审
  • 郭灏;刘朋;杨帅;吴杰;吴冬;齐东浩 - 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
  • 2023-04-14 - 2023-05-12 - G06F9/50
  • 本发明提供一种靶场数据处理系统,将用于计算测量数据的计算模块进行分布式部署,计算模块的数量为N,N表示大于1的整数,将当前绝对时间导入系统,发送调用信号控制调用模块按照负载均衡策略触发计算模块进行计算,并调用计算结果依照选定的交会算法时间对齐方式进行交会,获取当前时间串口内最接近当前绝对时间的交会结果。本发明在分布式框架下进行计算模块的设计,在一定程度上利用系统的整体结构复杂降低了整体的时间复杂;采用了负载均衡策略,降低算法时间复杂对计算实时性的影响;采用多种对齐方式对系统时间进行对齐,提高了复杂交会算法的实时性
  • 靶场数据处理系统
  • [发明专利]一种基于确定学习和时空LZ复杂的动态特征提取方法-CN201710844582.5在审
  • 王聪;王乾 - 华南理工大学
  • 2017-09-19 - 2018-02-02 - G06N3/08
  • 本发明公开了一种基于确定学习和时空LZ复杂的动态特征提取方法,所述方法包括以下步骤沿被测量系统的状态轨迹,采用确定学习算法对系统内在动态进行局部准确建模和学习;将学习得到的系统内在动态保存到常值RBF神经网络中,组成系统的动力学轨迹;在Lempel‑Ziv复杂基础上,建立时间LZ复杂和空间LZ复杂两个特征指标组成时空LZ复杂;使用时空LZ复杂对得到的动力学轨迹进行复杂特征提取,从时间域和空间域上进行复杂表征本发明方法适用于对未知的复杂非线性系统进行动态特征提取,可以对未知的系统状态轨迹进行学习得到动力学轨迹,从系统内在动态的角度进行复杂表征,准确且敏感地反映出系统所处的实际状态。
  • 一种基于确定学习时空lz复杂度动态特征提取方法

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