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]一种基于超像素的确定性模型拟合方法-CN201610214978.7有效
  • 王菡子;肖国宝;严严 - 厦门大学
  • 2016-04-08 - 2018-08-07 - G06T7/11
  • 一种基于超像素的确定性模型拟合方法,涉及计算机视觉技术。包括以下步骤:A.准备数据集;B.对图片进行超像素分割;C.通过分析超像素信息,对输入的数据进行预分组,以降低算法搜索时间复杂度;D.在数据集的分组信息基础上,提出一种确定性生成假设方法;E.提出一种模型选择方法,每次选取最佳模型假设,同时去除多余模型假设;F.根据选取的每个模型实例,区分内点与野点,完成模型拟合。能提取超像素分割的有效信息,以确定性地生成高质量的模型假设。有效避免当前模型选择方法对内点尺度的敏感性。能确定地处理多结构模型数据,而且不需大量的迭代优化,从而保证方法高效性。
  • 一种基于像素的确定性模型拟合方法
  • [发明专利]一种基于语言模型的医案搜索方法-CN201610154543.8有效
  • 张引;姜利成 - 浙江大学
  • 2016-03-17 - 2019-03-26 - G06F16/33
  • 本发明公开了一种基于语言模型的医案搜索方法。步骤如下:1)通过OCR,文本结构化处理,从医案书籍中提取结构化单篇医案;2)使用中文分词工具,对所有医案进行包括分词和去停用词在内的预处理;3)用最大似然估计计算得到每篇医案的unigram语言模型;4)针对所有医案,统计各词频水平对应词语的个数,并使用统计到的数据拟合曲线;5)使用Good‑Turing估计方法来平滑每篇医案的unigram语言模型;6)以所有医案集作为整体建立一个所有医案集的语言模型,并用于修正单篇医案的unigram语言模型;7)使用修正后的语言模型实现医案搜索。本发明实现了基于语言模型的信息检索,使用N‑gram针对每篇医案建立各自的语言模型,使用语言模型生成文本的概率作为搜索结果排序依据。
  • 一种基于语言模型医案搜索方法
  • [发明专利]语音识别系统及其方法与词汇建立方法-CN201710096155.3有效
  • 简世杰;郭志忠 - 财团法人工业技术研究院
  • 2017-02-22 - 2021-03-05 - G10L15/14
  • 语音识别方法包括:储存语音识别模型,此语音识别模型具有多个语音单元以及多个基本成分声学模型,其中每一所述语音单元具有至少一时态,每一所述时态对应到基本成分声学模型的至少其中之一;输入第一语音信号与第二语音信号;从分析扩充模块取得母语/非母语词汇的语音单元序列;根据语音识别模型与母语/非母语词汇的语音单元序列,对第一语音信号进行识别并输出识别结果;以及根据语音识别模型以及第二语音信号从基本成分声学模型中选择最佳基本成分声学模型,并根据此最佳基本成分声学模型更新语音单元。
  • 语音识别系统及其方法词汇建立
  • [发明专利]一种面向行人再识别的函数模型的优化方法及装置-CN201810110775.2有效
  • 陈昕;肖圣龙;李卓 - 北京信息科技大学
  • 2018-02-05 - 2020-09-22 - G06K9/00
  • 本发明实施例提供一种面向行人再识别的函数模型的优化方法及装置,所述方法包括:获取行人图像对的特征向量;根据所述特征向量,建立与所述行人图像对一阶相关、二阶相关和差分相关的函数模型;获取与所述函数模型对应的损失函数,并根据所述损失函数对所述函数模型进行训练,以优化所述函数模型。本发明实施例提供的面向行人再识别的函数模型的优化方法及装置,通过建立与行人图像对一阶相关、二阶相关和差分相关的函数模型,并通过损失函数对函数模型训练,优化了函数模型,能够全面地对行人图像对进行识别,从而提高行人再识别的准确率
  • 一种面向行人识别函数模型优化方法装置
  • [发明专利]一种用于复合材料质量扩散问题的近场动力学建模方法-CN201810088936.2有效
  • 郭力;周鑫 - 东南大学
  • 2018-01-30 - 2021-03-19 - G06F30/23
  • 本发明公开一种用于复合材料质量扩散问题的近场动力学建模方法,包括下述步骤:(1)建立实体模型;(2)分割实体模型,确定模型中各材料的分层与夹杂的区域位置,并对各区域赋予相应的材料属性;(3)对实体模型划分单元网格;(4)设置实体模型的浓度边界条件;(5)基于质量扩散的近场动力学本构关系整合模型参数,确定整个实体模型中复合材料内扩散物质浓度变化计算方法,计算实体模型中所有单元的运算参数;(6)提交计算。本发明的建模方法精度高,网格自适应性好,通过对模型中所有参数进行预先处理,可大大减少运算时的复杂程度,使得算法极大地优化;而且,本发明的建模方法及运算过程适用性广,能够适用于众多问题。
  • 一种用于复合材料质量扩散问题近场动力学建模方法
  • [发明专利]一种热传导问题中复合材料的近场动力学建模方法-CN201810090276.1有效
  • 郭力;周鑫 - 东南大学
  • 2018-01-30 - 2021-03-19 - G06F30/23
  • 本发明公开一种热传导问题中复合材料的近场动力学建模方法,包括下述步骤:(1)建立实体模型;(2)分割实体模型,确定模型中各材料的分层的区域位置,并对各区域赋予相应的材料属性;(3)对实体模型划分单元网格;(4)设置实体模型各单元处的初始温度值;(5)基于质量扩散的近场动力学本构关系整合模型参数,确定整个实体模型中各单元处温度变化计算方法,计算实体模型中所有单元的运算参数;(6)提交计算。本发明的建模方法精度高,网格自适应性好,通过对模型中所有参数进行预先处理,可大大减少运算时的复杂程度,使得算法极大地优化;而且,本发明的建模方法及运算过程适用性广,能够适用于众多问题。
  • 一种热传导问题复合材料近场动力学建模方法
  • [发明专利]基于群广义区间直觉模糊软集的仿真参数选择决策方法-CN201810091143.6有效
  • 李晟;李玉晓 - 江西理工大学
  • 2018-01-30 - 2021-05-18 - G06F30/20
  • 本发明提供一种基于关联群广义区间直觉模糊软集的仿真模型参数选择多属性决策方法,包括:建立仿真模型参数选择的评价指标体系;构建仿真模型参数选择的群广义区间直觉模糊可信度评估矩阵;利用2‑可加模糊测度描述关联关系;构建基于Choquet积分的群广义区间直觉模糊软集聚合算子;计算模型参数方案的综合可信度值;计算模型参数方案的综合得分值;按照得分值的大小对仿真模型参数方案进行排序。本发明基于群广义区间直觉模糊理论对决策信息进行表达,构建关联聚合算子计算仿真模型综合可信度值,通过仿真模型的可信度水平选择最佳的仿真模型参数,有效降低了决策过程中人为主观偏好带来的不利影响,且考虑关联关系
  • 基于广义区间直觉模糊仿真参数选择决策方法
  • [发明专利]一种针对图像语义分割的端到端差异网络学习方法-CN201810048064.7有效
  • 杨明;胡太 - 南京师范大学
  • 2018-01-18 - 2021-11-02 - G06K9/62
  • 本发明公开一种针对图像语义分割的端到端差异网络学习方法,包括如下步骤:使用Caffe深度学习框架分别搭建主网络结构和完整网络结构,其中,主网络结构用于生成粗分割模型和训练集中每个图像的小目标区域,完整网络用于最终的图像语义分割;使用训练集的部分数据训练主网络的粗模型,通过粗模型得到的分割结果与真实分割图比较得到粗模型的误分区域;将得到的粗模型作为初始化参数训练完整网络模型得到最终的分割结果,建立图像语义分割模型;分割模型测试,根据步骤3得到的图像语义分割模型分割所有的测试图像。
  • 一种针对图像语义分割端到端差异网络学习方法

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