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]一种三点法向量的计算方法-CN201210232462.7无效
  • 周波;何鸣;韩娜;刘文强 - 黑龙江科技学院
  • 2012-06-28 - 2014-01-15 - G06F19/00
  • 本发明属于光学三轮廓测量领域,在基于视差图生成三点云的过程中,视差图存储在M行N的二数组中,将计算所得的三点的三个分量x,y,z存储在三个M行N的二数组X,Y,Z中,三点的各分量在数组中的位置与视差在数组中的位置相对应,再取三点的一个分量数组X,在数组X上,采用模板法取得三点的K个邻近点,由K个邻近点拟合平面,将平面的法向量作为点的法向量。本项技术利用了视差图中的结构信息,直接计算三点的法向矢量,大大提高了法向矢量的计算速度,通过调整模板的范围,就可以调整邻近点数,从而获得不同精度的法向矢量。
  • 一种三维向量计算方法
  • [发明专利]一种二离散余弦变换装置及方法-CN200510001649.6有效
  • 蒋晓华 - 联想(北京)有限公司
  • 2005-02-03 - 2006-08-09 - H04N7/26
  • 本发明公开了一种二DCT装置,包括:控制模块、输入寄存模块、并行DCT变换模块和DCT行变换模块。本发明同时公开了一种二DCT方法,本发明提供的方法包括:对原始输入图像的单位子块的所有同时进行并行的一DCT,然后依次对单位子块的每一行作一DCT。本发明方法通过在变换的向量计算中减少乘法次数并增加相同运算,以利于对各同时进行一DCT,大大加快了变换的速度;在行变换中通过提取每一行各元素的相同运算项,以利于对每一行的各元素同时进行一DCT,从整体上提高了二DCT的运算速度。
  • 一种二维离散余弦变换装置方法
  • [发明专利]一种APP2VEC在风控系统中建模的工作方法-CN202110360358.5在审
  • 徐宇杰 - 墨致科技(上海)有限公司
  • 2021-04-02 - 2021-06-25 - G06Q30/02
  • 一种APP2VEC在风控系统中建模的工作方法,通过将整理多个用户一个月之内使用app的行为的数据进行训练集,配合工具fasttext训练生成skip‑gram模型得到n向量模型,并且通过softmax的算法将需要聚合的向量矩阵压缩成一个一向量特征;选取风控样本用户一个月之内使用app的行为数据进行聚合,再将数组数据累加起来,得到1×100的向量;把1×100的向量作为特征,进行训练并建立风控模型;该方法将训练向量模型时训练集的准备,以及在向量使用过程中向量之间的累加方法,通过使用本发明生成的特征,在模型训练的过程中,挑选出带来增益的特征变量;使上万和app使用相关的特征压缩成一个200至300向量,通过这些向量,可以很好的概括形容用户一段时间内使用app的行为。
  • 一种app2vec系统建模工作方法
  • [发明专利]一种三场景下流体风场图渲染方法-CN202111437800.6在审
  • 汪浩 - 合肥火星科技有限公司
  • 2021-11-30 - 2022-06-28 - G06F30/25
  • 本发明涉及一种三场景下流体风场图渲染方法,包括以下步骤:步骤1):开始渲染模型:根据当前的三场景视域和获取到的风场数据,其中,风场数据为等步长经度、纬度划分的网格数据,每个格点具有经度lng、纬度lat、速度值speed、方向值dir;并依据下列公式计算出横方向向量值u、纵方向的向量值v:u=‑speed*sin(dir);v=‑speed*cos(dir);步骤2):根据风场数据生成棋盘网格模型,网格模型对象中包括网格的四周边界值xmin、xmax、ymin、ymax、行数cols、数rows,每个棋盘网格具有以下数据:对应的所在行x,所在y、经度lng、纬度lat、横方向向量值u、纵方向的向量值v;步骤3):根据风场范围生成随机的多个粒子数据
  • 一种三维场景流体风场图渲染方法
  • [发明专利]多样本神经网络前向传播向量化实现方法-CN201911000630.8有效
  • 刘仲;陈海燕;刘胜;田希;陈小文;雷元武;曹坤;吴立;马媛 - 中国人民解放军国防科技大学
  • 2019-10-21 - 2022-03-18 - G06N3/08
  • 本发明公开一种多样本神经网络前向传播向量化实现方法,步骤包括:步骤1:将输入特征数据按照样本优先的方式存储,以及将权重数据按照输入特征优先的方式存储;步骤2:按将输入特征数据集数据矩阵划分为多个矩阵块;步骤3:将权重数据矩阵传输到各个核的SM中,并将每个输入特征数据矩阵传输到各个核的AM中,通过向量化矩阵乘法和并行化矩阵乘法计算;步骤4:各个核将输出特征矩阵与偏置数据向量进行并行加法计算;步骤5:将输出特征矩阵计算结果存储在向量处理器的片外存储器中;步骤6:重复步骤3至5,直到完成计算。本发明具有实现方法简单、能够充分发挥向量处理器计算性能且实现效率高、带宽需求小以及通用性强等优点。
  • 多样神经网络传播量化实现方法
  • [发明专利]面向存储数据仓库的多维OLAP查询处理方法-CN201210114111.6有效
  • 张延松;王珊 - 中国人民大学
  • 2012-04-17 - 2012-09-12 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种面向存储数据仓库的多维OLAP查询处理方法。它将OLAP查询分解为位图过滤操作、分组操作和聚集操作。在位图过滤操作中,首先将谓词在表上执行并生成谓词向量位图,通过代理键地址映射将连接操作转换为直接表记录访问操作,实现按位置进行访问;在分组操作中,将满足过滤条件的事实表记录按SQL命令中的分组属性预生成分组单元并分配递增的ID;在聚集操作中,通过对事实表度量属性的一趟扫描实现按事实表分组过滤向量的分组项进行分组聚集计算。本发明只需要对事实表进行一趟扫描即可完成全部的OLAP处理任务,避免了多次扫描的代价。
  • 面向存储数据仓库多维olap查询处理方法

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