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StOMP压缩感知图像重构系统的构建方法-CN202110405252.2在审
  • 郑建炜;金倩倩 - 浙江工业大学
  • 2021-04-15 - 2021-09-07 - G06T11/00
  • 一种基于StOMP压缩感知图像重构系统的构建方法,包括:步骤1,采集图像;将图像分成s×T大小的图像块,S、T均是自然数;步骤2,将图像的图像块变换成长度为N的一向量X,N=S×T;在采样端采用部分哈达玛矩阵Sub>,φ2,...φm,...φM]作为测量矩阵对X进行采样,获取观测向量DDA0003022055960000011.JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />获得的Y为长度为M的向量,M为自然数;步骤3,利用稀疏表示对观测向量进行数学建模,得到观测向量在信号中的稀疏系数;步骤4,在重构端稀疏系数重构出估计信号。
  • 一种基于stomp压缩感知图像系统构建方法
  • [发明专利]一种高光谱遥感数据非线性降方法-CN201310087912.2无效
  • 陈雨时;林洲汉;赵兴 - 哈尔滨工业大学
  • 2013-03-19 - 2013-06-05 - G06T5/00
  • 一种高光谱遥感数据非线性降方法,本发明涉及到高光谱遥感数据的降方法。本发明是要解决现有的高光谱数据线性降方法对非线性特征保留较少的技术问题,本方法:先将高光谱遥感数据进行坏带去除、低通滤波后组织成N行D的二矩阵,再将高光谱数据的像素向量映射到高的特征空间中,重构流形,再找到流形的原点,构建局部黎曼法坐标,再计算最短路径,再运用黎曼流形学习算法将所有数据点映射到原点的切空间中,映射完后的数据集构成的点组织成N行k矩阵,完成高光谱遥感数据非线性降
  • 一种光谱遥感数据非线性方法
  • [发明专利]一种数据管理方法、装置及相关设备-CN202110742721.X在审
  • 胡天驰;谢尚港 - 华为技术有限公司
  • 2021-06-30 - 2022-12-30 - G06F9/50
  • 一种数据管理方法、装置及相关设备,包括:嵌入表加速器获取第一嵌入表,第一嵌入表用于将第一向量转换为第二向量;将第一嵌入表存入一个或多个存储模块中,一个或多个存储模块中的每个存储模块存储有第一嵌入表中同一的至少两个元素通过将嵌入表中同一的至少两个元素存储至同一个存储模块中,能够提高处理器读取同一数据的效率,提高处理器效率,并能够提高在降计算中实现近内存计算的概率,从而减少从存储模块传送到处理器的数据量,降低降计算时所占用的内存出口带宽
  • 一种数据管理方法装置相关设备
  • [发明专利]基于片上缓存的数据访问方法、装置及转置方法和装置-CN202211580278.1在审
  • 王胤燊;周良将;汪丙南;丁满来;丁赤飚 - 中国科学院空天信息创新研究院
  • 2022-12-09 - 2023-05-23 - G06F13/28
  • 本发明涉及一种基于片上缓存的数据访问方法、装置及转置方法和装置;数据访问方法包括:采用支持矩阵传输的块状结构DMA,按块状批量从DDR中读出数据块;采用行向写入模式或向写入模式将所述数据块写入到阵列式片上缓存中对于阵列式片上缓存中缓存数据,根据向量处理器的访存请求,采用行向取出模式或向取出模式进行并行数据取出;转置方法包括:将待转置的大规模二矩阵划分为等规模大小的小规模矩阵;采用基于片上缓存的数据访问方法逐块读出小规模矩阵进行转置;将每块转置后得到矩阵按照正确的位置进行存放,合成大规模二转置矩阵。本发明提升向量处理器在访存矩阵数据时获取向数据的性能,提高矩阵转置的效率。
  • 基于缓存数据访问方法装置
  • [发明专利]基于多样本支持度融合的SAR目标识别方法-CN201810288963.4有效
  • 刘明 - 陕西师范大学
  • 2018-04-03 - 2020-09-11 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于多样本支持度融合的SAR目标识别方法,该方法的步骤包括:预处理,去除背景杂波,得到训练样本图像、测试样本的图像的归一化子图像;构建训练样本向量以及测试样本向量,利用训练样本向量构造字典矩阵,求解测试样本向量的稀疏向量;计算重构误差、支持度、总支持度,挑选测试样本向量近邻的训练样本向量,计算训练样本向量的总支持度;对所有总支持度函数进行融合,根据融合结果进行目标识别。
  • 基于多样支持融合sar目标识别方法
  • [发明专利]一种静脉穿刺采血机器人的血管影像压缩与降方法-CN202010832453.6在审
  • 齐鹏;陈子杰 - 同济大学
  • 2020-08-18 - 2021-01-01 - G06T3/00
  • 本发明涉及一种静脉穿刺采血机器人的血管影像压缩与降方法,具体包括以下步骤:S1.获取手背静脉的RGB图片和预设比例,转化为灰度图片后补全为方阵;S2.方阵标准化,设置每一为一个特征,计算每一个特征的协方差矩阵;S3.通过特征值分解计算协方差矩阵的特征值与特征向量,特征值进行排序,根据排序结果从前到后将特征值累加,计算特征比例,与预设比例对比,记录特征比例超过预设比例时的特征值的数量作为目标数量;S4.排序结果中前目标数量的特征值的特征向量作为向量构成变换矩阵,与特征、方阵组合形成目标降矩阵。
  • 一种静脉穿刺采血机器人血管影像压缩方法

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