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]一种预测虚拟网络资源状态的方法及装置-CN201410579178.6有效
  • 许力 - 东软集团股份有限公司
  • 2014-10-24 - 2017-12-26 - H04L12/24
  • 本发明公开了一种预测虚拟网络资源状态的方法,以实现根据服务质量元素的预期目标预测出虚拟网络元素的资源状态数据的目的。例如,该方法可以包括获得历史质量监控数据以及历史资源状态监控数据组成的历史数据集;将服务质量元素与虚拟网络元素定义为贝叶斯网络节点,利用历史数据集进行贝叶斯网络学习,构建出贝叶斯网络以及其中每个节点对应的条件概率表,利用贝叶斯网络中节点间的有向关系以及节点对应的条件概率表,查找出当指定服务质量元素对应的节点取值在给定质量数据的情况下,虚拟网络元素对应的节点具有最大概率的取值,得到虚拟网络元素的预测资源状态数据。另外,本发明实施例还提供了一种预测虚拟网络资源状态的装置。
  • 一种预测虚拟网络资源状态方法装置
  • [发明专利]控制装置、通风控制系统以及程序-CN201580040997.6在审
  • 山田佳代;丰田宪治 - 松下知识产权经营株式会社
  • 2015-09-16 - 2017-05-10 - F24F7/007
  • 通过机械换气将室内的空气质量维持为清洁的控制装置(10)具备获得部(11),从测量室内的空气质量的空气质量传感器(31)、以及测量室外的空气质量的空气质量传感器(32)获得测量值;指示部(13),指示换气装置(21)进行如下工作,即,选择在通过用于改善空气质量的过滤器从室外向室内吸气的同时进行从室内向室外的排气的第一状态、和进行从室内向室外的排气的第二状态;以及处理部(12),决定指示的内容,以在空气质量传感器(32)测量出的测量值相对于规定的阈值为不清洁一侧的情况下,以第一状态使换气装置(21)运转,在空气质量传感器(32)测量出的空气质量相对于阈值为清洁一侧的情况下,以第二状态使换气装置(21)运转。
  • 控制装置通风控制系统以及程序
  • [外观设计]用于医院医疗质量监管与安全预警管理的图形用户界面的电脑-CN201930461074.9有效
  • 翟曙春 - 北京新纽科技有限公司
  • 2019-08-23 - 2020-08-21 - 14-02
  • 5.图形用户界面的用途:用于监管医院中的医疗质量情况和安全预警管理。6.图形用户界面的变化状态说明:主视图为“服务能力”和“完成情况”;点击主视图左边“医疗服务保障情况总览”中的“服务资源”,点击右边“医疗质量情况总览”中的“综合质量”,点击主视图中间“为部队服务情况总览”中的“日”,显示如变化状态图1;点击主视图左边“医疗服务保障情况总览”中的“重点关注对象”,点击右边“医疗质量情况总览”中的“患者安全”总览,点击主视图中间“为部队服务情况总览”中的“月”,显示如变化状态图2;点击主视图左边“医疗服务保障情况总览”中的“实时指标”,显示如变化状态图3;点击主视图左边“医疗服务保障情况总览”中的“服务能力”,点击主视图点击右边“医疗质量情况总览”中的“安全预警”栏目,显示如变化状态图4;点击主视图点击“医疗质量情况总览”中的“质量报告”栏目,显示如变化状态图5;点击主视图左边上方“分级选择+”,显示如变化状态图6。
  • 用于医院医疗质量监管安全预警管理图形用户界面电脑
  • [发明专利]一种基于深度强化学习的无参考图像质量客观评价方法-CN201811641631.6有效
  • 潘达;应泽峰;史萍 - 中国传媒大学
  • 2018-12-29 - 2020-08-28 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于深度强化学习的无参考图像质量客观评价方法,该方法利用全参考方法对添加失真后的图像质量进行评估并反馈给决策模型,该决策模型的目标是为当前图像选出能造成质量下降最小的失真操作。由于图像质量所能下降的幅度与图像本身的质量密切相关,为了更好地进行决策选择,模型中存在的状态值会学习到有关图像质量的特征,因此将状态值作为图像质量的映射。在训练过程中只需要高质量图像作为输入,而不需要失真图像以及主观分数,在测试过程中将状态值直接作为质量分数输出。实验结果表明,与其他不使用主观分数的无参考图像质量评价方法相比,本方法性能更加优异。
  • 一种基于深度强化学习参考图像质量客观评价方法

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