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]时间敏感数据流聚合方法、系统、设备及存储介质-CN202310685191.9在审
  • 王佳森;汪硕;吴斌伟;黄韬 - 网络通信与安全紫金山实验室
  • 2023-06-09 - 2023-08-15 - H04L47/41
  • 本发明实施例公开了一种时间敏感数据流聚合方法、系统、设备及存储介质,包括:获取网络中的数据包信息和网络状态信息,并根据数据包信息和网络状态信息构建输入特征向量;将输入特征向量输入至聚合神经网络模型中,根据聚合神经网络模型输出的聚合结果生成聚合配置表;其中,聚合配置表中包含至少一个允许聚合时间敏感数据流在进行传输时的时隙偏移信息;将聚合配置表下发至网络中各网络数据平面的通信节点中,以在网络中完成各允许聚合时间敏感数据流的聚合传输。保证了时间敏感数据流在依据聚合配置表进行局域到广域“多打一”汇聚的同时,完成了对时间敏感数据流传输时效用与负载能力的平衡。
  • 时间敏感数据流聚合方法系统设备存储介质
  • [发明专利]路由建立方法和系统及子域控制器、主控制器-CN201511009871.0有效
  • 王占京;霍晓莉;李俊杰;荆瑞泉 - 中国电信股份有限公司
  • 2015-12-29 - 2019-12-10 - H04L12/715
  • 本发明提出一种路由建立方法和系统及子域控制器、主控制器,涉及软件定义的网络领域。其中,本发明的路由建立方法包括:子域控制器接收电路建立请求;子域控制器根据本资源库信息判断是否能够建立路径,其中,子域控制器的本资源库信息中包括本子网络资源信息和本业务涉及的归属于其他子网络资源信息;若根据本资源库能够建立路径,则确定路径并建立电路。在此方法中,子域控制器能够掌握部分本业务涉及的归属于其他子网络资源,在建立电路时,会首先查询自身掌握的资源,从而极大的提高了路由计算的效率,降低路由计算对于主控制器和网络的负荷
  • 路由建立方法系统控制器主控
  • [发明专利]一种基于虚拟节点技术的SDN网络通信方法-CN201710829946.2有效
  • 崔杰;周胜;仲红;许艳;石润华;陈志立 - 安徽大学
  • 2017-09-15 - 2019-11-22 - H04L12/715
  • 本发明公开一种基于虚拟节点技术的SDN网络通信方法,包括以下步骤:系统初始化,采用可信的通信服务,并对控制器提供一套标准接口;各个网络的控制器通过通信服务提供的接口连接到通信服务;通信服务收集各个网络的控制器所掌控的设备及链路信息;通信服务根据收集的设备链路信息,为不同的控制器将其它可达域中的节点虚拟成该的虚拟节点;通信服务将虚拟节点同步到控制器,控制器生成虚拟拓扑视图;控制器根据虚拟拓扑进行制定转发策略实现通信。本发明利用软件定义网络的灵活性,通过使用虚拟节点和虚拟拓扑的方式实现通信,不仅能保护各个的拓扑隐私,还能够提高转发效率。
  • 一种基于虚拟节点技术sdn网络通信方法
  • [发明专利]一种具备迁移能力的小样本AOI表面缺陷检测方法-CN202210253629.1在审
  • 黄杰;张泽平;汪潇文;张冼文;骆靖濠 - 东南大学
  • 2022-03-15 - 2022-06-24 - G06V10/26
  • 本发明公开了一种具备迁移能力的小样本AOI表面缺陷检测方法,包括如下步骤:采集表面缺陷样本图像,制作相应数据集;建立缺陷检测神经网络模型;对语义分割网络进行训练,对网络内的权重参数进行更新,直到网络的损失函数收敛;使用建立好的目标表面缺陷数据集进一步训练语义分割网络,实现语义分割网络迁移,得到训练好的语义分割网络;训练决策网络;将采集得到的目标表面缺陷图像输入训练好的缺陷检测神经网络模型,得到缺陷检测结果,本发明在具有较大差异的场景下实现了高速,高精度的表面缺陷检测,能够解决目前的AOI工业质检设备易受光照影响,缺陷样本少,无法迁移等问题。
  • 一种具备迁移能力样本aoi表面缺陷检测方法
  • [发明专利]一种多多层级网络协同方法及装置-CN202211283930.3在审
  • 亓晋;虞赟淼;董振江;孙雁飞;陈滏媛;陈根鑫;许斌 - 南京邮电大学
  • 2022-10-20 - 2023-02-03 - H04L67/12
  • 本发明公开了一种多多层级网络协同方法及装置,方法包括:获取网络协同信息,根据每个网络协同信息,计算出其对于其他网络链权重值;根据所述协同信息划分网络的区域以及层级,形成多层级的活动功能、要素集合以及多区域的活动功能、要素集合;将每个区域当作一个多智能体,采用多智能体链接网络中的多区域的活动功能、要素集合,形成以划分的多智能体网络集群;将以划分的多智能体网络集群输入训练好的多智能体模型,得到各个区域的网络的最佳权重值;将多层级的活动功能、要素集合输入训练好的分层强化学习模型,得到各个层级的网络的最佳层级权重值;确定最终的网络协同结果。
  • 一种多层级跨链网络协同方法装置
  • [发明专利]适应图像分类网络的训练方法、图像分类方法及装置-CN202210193844.7在审
  • 林兰芬;马旭;袁俊坤 - 浙江大学
  • 2022-03-01 - 2022-06-28 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种适应图像分类网络的训练方法、图像分类方法及装置,其中适应图像分类网络的训练方法包括:获取若干对源图像和目标图像;提取其中一对源图像和目标图像的层特征;利用注意力机制计算层特征之间的相似度;根据所述层特征的多核最大均值差异和所述相似度,计算对齐泛化损失;根据源图像和目标图像的层特征,计算分类损失;根据对齐泛化损失和分类损失,加权计算适应图像分类网络的总损失;根据总损失,更新适应图像分类网络的参数;对其余源图像和目标图像执行从提取其中一对源图像和目标图像的层特征至根据总损失更新适应图像分类网络的参数的步骤,直至层对齐损失收敛。
  • 适应图像分类网络训练方法装置
  • [发明专利]光学图像对抗生成SAR图像的方法-CN202111013164.4有效
  • 潘磊;廖泓舟;高翔 - 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
  • 2021-08-31 - 2023-04-07 - G06T11/00
  • 本发明公开的光学图像对抗生成SAR图像的方法,能够有效提升特定图像分析任务的准确性。本发明通过下述技术方案实现:源到目标的图像生成器生成目标SAR图像,目标判别器鉴别生成的SAR图像的真or假,同时图像生成器Gx将生成的目标SAR图像送入图像生成器Gy,通过输入光学图像与重构光学图像的配准,形成源光学图像到目标SAR图像的循环一致对抗生成网络;同理,形成目标SAR图像到源光学图像的循环一致对抗生成网络;将上述两个循环一致对抗网络并接,构建双向循环一致对抗网络结构,并对该模型进行训练,输出的目标SAR图像,即为循环一致对抗网络增强SAR图像的结果。
  • 光学图像对抗生成sar方法

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