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]硅基光子集成芯片-CN202111667176.9在审
  • 尤洁;罗玉昆;郑鑫;杨杰;欧阳昊;周军虎 - 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
  • 2021-12-31 - 2022-05-13 - G02F7/00
  • 本发明提供一种硅基光子集成芯片,硅基光子集成芯片包括:输入矢量编码模块、并行光学矢量矢量乘法模块、数模转换器和模数转换器,其中,输入矢量编码模块的输出端与并行光学矢量矢量乘法模块的输入端连接,输入矢量编码模块的输入端用于接收光信号,输入矢量编码模块的输出端用于将与待计算矩阵对应的矩阵编码输入至并行光学矢量矢量乘法模块的输入端,矩阵编码通过数模转换器对光信号进行调制而得到;并行光学矢量矢量乘法模块的输出端与模数转换器连接,模数转换器用于采集经并行光学矢量矢量乘法模块处理后的电压信号。
  • 光子集成芯片
  • [发明专利]一种手写信息快速采集方法-CN201310068520.1有效
  • 朱海威 - 济南道能仁晟软件技术有限公司;济南深海软件有限公司
  • 2013-03-05 - 2013-06-26 - G06F3/041
  • 本发明提供了一种手写信息快速采集方法,包括步骤:将手写输入设备的输入区域划分为多个子输入区域;采集所述手写输入设备输入区域上的手写输入信息的各笔画矢量及其书写时间并存储;判定各笔画矢量是否为有效笔画矢量;判定每一笔画矢量输入结束是不是一次手写输入的结束;判断各笔画矢量所落入的子输入区域,将采集到的笔画矢量划分进相应的子输入区域;依据各笔画矢量的书写时间,排序各子输入区域的笔画矢量、形成笔画矢量集合;输出各所述笔画矢量集合。本发明不但能够提高输入速率,还能够保留用户手写输入原始笔迹,且简单、易于实现,还具有子输入区域输入次序无关性,数据读写方便,便于数据的后续处理。
  • 一种手写信息快速采集方法
  • [发明专利]复杂度减少的矢量编制索引和去索引-CN200880128366.X有效
  • A·瓦西拉彻;L·拉克索南;A·拉莫;M·塔米 - 诺基亚公司
  • 2008-02-15 - 2011-02-23 - G10L19/02
  • 本发明涉及对多个矢量集中的矢量集中包含的输入矢量编制索引。编制索引包括在输入矢量包含于多个矢量集中的一个或者多个矢量集的预定义组中的矢量集中的情况下进行特定处理,该特定处理适应矢量集的预定义组中的矢量集的特性并且仅在包含在具有该特性的矢量集中的输入矢量的情况下适用编制索引还包括在输入矢量未包含于矢量集的预定义组中的矢量集中的情况下进行通用处理。本发明还涉及基于与多个矢量集中的矢量集中包含的目标矢量关联的索引来相应确定所述目标矢量
  • 复杂度减少矢量编制索引
  • [发明专利]测试装置、测试方法和程序-CN201010129575.5无效
  • 近田慎一郎 - 索尼公司
  • 2010-03-04 - 2010-10-06 - G11C29/08
  • 一种测试装置,包括:矢量存储器单元,存储其中描述要输入经历检查的电路的输入信号的原始测试矢量数据;矢量生成器,从所述原始测试矢量数据生成生成的测试矢量数据;输出部分,输出要输入检查的电路的测试矢量数据;故障出现率存储器单元,存储输入信号的故障出现率;随机数生成器,生成随机数数据;以及比较部分,比较输入信号的故障出现率与所述随机数数据。当所述随机数数据小于输入信号的故障出现率时,矢量输出部分输出生成的测试矢量数据,并且在所述随机数数据大于输入信号的故障出现率时,矢量输出部分输出原始测试矢量数据。
  • 测试装置方法程序
  • [发明专利]模式识别装置以及模式识别方法-CN202211302084.5在审
  • 益子贵史 - 株式会社东芝
  • 2017-08-29 - 2023-01-03 - G06N3/04
  • 在实施方式的模式识别装置中,作为构成递归型神经网络的中间层的RNN层包括输入变换部和RNN处理部。RNN层的输入变换部针对每个阶段进行针对输入矢量和递归输入矢量的变换,计算比所述输入矢量的维数与所述递归输入矢量的维数之和小的维数的变换矢量并输出的步骤,其中该输入矢量由从所述输入层输出的特征矢量或者下位的所述RNN层所包括的所述RNN处理部的输出构成,该递归输入矢量由该RNN层所包括的所述RNN处理部的之前阶段的输出构成。RNN层的RNN处理部针对每个阶段根据由该RNN层所包括的输入变换部计算出的变换矢量计算RNN输出矢量并输出。
  • 模式识别装置以及方法
  • [发明专利]通过最近相邻分类滤波提高分辨率-CN01822286.2无效
  • T·孔多;J·J·卡里;Y·弗吉莫里;W·K·凯里 - 索尼电子有限公司
  • 2001-11-21 - 2004-04-07 - G06K9/40
  • 公开了一种方法和装置,通过从多个空间分类中为输入图像矢量确定输入图像矢量最接近的相邻分类,来提高图像分辨率。在一个实施方案中,通过首先接收要划分成几个空间分类之一的输入图像矢量来确定最接近的相邻分类。每个空间分类都具有对应的归一化平均分类矢量输入的图像矢量被归一化。然后,确定归一化图像矢量到每个归一化平均分类矢量之间的加权距离。根据加权距离确定属于到输入图像矢量的最接近的相邻分类的分类矢量。将对应于最接近的相邻分类的滤波器应用于输入图像矢量来提高图像的分辨率。
  • 通过最近相邻分类滤波提高分辨率

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