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]获取设计代表年的方法-CN201510208984.7在审
  • 韩元元;申献平 - 贵州省水利水电勘测设计研究院
  • 2015-04-29 - 2016-02-10 - G06F17/50
  • 本发明公开了一种获取设计代表年的方法,该方法首先确定设计代表年时段及设计代表年起始时段;统计系列资料起始时段第一时段得到第一时段各频率设计值,并将此设计值作为设计代表年第一时段的设计成果,并相继确定后续各时段设计值直至统计系列资料第一时段至末尾时段得到第一时段至末尾时段各频率设计值,最后通过调整末尾时段数值,使得第一时段至末尾时段数值与系列统计的设计值成果相等,将调整后的末尾时段数值作为设计代表年末尾时段的设计成果。本发明可以避免几个相邻时段设计值之和不等于这几个时段作为整体的设计值的问题。
  • 获取设计代表方法
  • [发明专利]一种数字广播网和宽带无线接入网的融合方法-CN200610112602.1无效
  • 白铂;曹志刚 - 清华大学
  • 2006-08-25 - 2007-02-14 - H04M11/00
  • 本发明属于宽带无线多媒体技术领域,其特征在于,对于帧可变的时域全动态和时域分级动态模式而言,使用含有广播时段估计长度的令牌和广播时段与接入网数据时段间的保护间隔来控制广播时段长度,采用含有数据时段长度估计信息的令牌和数据时段与广播时段间的保护间隔来控制数据时段长度;在时域分级动态模式中,用相同的间隔来划分广播时段和数据时段,其结束时刻都取在实际结束时刻之后的第一个整数间隔点上;同时还指出了帧固定,但广播时段和数据时段动态变化的工作模式,数据时段长度取决于帧和广播时段的估计长度
  • 一种数字广播网宽带无线接入融合方法
  • [发明专利]基于多模式集合的短期降水预报方法、装置、设备及介质-CN202310924818.1在审
  • 沈凯迪;田伟 - 南京信息工程大学
  • 2023-07-25 - 2023-10-24 - G01W1/10
  • 本发明公开了一种基于多模式集合的短期降水预报方法、装置、设备及介质,其方法包括获取雷达采集的目标区域在当前时段的雷达回波图序列,并进行预处理;根据预处理后的当前时段的雷达回波图序列,获取短未来时段的雷达回波图序列;根据短未来时段的雷达回波图序列,获取目标区域在短未来时段的降水强度序列预测;获取各第三方提供的目标区域在未来时段的降水强度序列预测;根据各未来时段的降水强度序列预测,获取目标区域在未来时段的降水强度序列最终预测;将目标区域在短未来时段的降水强度序列预测和未来时段的降水强度序列最终预测进行拼接,得到短期降水强度序列预测并进行预报;本发明提供的降水预报具有较高的准确性。
  • 基于模式集合短期降水预报方法装置设备介质
  • [发明专利]芯片计时器诊断方法和装置-CN202310215326.5在审
  • 杨丽;孙爱军 - 展讯通信(天津)有限公司
  • 2023-03-07 - 2023-05-23 - G06F11/34
  • 获取计时器在当前时段内的第一累加值和处理器在当前时段内的第二累加值;根据第一累加值和计时器的第一工作频率,确定当前时段所包含的第一时;根据第一时和第二累加值,确定处理器在当前时段内的第二工作频率;获取处理器在前一时段内所对应的第三工作频率基于计时器和处理器的工作频率对应关系,在不同时段内计算处理器的工作频率,可精确的确定计时器是否稳定运行,达到实时监测的效果。
  • 芯片计时器诊断方法装置
  • [发明专利]一种停车场空闲车位数时预测方法-CN201710488492.7在审
  • 呙维;朱欣焰;杨龙龙;章中道;王绪滢 - 武汉大学
  • 2017-06-23 - 2017-09-08 - G08G1/14
  • 本发明提供一种停车场空闲车位数时预测方法,包括将采集到的泊车数据和相应天气数据进行数据预处理,得到空闲车位数特征数据;空闲车位特征数据归一化处理,切分为训练集和测试集,构建LSTM神经网络;确定待预测的第一个时段的上一时段空闲车位特征数据,并作为LSTM神经网络的输入神经元得到第一个时段的空闲车位数;建立空闲车位数时预测模型,反复迭代预测,进行反归一化处理,得到停车场空闲车位数时预测结果。本发明基于用户泊车行为特征,提出基于LSTM神经网络的空闲车位数时预测模型,支持将未来某一个指定时段的停车场空闲车位数信息及时呈现给用户,从而帮助用户选择最佳停车场,具有重要的市场价值。
  • 一种停车场空闲车位数长时预测方法

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