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]一种车辆队列最优协同控制方法-CN202010839990.3有效
  • 陈建忠;李静 - 西北工业大学
  • 2020-08-20 - 2022-04-08 - G05B13/04
  • 本发明公开了一种车辆队列最优协同控制方法。该方法首先确定车辆队列的动力学模型和车辆队列的间距策略;然后构建车辆队列最优协同性能指标函数和车辆队列控制输入函数;接下来将性能指标函数和控制输入函数相结合,构建一种最优协同控制方法,在保证车辆队列渐近稳定性的条件下,求出满足车辆队列性能指标函数最优的控制增益,以达到行车安全性、车辆协同和燃油经济性。该方法可以有效的平衡车辆队列协同和燃油经济性之间的问题,使得车辆在节约能源的同时实现车辆队列的协同驾驶。
  • 一种车辆队列最优协同控制方法
  • [发明专利]一种组件PNT弹性终端协同导航与优化控制方法-CN202211469108.6在审
  • 赵龙;高宇航 - 北京航空航天大学
  • 2022-11-22 - 2023-03-03 - H04W4/024
  • 本发明公开了一种组件PNT弹性终端协同导航与优化控制方法,包括:分别统一弹性接入PNT终端系统的不同性的多源异构异质PNT组件的时间基准、坐标系和导航参数,对不同性的多源异构异质PNT组件进行协同导航与优化控制;通过PNT终端系统间有线或无线通信,对不同PNT终端系统间多源异构异质PNT组件进行信息共享,实现不同PNT终端系统间协同感知与误差协同优化;对不同PNT终端系统间多源异构异质PNT组件信息进行误差互校准,实现不同PNT终端系统间协同定位导航与优化控制。该方法可实现多源异构异质PNT组件终端系统间的协同定位导航与优化控制,有效提升了PNT终端系统的协同导航能力。
  • 一种组件pnt弹性终端协同导航优化控制方法
  • [发明专利]一种中央处理器配置方法、装置及相关产品-CN202310866697.X在审
  • 查冲 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-07-14 - 2023-08-18 - G06F9/4401
  • 方法中中央处理器被配置不同数量的NUMA时,以评估指标分别评估中央处理器和图形处理器协同执行目标任务的协同,得到不同数量的NUMA分别对应的性能评估结果;根据评估指标的类型以及不同性评估结果的数值大小,从不同数量中确定目标配置数量;若中央处理器已配置NUMA的数量与目标配置数量不同,则为中央处理器配置目标配置数量的NUMA,以在配置完成后再一次协同执行目标任务。本申请能够确定出提高中央处理器和图形处理器的协同的目标配置数量的NUMA,从而提升目标任务的执行速度。
  • 一种中央处理器配置方法装置相关产品
  • [发明专利]协同杀虫组合物-CN202011257307.1在审
  • 詹姆斯·蒂莫西·布里斯托 - 江苏龙灯化学有限公司
  • 2016-09-26 - 2021-02-05 - A01N53/08
  • 本发明提供了一种协同杀虫组合物,该协同杀虫组合物包含三种组分:(A)噻嗪酮、(B)噻虫嗪以及(C)高效氯氟氰菊酯。还提供了一种用于制备该杀虫组合物的方法。本发明还涉及一种通过施用以下协同杀虫组合物来预防、控制和/或处理植物、植物部分和/或其周围环境中昆虫侵染的方法,该协同杀虫组合物包含三种组分:(A)噻嗪酮、(B)噻虫嗪以及(C)高效氯氟氰菊酯。
  • 协同杀虫组合
  • [发明专利]基于极小化上界误差的视觉跟踪方法-CN201110021981.4有效
  • 卢汉清;王金桥;刘荣 - 中国科学院自动化研究所
  • 2011-01-19 - 2011-05-11 - G06K9/00
  • 本发明是基于极小化上界误差的视觉跟踪方法,利用跟踪器估计目标在当前帧中的区域,所述目标区域包括目标位置与目标大小;以估计的目标区域为参照提取样本;对提取的样本抽取两类不同性质的视觉特征;利用抽取的各样本两类不同性质的视觉特征在线进行协同提升学习,并对跟踪器进行更新,在线协同提升学习中,利用两个并行的提升算法同时对两类不同性质的视觉特征进行选择,并在各级视觉特征选择中利用协同学习进行相互约束,在选择最佳的视觉特征提升跟踪器性能的同时利用协同学习配置最佳的样本属性
  • 基于极小上界误差视觉跟踪方法

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