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]面向激光选区熔融工艺的增材制造相同并行机调度方法-CN202011178159.4有效
  • 黄彬;赵志斌 - 福州大学
  • 2020-10-29 - 2021-11-30 - B22F10/28
  • 本发明涉及一种面向激光选区熔融工艺的增材制造相同并行机调度方法,包括以下步骤:步骤S1:获取加工作业相关参数;步骤S2:根据加工作业相关参数,构建加工成本模型;步骤S3:根据加工成本模型,以最小化所有作业的单位体积加工成本为优化目标,建立考虑零件构建方向的增材制造相同并行机调度模型;步骤S4:构建改进的萤火虫算法;步骤S5:基于改进的萤火虫算法,获取所有作业的最终优化目标值和对应的调度方案。本发明解决面向激光选区熔融工艺的增材制造相同并行机调度问题,降低零件加工成本的同时提高并行机调度效率。
  • 面向激光选区熔融工艺制造相同并行调度方法
  • [发明专利]面向微服务多维扰动特征的数据中心请求调度系统及方法-CN202111524128.4有效
  • 李超;王鑫凯;张路;陈哲轩;陈全;过敏意 - 上海交通大学
  • 2021-12-14 - 2023-04-18 - H04L67/60
  • 一种面向微服务多维扰动特征的数据中心请求调度系统及方法,包括:微服务特征获取模块、微服务并行化模块和运行时优化模块,其中:微服务特征获取模块采集并刻画微服务的内部运行逻辑、微服务运行时间与资源供给关系以及微服务所处的网络条件三个方面的扰动特征;微服务并行化模块根据请求调用的微服务的扰动特征的互补性编排为最优的微服务并行化流水线各阶段;运行时优化模块解决微服务并行化流水线在实际运行时因扰动特征而造成的时间变化实时问题、资源变化实时问题和顺序变化实时问题;本发明通过采集并刻画不同微服务运行时的多维扰动特征并针对微服务运行时的多维扰动特征进行一种并行化的互补调度,搭建不同请求调用的不同微服务间的并行化流水线;本发明能够提高微服务架构应用请求调度的资源利用率和吞吐量
  • 面向微服多维扰动特征数据中心请求调度系统方法
  • [发明专利]基于KD树和混沌蜉蝣优化算法的并行谱聚类方法-CN202110503711.0在审
  • 毛伊敏;刘祥敏 - 江西理工大学
  • 2021-05-10 - 2021-07-16 - G06K9/62
  • 本发明提出了一种基于KD树和混沌蜉蝣优化算法的并行谱聚类方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,采用基于采样的KD‑tree数据分区策略DPS划分数据,得到Map上的数据分区;S2,在构建稀疏相似矩阵过程中,采用优化的分区分配策略OPA和两个基于三角不等式的KD树剪枝策略以进行跨分区的t近邻搜索;S3,采用正规化定理,通过元素对应相乘的方式代替矩阵相乘以优化Laplacian矩阵正规化过程;S4,采用混沌蜉蝣优化算法CMO得到最佳位置作为初始簇中心,然后,对特征空间进行k‑means并行聚类;S5,得到最终的聚类结果,并输出。本发明在聚类效果和并行效率上都有显著的提高,且在大规模数据集下具有良好的数据和系统可扩展性。
  • 基于kd混沌蜉蝣优化算法并行谱聚类方法
  • [发明专利]基于DRL的RIS辅助用户中心化去蜂窝系统中资源管理半并行方法-CN202210006092.9在审
  • 吕铁军;崔莹萍;黄平牧 - 北京邮电大学
  • 2022-01-05 - 2022-04-15 - H04W72/04
  • 本发明提出了一种用于可重构智能表面(RIS)辅助用户中心化去蜂窝(UCCF)系统中基于深度强化学习(DRL)的半并行方法。该方法将优化问题分解为两个迭代的子任务:接入点(AP)和用户设备(UE)关联(AUA)子任务与发射功率和RIS反射系数管理(PRCM)子任务。具体方法为,对整数非线性规划的AUA采用二进制粒子群优化(BPSO)算法;对于多连续变量联合优化的PRCM,提出了基于DRL的并行算法,采用双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法提高收敛性,并提出新的状态预处理机制本发明采用基于DRL的半并行方法优化多个变量,克服了传统算法解决NP‑hard问题的局限,提高了精确度,同时智能化的方法面对环境变化时可以快速调整而不需要大量的先验知识。
  • 基于drlris辅助用户中心蜂窝系统资源管理并行方法
  • [发明专利]基于CUDA实现的实时立体匹配及优化的方法-CN201710352967.X有效
  • 陈龙;谢国栋;崔明月;黄凯 - 中山大学
  • 2017-05-18 - 2020-08-04 - G06T7/33
  • 本发明涉及计算机视觉的技术领域,更具体地,涉及基于CUDA实现的实时立体匹配及优化的方法。本发明是一种利用CUDA并行化处理来对左右输入图像进行密集的立体匹配,并且生成实时的视差图的方法。用汉明码距得到一个初始的cost,动态规划每个像素点8条路径,取一个最短的路径和来得到最终的cost,得到最初的一个密集的视差图;对左图利用k‑means算法进行超像素分割,得到一个个超像素平面块,利用超像素平面拟合来优化初始视差进行优化本发明还涉及到多任务GPU并行加速,具体涉及在NVIDA的CUDA架构并行实现多个任务,属于GPGPU计算领域。通过GPU多线程处理优化极大的缩小了计算时间,得到实时的视差图。
  • 基于cuda实现实时立体匹配优化方法

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