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]内存回收方法及装置-CN202211063151.2在审
  • 陈天宇;梁晨;梁波;董敏怡;杨将鑫;陆易 - 珠海金山数字网络科技有限公司
  • 2022-08-31 - 2022-12-02 - G06F9/50
  • 本申请提供内存回收方法及装置,其中所述内存回收方法包括:获取预设时间区间内的参考内存回收复杂和内存回收对象数量,其中,所述参考内存回收复杂用于表征在所述预设时间区间内执行内存回收所消耗的资源;基于所述参考内存回收复杂和所述内存回收对象数量确定回收对象平均复杂;基于所述回收对象平均复杂和当前内存回收信息统计当前内存回收复杂;根据所述当前内存回收复杂和所述当前内存回收信息进行内存回收。通过本申请提供的方法,通过内存回收复杂和当前内存消息结合的方式来进行内存回收,明确了内存回收的函数的复杂参数,提升内存回收的效率,进而提升用户使用体验。
  • 内存回收方法装置
  • [发明专利]一种视频帧的复杂的确定方法及装置-CN201811011680.1有效
  • 黄学辉;吕士表 - 网宿科技股份有限公司
  • 2018-08-31 - 2020-12-29 - H04N21/44
  • 本发明公开了一种视频帧的复杂的确定方法及装置,其中,所述方法包括:获取待处理的当前视频帧,并将所述当前视频帧划分为指定数量的画面块后,计算所述画面块的帧间预测值和帧内预测值;基于所述画面块的帧间预测值和所述画面块中原始像素值之间的差值,确定所述画面块的时间复杂,并基于所述画面块的帧内预测值和所述画面块中原始像素值之间的差值,确定所述画面块的空间复杂;将所述时间复杂和所述空间复杂之间的较小者,作为所述画面块的复杂,并根据所述指定数量的画面块中各个画面块的复杂,确定所述当前视频帧的复杂。本申请提供的技术方案,能够提高复杂的确定精度。
  • 一种视频复杂度确定方法装置
  • [发明专利]视频编码方法、装置、设备及存储介质-CN202011531195.4有效
  • 孙智;陈健生 - 广州博冠信息科技有限公司
  • 2020-12-22 - 2022-08-05 - H04N19/14
  • 本申请提供一种视频编码方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取视频数据,将视频数据输入至视频复杂分类模型,得到视频数据的复杂类别;根据视频数据的复杂类别,确定与复杂类别对应的视频编码参数集合其中,视频复杂分类模型是基于轻量级深度学习模型训练得到的用于确定视频复杂类别的模型。上述技术方案可实时地获取每段视频的复杂类别,根据复杂类别匹配合适的视频编码参数集合,避免复杂不高的视频片段使用过大码率,造成带宽浪费的问题,提高视频编码效率。
  • 视频编码方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种基于道路交通环境复杂分类分级计算方法-CN202011075861.8在审
  • 高利;王钧政;赵亚男 - 北京理工大学
  • 2020-10-10 - 2021-01-05 - G06K9/62
  • 本公开的基于道路交通环境复杂分类分级计算方法,根据道路交通环境地形及道路类别、道路交通环境标志、道路交通环境标线、道路交通环境附属设施和建筑绿化要素的复杂的计权组合而成道路交通环境的静态要素复杂;根据道路交通环境天时类别、道路交通环境的交通参与者的复杂的计权组合而成道路交通环境的动态要素复杂;根据道路交通环境的静态要素复杂、道路交通环境的静态要素复杂系数、道路交通环境的动态要素复杂和道路交通环境的动态要素复杂系数计算得到道路交通分类分级的环境复杂以道路交通的基本要素为基础实现道路交通环境全覆盖,解决构建道路交通场景不可穷举的重大问题,能够定量评估道路交通环境要素及复杂程度。
  • 一种基于道路交通环境复杂度分类分级计算方法
  • [发明专利]一种多维时间序列整体复杂评估方法-CN202210824702.6在审
  • 崔兴然;高之琳;孙慧敏;顾忠泽 - 东南大学
  • 2022-07-14 - 2022-11-01 - G06F16/2458
  • 本发明公开了一种多维时间序列整体复杂评估方法,首先,粗粒化处理多维原始时间序列;其次,采用序列法和符号法状态化压缩粗粒化多维时间序列以获取一维全局状态化序列;然后,采用维数复杂、熵复杂和符号复杂计算一维全局状态化序列的多变量复杂;最后,计算所有时间尺度的多变量复杂以获取多变量多尺度复杂。本发明可在任意变量数的多维序列上运行;不受多维序列顺序的影响,仅测量多维时间序列自身所具备的复杂;计算量小,更适用于多变量数、高采样率的多维时间序列。
  • 一种多维时间序列整体复杂度评估方法
  • [发明专利]安全编码方法、解码方法及设备-CN201710642284.8有效
  • 张向东;常俊仁;冯淑兰;夏金环 - 华为技术有限公司
  • 2017-07-31 - 2021-07-09 - H04L1/00
  • 该方法包括:在应用一加密算法对明文执行n轮加密操作的过程中,在n轮加密操作中的至少一轮加密操作之后和/或在n轮加密操作中的至少一轮加密操作中通过第一编码器执行编码处理,其中,第一编码器的码率为1,n为大于1的整数;通过第二编码器对上述n轮加密操作后得到的密文执行编码处理,得到编码结果,第二编码器的码率大于1。本申请实施例提供了一种轻量级安全编码方案,能够在兼顾安全编码算法的安全性的前提下,选用复杂较低的加密算法以及复杂较低的编码算法相结合,实现一种低复杂的安全编码算法,这种低复杂的安全编码算法适用于轻量级的物联网应用
  • 安全编码方法解码设备
  • [发明专利]一种基于确定学习和时空LZ复杂的动态特征提取方法-CN201710844582.5在审
  • 王聪;王乾 - 华南理工大学
  • 2017-09-19 - 2018-02-02 - G06N3/08
  • 本发明公开了一种基于确定学习和时空LZ复杂的动态特征提取方法,所述方法包括以下步骤沿被测量系统的状态轨迹,采用确定学习算法对系统内在动态进行局部准确建模和学习;将学习得到的系统内在动态保存到常值RBF神经网络中,组成系统的动力学轨迹;在Lempel‑Ziv复杂基础上,建立时间LZ复杂和空间LZ复杂两个特征指标组成时空LZ复杂;使用时空LZ复杂对得到的动力学轨迹进行复杂特征提取,从时间域和空间域上进行复杂表征本发明方法适用于对未知的复杂非线性系统进行动态特征提取,可以对未知的系统状态轨迹进行学习得到动力学轨迹,从系统内在动态的角度进行复杂表征,准确且敏感地反映出系统所处的实际状态。
  • 一种基于确定学习时空lz复杂度动态特征提取方法

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