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]表面声波装置-CN200980108285.8有效
  • 表良一;高田忠彦 - 株式会社村田制作所
  • 2009-01-23 - 2011-02-02 - H03H9/25
  • 表面声波装置(1),在压电基板(2)上形成多个表面声波元件(F1~F4、R1、R2),在压电基板(2)上按照包围包含IDT电极(11~13)等电极的振动部的方式形成支持构件(4),按照覆盖支持构件(4)的开口部的方式层叠盖构件,形成振动电极所面对的中空空间,并且,在压电基板(2)上形成隔着绝缘层(53)层叠有第一布线(51)及第二布线(52)的立体布线部(B),在立体布线部(B)中,按照包围立体布线部的方式设置支持构件(4),由此在由压电基板(2)、支持构件(4)、和盖构件包围的空间内配置立体布线部(B)。
  • 表面声波装置
  • [发明专利]图层处理方法及装置、电子设备及存储介质-CN202211008130.0在审
  • 王冬 - 展讯通信(上海)有限公司
  • 2022-08-22 - 2022-11-18 - G06F9/451
  • 其中,图层处理方法包括以下步骤:获取待处理的图层;根据所述待处理的图层的属性信息确定所述待处理的图层的目标处理方式;若确定底层硬件支持对图层进行所述目标处理方式的处理,则将所述待处理的图层发送至所述底层硬件进行所述目标处理方式的处理本发明中,若底层硬件支持对图层进行所述目标处理方式的处理,则由底层硬件对待处理的图层进行相应的处理,也即进行硬处理;若底层硬件不支持对图层进行所述目标处理方式的处理,则利用软件对待处理的图层进行相应的处理
  • 处理方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种人工智能模型下载方法、装置及系统-CN202111112900.1在审
  • 孙琰;柴晓萌;吴艺群 - 华为技术有限公司
  • 2021-09-18 - 2023-03-21 - H04W8/24
  • 本申请提供一种人工智能模型下载方法、装置及系统,其中方法包括:终端设备接收来自接入网设备的模型反馈信息,模型反馈信息用于指示为终端设备配置的第一人工智能模型的下载方式,为终端设备配置的第一人工智能模型的下载方式为终端设备支持的下载方式;终端设备可以根据模型反馈信息指示的下载方式下载第一人工智能模型。通过实施上面的方法,网络设备通过模型反馈信息为终端设备配置其能够支持的下载方式,使得终端设备能够下载到其支持的第一人工智能模型,从而避免下载到的人工智能模型无法使用。
  • 一种人工智能模型下载方法装置系统
  • [实用新型]增强型以太网门禁控制器-CN201320174242.3有效
  • 顾晨龙 - 顾晨龙
  • 2013-04-09 - 2013-10-23 - G07C9/00
  • 此控制器同时可支持单人识别开门、双人识别开门、两种识别方式共同开门等开门方式,读卡器支持wiegand26、wiegand34和RS485等信号,与上位机通信使用TCP/IP以太网方式,配置方式可使用Web网页浏览器和应用软件两种方式进行配置。可与上位机软件通信,支持在线控制器搜索、实时数据上传、历时数据上传、配置数据下发等功能。
  • 增强以太网门禁控制器
  • [发明专利]一种基于聚类和支持向量机的联合调制识别方法-CN201110383552.1无效
  • 朱琦;刘爱声;朱洪波;杨龙祥 - 南京邮电大学
  • 2011-11-25 - 2012-06-13 - H04L27/00
  • 本发明提供了一种基于聚类和支持向量机的联合调制识别方法,以改进聚类算法在低信噪比时调制识别率低的缺点。该方法针对基于星座图的调制方式PSK/QAM,利用聚类算法提取调制信号的特征参数,通过支持向量机识别出信号的调制方式,以提高系统的调制识别率。具体步骤如下:针对典型的基于星座图的调制方式PSK/QAM,首先利用聚类算法,重建接收信号的星座图,然后通过构造有效性评估函数,分别得到在不同聚类中心数时能够反映调制类型显著差异的有效性函数值,作为输入支持向量机的特征参数为了克服支持向量机识别多类问题时,常用的一对余类及一对一类两种算法计算复杂度高的缺点,可以采用分级的算法对支持向量机进行训练。
  • 一种基于支持向量联合调制识别方法

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