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]一种神经网络加速器及数据处理方法-CN201810244097.9有效
  • 韩银和;闵丰;许浩博;王颖 - 中国科学院计算技术研究所
  • 2018-03-23 - 2021-07-20 - G06N3/04
  • 本发明涉及一种神经网络加速器,包括存储单元,用于存储LSTM网络的神经元数据和数据并输出;向量乘累加矩阵单元,用于从所述存储单元接收数据并针对所述接收的数据执行向量乘累加运算并输出运算结果;加法单元,用于从所述向量乘累加矩阵单元接收数据,并针对所述接收的数据执行偏移量加法操作;激活单元,用于从所述多功能运算单元和/或所述存储单元接收数据,并针对所述接收的数据执行激活操作并输出激活结果;向量平行乘累加单元,用于从所述激活单元和/或所述存储单元接收数据,并针对所述接收的数据执行乘法和累加操作。各模块通过端对端链接组成以行向量为单位与输入向量执行数据处理的流水线工作机制。
  • 一种神经网络加速器数据处理方法
  • [发明专利]一种基于动态的墨水屏残影清除方法-CN202210269841.7有效
  • 陈炳洁;张通喜;蔡伟谦 - 珠海读书郎软件科技有限公司
  • 2022-03-18 - 2023-09-26 - G09G3/34
  • 本发明公开了一种基于动态的墨水屏残影清除方法,将墨水屏的显示区域划分为多个动态区;当进行一次全屏刷新操作时,墨水屏进入初始状态,获取初始状态下各个动态区当前的像素个数及墨水屏的总像素个数;每当墨水屏的界面内容发生变化时,识别得到发生像素个数变化的动态区并记录各个动态区的像素个数的变化;像素个数发生变化的动态区的递增。利用各动态区更新后的计算当前墨水屏的总像素个数的变化;当墨水屏界面内容在某次变化后像素个数的变化大于或等于预设的变化阈值,则触发全屏刷新。
  • 一种基于动态墨水屏残影清除方法
  • [发明专利]一种遥感影像的可逆信息隐藏方法-CN202111074268.6在审
  • 施垚;沈童晨;周斌;雷惠;于之锋 - 杭州师范大学
  • 2021-09-14 - 2021-11-26 - G06T1/00
  • 本发明公开了一种遥感影像的可逆信息隐藏方法,包括从原始遥感影像中得到第一载体影像和非载体影像,并分别拆分为第一原始遥感图片集,载体图片集和非载体图片集;拆分或补充载体图片集,采用SIFT判断方法,得到与最终载体图片集一一映射的第二原始遥感图片集,采用反向传播算法对初始化感知机网络进行训练得到感知机神经网络,以及文件;利用多个加密算法,从原始遥感影像中选取区域和多个信息,使用鲁棒性数字水印算法将加密的信息嵌入到区域
  • 一种遥感影像可逆信息隐藏方法
  • [发明专利]一种圆环阵任意阶超指向性波束形成方法-CN202010142632.7有效
  • 汪勇;杨益新 - 西北工业大学
  • 2020-03-04 - 2022-09-23 - G01S7/52
  • 本发明涉及一种圆环阵任意阶超指向性波束形成方法,利用阵元域最优向量可转化为特征波束域最优向量的性质,通过在特征波束域所选取的最高整数阶系数前增加控制参数,并结合相邻整数阶之前的所有权系数,构成可实现任意阶超指向性的向量。本发明利用了下述性质克服了仅能获得整数阶超指向性或仅能利用期望波束拟合获得分数阶超指向性指数的不足:阵元域最优向量可转化为特征波束域最优向量,任意阶超指向性向量可由最优系数中的低阶和高阶部分组合得到,调整最高整数阶系数前的参数可实现任意阶超指向性。
  • 一种圆环任意指向波束形成方法
  • [发明专利]一种结合GRU和SVM的智能合约漏洞检测方法-CN202111324334.0在审
  • 李媛;张乐君 - 扬州大学
  • 2021-11-10 - 2022-02-11 - G06F21/57
  • 本发明公开了一种结合GRU和SVM的智能合约漏洞检测方法,包括,将原始智能合约转换为合约片段,并对合约片段进行标记;解析标记的合约片段,并将解析结果转换为向量;利用任意初始化学习参数和偏差,基于向量和学习参数计算门控循环神经网络的单元状态,根据单元状态和支持向量机构建检测网络;通过优化策略最小化检测网络的损失,根据损失调整检测网络的权重和偏差,以训练检测网络;若检测网络达到设定精度,则停止训练,将智能合约输入至训练后的检测网络,以判断是否存在重入漏洞
  • 一种结合grusvm智能合约漏洞检测方法
  • [发明专利]天线调整方法、装置及计算机可读存储介质-CN202010968441.6在审
  • 李家海 - 中兴通讯股份有限公司
  • 2020-09-15 - 2022-03-15 - H04W24/02
  • 本发明提供了一种天线调整方法、装置及计算机可读存储介质。其中,天线调整方法包括:获取当前场景类型下的多个MR数据,其中,每个MR数据均包括与当前天线组合对应的第一RSRP信息和与当前天线组合对应的DOA信息;遍历所有MR数据,针对每个MR数据,根据第一RSRP信息和DOA信息计算得到与各个候选天线组合一一对应的第二RSRP信息;根据所有第一RSRP信息和所有第二RSRP信息,计算得到评价信息;根据评价信息从当前天线组合和所有候选天线组合中确定最优天线组合;把当前天线组合更新为最优天线组合。
  • 天线调整方法装置计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种基于参考质量做帧间加权预测的方法-CN201810435086.9有效
  • 朱策;杨敏捷;宋世昶;高艳博;曹小强 - 电子科技大学
  • 2018-05-09 - 2021-06-01 - H04N19/147
  • 本发明属于视频编解码技术领域,本发明的一种基于参考质量做帧间加权预测方法包括下列步骤:对于需要进行运动估计的编码模式,首先基于参考帧质量计算对应参考列表的,得到第一方式;再结合率失真代价从第一方式与默认的方式中选择一个优选方式,以及为当前编码块搜索最优匹配块,再既有优选方式进行加权预测;对于不需要进行运动估计的编码模式,则基于率失真代价从当前编码块的所有候选列表位置的已编码块的中选择最优,再基于最优方式进行加权预测的计算具有自适应性,降低了复杂度。
  • 一种基于参考质量做帧间加权预测方法

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