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]一种安卓应用中动态加载算法的方法-CN202110092425.X在审
  • 吴伟;张嵘;张勇;李佳培 - 南京金盾公共安全技术研究院有限公司
  • 2021-01-24 - 2021-04-02 - G06F9/445
  • 本发明提出一种安卓应用中动态加载算法的方法,包括如下步骤:S1,修改算法主程序,使算法能够动态加载算法模型文件;S2,将算法主程序封装为算法SO文件;S3,将所述的算法SO文件和算法模型文件保存到服务器,在需要使用算法时,安卓应用从服务器下载所述的算法SO文件和算法模型文件,通过安卓应用调用算法SO文件,并通过算法SO文件动态加载算法模型文件,从而实现算法的动态加载。本发明将算法主程序和算法模型文件拆成独立的SO算法动态链接库文件和抽离的算法模型文件,分别将SO算法动态链接库文件和算法模型文件存储到手机终端存储空间指定目录,而不是像SDK,将整个算法主程序和算法模型文件封装集成在安卓应用中
  • 一种应用动态加载算法方法
  • [发明专利]模型渲染方法、装置、设备及存储介质-CN202310119241.7在审
  • 周辰霖 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2023-01-31 - 2023-05-16 - G06T15/00
  • 本公开提供一种模型渲染方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域,具体涉及模型渲染技术领域,可应用于自动驾驶仿真和地图渲染等场景下。具体实现方案包括:获取模型文件集合点云文件集;模型文件集中的一个或多个模型文件与点云文件集中的一个或多个点云文件一一对应;根据点云文件记录的对应的模型文件的属性信息,得到一个或多个瓦片模型,对瓦片模型进行渲染,得到三维模型。本公开可以提高对拆分后大规模的三维模型进行重新渲染时的效率。
  • 模型渲染方法装置设备存储介质
  • [发明专利]模型文件的解析方法、解析装置和服务器-CN201610772735.5在审
  • 周星 - 广联达科技股份有限公司
  • 2016-08-30 - 2017-02-08 - G06F17/30
  • 本发明提出了一种模型文件的解析方法、解析装置和服务器,其中,所述模型文件的解析方法包括在接收到解析模型文件的信号时,为所述模型文件生成标识信息;判断是否存在与所述标识信息一致的历史标识信息;若存在所述历史标识信息,则将与所述历史标识信息关联的数据包作为所述模型文件的数据包;若不存在所述历史标识信息,则解析所述模型文件以得到所述模型文件的数据包。通过本发明的技术方案,可以提高用户查看模型文件的速度,从而提升用户的使用体验。
  • 模型文件解析方法装置服务器
  • [发明专利]一种模型部署方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211510797.0在审
  • 于钧;徐文东;邓皓匀;陈剑斌;任凡 - 重庆长安汽车股份有限公司
  • 2022-11-29 - 2023-02-28 - G06N3/082
  • 本发明提供一种模型部署方法、装置、电子设备及储存介质,其特征在于,所述方法包括:对训练后的初始模型进行量化,得到量化模型;获取量化模型的各模块的onnx模型及量化校准文件;修正各模块的onnx模型及量化校准文件;合并各模块的onnx模型及量化校准文件,得到第一onnx模型和量化校准文件集;将量化校准文件集转码为可读取文件;基于第一onnx模型和可读取文件,由平台生成模型;对平台生成的模型进行部署。本发明中获取量化后模型的onnx模型,提高tensorRT对算子的融合,提高运行效率,并转化为特定平台的模型,使模型和平台的兼容性更好,其中各个模块相互独立,可快速完成模型的部署,为工程项目节省时间。
  • 一种模型部署方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]机器学习模型的热更新方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111246295.7在审
  • 刘海军 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2021-10-26 - 2022-01-04 - G06F8/65
  • 本发明实施例提供了一种机器学习模型的热更新方法,涉及机器学习技术领域。具体实现方案为:检测是否需要进行机器学习模型的更新;若需要,获取预定服务端中所存储的、针对目标机器学习模型的目标描述文件;其中,所述目标机器学习模型为待更新至所述电子设备中的机器学习模型,针对任一机器学习模型的描述文件中包含该机器学习模型模型文件的下载地址,以及与该机器学习模型相关的描述信息;基于所述目标描述文件中的下载地址,下载所述目标机器学习模型模型文件;基于所述目标机器学习模型模型文件,获得热更新后的可执行的模型文件,并将所述目标描述文件中的描述信息作为热更新后的描述信息通过这样的方式,提高模型优化迭代的效率。
  • 机器学习模型更新方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]可视化神经网络模型生成和训练的方法及装置-CN202310357558.4在审
  • 李菲菲;李沁颖;廖名学;吕品 - 中国科学院自动化研究所
  • 2023-04-04 - 2023-08-15 - G06F8/34
  • 本申请提供一种可视化神经网络模型生成和训练的方法及装置,所述方法包括:获取可视化编辑器生成的神经网络模型的可视化模型文件;将所述可视化模型文件转换为XML文本文件;所述XML文本文件为符合预设的统一建模标准的模型文件;基于所述XML文本文件,生成目标神经网络模型。本申请提供的可视化神经网络模型生成和训练的方法及装置,通过可视化模型构建交互框架,可以生成满足用户需求的可视化模型,再将可视化模型转换为符合统一建模标准的模型文件,使用这个模型文件可以实现对模型的跨平台便捷化训练,降低模型生成和训练过程的复杂程度,并使模型生成过程更加直观。
  • 可视化神经网络模型生成训练方法装置
  • [发明专利]基于Unity3D智能合并优化模型的装置-CN201811480589.4有效
  • 柴有国;万泰明;韩聪;丁邦林 - 北京京能信息技术有限公司
  • 2018-12-05 - 2021-08-03 - G06F9/445
  • 本发明公开了一种基于Unity3D智能合并优化模型的插件,包括:规范化命名模块,其用来将选择需要合并的三维模型文件的子文件进行排查,并将文件名称规范处理;查看面数模块,其通过统计所有模型文件模型面数之和来计算当前选中的三维模型文件的体量;合并模型模块,如果当前选中的三维模型文件的体量符合Unity3D软件的合并要求,将当前选中的三维模型文件合并成一个整体的模型文件;以及智能分组模块,如果当前选中的三维模型文件的体量不符合Unity3D软件的合并要求,该智能分组模块用来自动分组,使每组的文件体量都符合Unity3D软件的合并要求且用合并模型模块分别进行合并。该该插件无需安装可以直接使用,可以提高三维模型合并的效率。
  • 基于unity3d智能合并优化模型装置
  • [发明专利]形象模型文件传输方法及装置-CN202111615417.5在审
  • 张伟;胡江涛;胡钧豪 - 上海哔哩哔哩科技有限公司
  • 2021-12-27 - 2022-04-08 - H04N21/235
  • 本申请提供形象模型文件传输方法及装置,其中形象模型文件传输方法包括:接收第一客户端发送的第一主播的形象模型文件;获取目标密钥,基于目标密钥对形象模型文件进行加密处理,得到形象模型加密文件;若接收到针对第一主播与第二主播的互动请求,则基于互动请求携带的第二主播的主播标识,将形象模型加密文件发送至第二客户端;在接收到第二客户端发送的解密请求的情况下,将目标密钥发送至第二客户端,其中,目标密钥用于第二客户端对形象模型加密文件进行解密,获得形象模型文件。有效降低主播的形象模型文件外泄的风险,提高了形象模型文件传输的安全性,应用简单,降低了对各客户端的改造成本。
  • 形象模型文件传输方法装置

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