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]可编程分子操纵处理-CN200580034980.6有效
  • 维克托斯·伯斯蒂斯 - 国际商业机器公司
  • 2005-09-23 - 2007-09-19 - B82B3/00
  • 公开了一种使用诸如原子力显微镜中使用的近似探针之类的近似探针集来操纵分子的系统。将静电模式置于近似探针集上以便每个近似探针可以施加静电力。分子使用那些静电力捕获,在这之后,可以在分子保持由近似探针捕获的同时操纵该分子。可以修改静电模式,以便在分子保持由近似探针集捕获的同时在该近似探针集上移动和/或旋转分子。在分子保持由近似探针集捕获的同时,该静电模式可用于弯曲或者拆分分子,由此允许系统使分子参加化学反应,以例如起合成催化剂或者合成酶的作用。
  • 可编程分子操纵处理
  • [发明专利]移动终端及其目标检测方法及装置-CN201510893620.7在审
  • 刘阳;陈敏杰;潘博阳;郭春磊;林福辉 - 展讯通信(天津)有限公司
  • 2015-11-27 - 2017-06-09 - G06K9/62
  • 移动终端及其目标检测方法及装置,所述方法包括训练目标的根滤波器和多个部件滤波器;采用基于部件的变形模型和级联检测的方式进行搜索,确定目标位置,包括计算出近似正样本修剪的阈值和近似负样本修剪的阈值;在依次累加所述根滤波器的样本的响应值和各个所述部件滤波器的样本的响应值的过程中,依据所述近似正样本修剪的阈值和近似负样本修剪的阈值对累加后的响应值进行近似正样本修剪和近似负样本修剪。本发明在采用基于部件的变形模型和级联检测的方式进行搜索的过程中,依据所述近似正样本修剪的阈值和近似负样本修剪的阈值对累加后的响应值进行近似正样本修剪和近似负样本修剪,从而减小了后续迭代过程中的运算量。
  • 移动终端及其目标检测方法装置
  • [发明专利]近似乘法器设计方法、近似乘法器和FIR滤波器-CN202010483641.2在审
  • 杨志玺;杨道宁;杨俊;谭文若;胡梅;赵振岩;刘思力 - 中国人民解放军国防科技大学
  • 2020-06-01 - 2020-09-22 - G06F30/32
  • 本申请涉及一种近似乘法器设计方法、近似乘法器和FIR滤波器。所述方法包括:剔除精确4:2压缩器的进位输入和进位输出逻辑,根据预设的平均绝对误差值约束条件修改精确4:2压缩器的求和输出真值表,获得近似压缩逻辑,根据该近似压缩逻辑设计近似压缩器。根据预设的乘数位宽、被乘数位宽、计算精度约束条件和资源占用约束条件,设计近似乘法器。上述方法剔除了部分乘积压缩过程中的传输延迟,根据预设的平均绝对误差值约束条件设计出有误差约束的近似压缩器,基于该近似压缩器,选择误差性能和资源占用性能最均衡的乘法器结构设计近似乘法器,能够确保基于压缩计算逻辑修改的近似乘法器的计算精确度和资源利用效率
  • 近似乘法器设计方法fir滤波器
  • [发明专利]一种基于近似乘法的神经网络混合近似及误差补偿方法-CN202210715089.4在审
  • 陈珂;梁思圆;刘伟强 - 南京航空航天大学
  • 2022-06-23 - 2022-09-23 - G06N3/08
  • 本发明公开了一种基于近似乘法的神经网络混合近似及误差补偿方法,包括:获取神经网络模型所包含的所有卷积层和全连接层;调用由若干个近似乘法器组成近似乘法器数据库,作为对应的搜索空间;将搜索空间内的所有已知近似乘法器的二进制真值表加入神经网络模型的推理路径,根据神经网络模型对应的应用场景的实际需求,对神经网络模型中的卷积层和全连接层采用的精确乘法进行混合近似:逐层混合近似和逐权重混合近似;对混合近似后的神经网络模型进行误差补偿。本发明能够用最接近真实情况的方法测量近似乘法器的应用为神经网络带来的精度损失,能够更精确地指导网络友好型乘法器的设计,不仅能取得更小的精度损失,还能节约更多的硬件能耗。
  • 一种基于近似乘法神经网络混合误差补偿方法
  • [发明专利]数据集的中值近似值查找方法、装置和计算机设备-CN202210572598.6在审
  • 李肯立;李芬芳;罗辉章;阳王东;唐卓;刘楚波 - 湖南大学
  • 2022-05-25 - 2022-08-05 - G06F16/2458
  • 本申请涉及一种数据集的中值近似值查找方法、装置和计算机设备。所述方法包括:获取当前的待处理数组和预定义的近似中值查找事件的当前状态,根据近似中值查找事件的当前状态,确定待处理数组的均值和标准差,构建累积频率分布表,基于累积频率分布表和上述事件的当前状态,查找出中值近似值所在的数据分组,确定待处理数组的中值近似值,并将均值、标准差、中值近似值以及中值近似值所在的数据分组的位置标识传递给下一数组,若上述事件的当前状态为第一状态,则将第一状态切换为第二状态,返回获取待处理数组和预定义的近似中值查找事件的当前状态的步骤,直至查找出数据集中所有数组的中值近似值。采用本方法能提高近似中值查找效率。
  • 数据中值近似值查找方法装置计算机设备
  • [发明专利]具有细粒度精确可重构近似计算的分层加法树结构模块-CN202210902019.X在审
  • 张浩;孙红兵 - 中国电子科技集团公司第十四研究所
  • 2022-07-29 - 2022-10-21 - G06F7/501
  • 本发明涉及一种具有细粒度精确可重构近似计算的分层加法树结构模块,包括多数据输入模块、加法器树构造生成模块、计算及结果输出模块;多数据输入模块接收加数,并对近似加法器计算进行定义,接收用户所需精度配置;加法器树构造生成模块输入端接收加法数;经初始化后的加法树层数将被传输至近似加法器树构造模块中,完成具有细粒度精确可重构近似加法模块的生成;计算及结果输出模块将上一级中生成的近似加法器进行近似加法运算,完成最终的近似计算任务,对近似计算过程中各层需要的精度进行控制本发明实现了对于数据向量的近似加法计算,活动更高的能量效率和合适的精度,解决了现有近似加法器配置方案无法应对数据向量计算的问题。
  • 具有细粒度精确可重构近似计算分层加法结构模块
  • [发明专利]一种应用于软件定义网络的流量工程方法-CN201510867549.5有效
  • 王刚;冯钢;秦爽 - 电子科技大学
  • 2015-12-01 - 2019-01-04 - H04L12/26
  • 本发明公开了一种应用于软件定义网络的流量工程方法,其步骤主要为:获取网络拓扑、链路容量、业务流集合和近似参数;初始化链路长度、第一流变量和第二流变量;将源节点相同的业务流分为一类;依次对每类业务流进行带宽分配本发明虽然基于近似算法,但得到的近似解非常接近利用线性规划所求得的最优解,同时,本发明提出的近似算法对近似率参数并不敏感,与近似算法相比,即使采用较大近似参数求得的目标函数值与采用较小的近似参数求得的目标函数值非常接近,由于本发明提出的算法与近似算法在计算复杂度上一样,因此,选择较大的近似参数可显著地提升算法的计算效率,而这对大规模网络的流量工程是非常有意义的。
  • 一种应用于软件定义网络流量工程方法
  • [发明专利]高基数近似布斯编码方法和混合基数布斯编码近似乘法器-CN202010292881.4有效
  • 贺雅娟;衣溪琳;朱飞宇;侯博文;张波 - 电子科技大学
  • 2020-04-15 - 2023-03-28 - G06F7/533
  • 高基数近似布斯编码方法和混合基数布斯编码近似乘法器,属于集成电路技术领域。高基数近似布斯编码方法将n位被乘数中权重更低的m位进行编码并结合n位乘数获得两个不完全部分积A和B,相加后获得近似编码结果。混合基数布斯编码近似乘法器结合精确布斯编码模块和高基数近似布斯编码模块分别获得精确部分积和近似部分积,再结合本发明提出的符号位扩展算法生成的符号扩展位形成部分积阵列,对部分积阵列进行压缩和相加就获得了近似乘法器的最终计算结果,另外本发明对近似乘法器的误差模型进行推导获取了精度指标。高基数近似布斯编码在保证较高计算精度同时降低了乘法器的结构复杂度,符号扩展位避免大量相同数字累加使得硬件设计得以简化。
  • 基数近似编码方法混合乘法器
  • [发明专利]近似计算电路-CN202210358050.1在审
  • 孙亚男;汪登峰;何卫锋;王琴;毛志刚 - 上海交通大学
  • 2022-04-06 - 2023-10-24 - G06F7/501
  • 本发明提供了一种近似计算电路,包括:存算子阵列,包括:多个呈矩阵式排列的存算单元,每个存算单元用于存储数字域的权重信号以及接收数字域的输入信号,对输入信号和权重信号进行点乘计算,并输出点乘结果;近似加法树本发明减少了模拟域存算中模数转换的电路和过程,并且利用近似计算机制节省了数字域存算的面积和开销,同时,相比于模拟域运算提高了运算结果的准确度。
  • 近似计算电路

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