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]半导体装置-CN202211400650.6在审
  • 寺岛和昭;中村淳;小池学 - 瑞萨电子株式会社
  • 2022-11-09 - 2023-05-23 - G06N3/0464
  • 第一移位寄存器通过经由数位移位对从第一缓冲器顺序输入的多个输出数据进行量化来顺序生成多个量化输入数据。乘积和运算器通过对多个参数以及来自第一移位寄存器的多个量化输入数据执行乘积和运算来生成运算数据。第二移位寄存器通过经由数位移位对来自乘积和运算器的运算数据进行逆量化来生成输出数据,并且将输出数据存储在第一缓冲器中。
  • 半导体装置
  • [发明专利]图像处理方法和装置-CN99102455.9无效
  • 岸本正树 - 索尼株式会社
  • 1999-02-24 - 1999-12-22 - G06T11/00
  • 提供图像处理方法和图像处理装置在通过误差扩散处理减小图像数据的浓淡等级值数的同时以通过简单的处理保持图像质量。在图像处理装置中,在减法器处从输入图像数据x(i,j)中减去从滤波器输出的数据。在量化器处量化从减法器输出的数据。将从量化器输出的数据作为输出图像数据y(i,j)输出。此外,在第二减法器处,从由量化器输出的数据中减去由减法器输出的数据以产生量化误差e(i,j)。在滤波器部分中,对量化误差e(i,j)执行滤波处理。将从滤波器部分输出的数据输入到第一减法器。根据输入图像数据x(i,j)的浓淡等级值,加权系数选择部分选择滤波器系数并在滤波器部分中建立它,其中所述滤波器系数与在滤波器部分处用于误差扩展的加权系数相对应。
  • 图像处理方法装置
  • [发明专利]线性量化的模型生成方法、装置和电子设备-CN202310318090.8在审
  • 刘建伟 - 杭州爱芯元智科技有限公司
  • 2023-03-28 - 2023-08-04 - G06N3/0495
  • 本公开提出一种线性量化的模型生成方法、装置和电子设备,方法包括:获取非线性量化的第一处理模型和待输入数据;根据第一处理模型,生成线性量化的第二处理模型;将待输入数据输入第一处理模型,得到第一处理模型中至少一层第一网络层输出的第一量化特征;将待输入数据输入第二处理模型,得到第二处理模型中的至少一层第二网络层输出的第二量化特征;根据至少一层第一网络层输出的第一量化特征和至少一层第二网络层输出的第二量化特征之间的差异,对第二处理模型中的模型参数进行调整由此,可以实现根据给定的非线性量化模型,生成线性量化模型,降低模型的存储开销,提升模型的预测速度。
  • 线性量化模型生成方法装置电子设备
  • [发明专利]图像风格化处理方法、装置、设备及存储介质-CN201910919139.9有效
  • 肖学锋 - 北京字节跳动网络技术有限公司
  • 2019-09-26 - 2023-09-29 - G06T3/00
  • 该方法包括:获取摄像头采集到的图像数据输入神经网络模型;获取所述神经网络模型输出的所述图像数据的分割结果;根据所述分割结果,对所述图像数据进行风格化处理;其中,所述神经网络模型的每一数据处理层都设置有与其关联的量化处理模块,所述量化处理模块用于对与其关联的数据处理层的参数数据输入数据进行浮点数压缩后执行量化处理操作,并将量化结果传输至与其关联的数据处理层进行所述数据处理层的功能处理操作。以降低神经网络模型在对输入数据进行处理的过程中因量化操作造成的精度损失,提高图像风格化处理效果。
  • 图像风格处理方法装置设备存储介质
  • [发明专利]改进量化的多级对象检测网络的准确度的方法-CN202011228919.8在审
  • 方赵琦 - 安霸国际有限合伙企业
  • 2020-11-06 - 2022-05-06 - G06N3/04
  • 存储器可以被配置为存储输入图像的图像数据。处理器可以被配置为使用量化的多级对象检测网络来检测输入图像中的一个或多个对象,其中量化的多级对象检测网络的量化包括(i)通过对输入图像的图像数据执行第一数据范围分析来生成量化的图像数据,(ii)通过将区域提议网络(RPN)应用于量化图像数据来生成特征图和提议边界框,(iii)对特征图以及与RPN生成的提议边界框相对应的多个地面真值框执行感兴趣区域池化操作,(iv)通过对来自感兴趣区域池化操作的结果执行第二数据范围分析,生成量化的感兴趣区域池化结果,以及(v)将基于区域的卷积神经网络(RCNN)应用于量化的感兴趣区域池化结果。
  • 改进量化多级对象检测网络准确度方法
  • [发明专利]模拟至数字转换装置与偏移校正方法-CN202210340537.7在审
  • 汪鼎豪;韩昕翰 - 创意电子股份有限公司;台湾积体电路制造股份有限公司
  • 2022-03-31 - 2023-10-24 - H03M1/10
  • 模拟至数字转换装置包含N级第一模拟至数字转换器(ADC)、第二ADC、校正电路、数据恢复电路与输出电路。N级第一ADC以第一取样频率时间交错转换输入信号为多级第一量化输出。第二ADC以第二取样频率转换输入信号为第二量化输出。第一取样频率为第二取样频率的(N+1)/N倍。校正电路校正多级第一量化输出与第二量化输出以产生多级第三量化输出与第四量化输出。数据恢复电路以第二取样频率输出多级第三量化输出的一者为第五量化输出,将第四量化输出减去第五量化输出以产生输出数据。输出电路依据多级第三量化输出与输出数据产生输出信号。上述装置与方法在输入信号的频率为第一取样频率的整数倍时,能产生正确输出信号。
  • 模拟数字转换装置偏移校正方法

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