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]一种基于KD树加速的丛林目标激光脉冲回波仿真方法-CN202111545608.9在审
  • 林嘉轩;朱凌轩;霍熠炜;钟欣宇;王彪 - 上海无线电设备研究所
  • 2021-12-16 - 2022-03-01 - G01S17/10
  • 本发明提供一种基于KD树加速的丛林目标激光脉冲回波仿真方法,包含以下步骤:步骤S1、构建树木的物理模型,所述树木的物理模型包括树干部分和树冠部分;步骤S2、构建树木的激光散射模型;步骤S3、构建包含丛林和背景环境的KD树结构;步骤S4、对激光雷达发射的激光波束采样,根据空间能量分布生成光子束,并进行波前分割;步骤S5、计算步骤S4生成的光子束中的每个光子与步骤S3生成的KD树结构作用的结果,确定所述光子是否命中步骤S3所构建的KD树结构中树干部分或者树冠部分。步骤S6、计算光子在路径上的散射事件情况;步骤S7、基于步骤S5获得的光子束与KD树作用的结果,计算激光雷达的脉冲回波。本发明具有适用范围广、使用简便等优势。
  • 一种基于kd加速丛林目标激光脉冲回波仿真方法
  • [实用新型]一种自动调光窗帘电路-CN201120331662.9有效
  • 葛乃冬 - 葛乃冬
  • 2011-09-06 - 2012-06-27 - A47H5/02
  • 集成芯片(KD28)、开关1(AN)和开关2(S),电源(VD1)的正极分别与开关1(AN)的一端和电动机(M)的接触点(J)的一端连接,开关1(AN)的另一端分别和接触点(J)的另一端、集成芯片(KD28)的5脚、集成芯片(KD28)的4脚、电阻(R4)的一端和发光二极管(D1)的正极连接,集成芯片(KD28)的5脚分别与电阻(R7)的一端和电动机(M)的一端连接,电阻(R7)的另一端与电容(C2)的正极连接,电容(C2)的负极分别与集成芯片(KD28)的3脚和电动机(M)的另一端连接。
  • 一种自动调光窗帘电路
  • [发明专利]一种城市级三维建筑模型索引方法-CN201710536522.7在审
  • 王慧青;丁晗;田珊珊;王冲 - 东南大学
  • 2017-07-04 - 2017-12-01 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种城市级三维建筑模型索引方法,包括如下步骤1、将城市地理范围以固定大小的单元网格进行网格划分,建立第一级网格索引;2、获取每一个网格中每个三维建筑模型在水平面的坐标点;3、在每个网格中构建一个KD树,建立第二级KD树索引;所述KD树的节点为所述网格中三维建筑模型在水平面的坐标点。该方法通过建立第一级网格索引和第二级KD树索引,在城市级数据库中,通过粗略定位和精确定位快速检索到需要的建筑物模型,达到良好的用户体验。
  • 一种城市三维建筑模型索引方法
  • [发明专利]一种基于Kd-Tree的邻近点并行化搜索装置及方法-CN202310160684.0在审
  • 裴海龙;许益元 - 华南理工大学
  • 2023-02-24 - 2023-06-06 - G06F16/51
  • 本发明公开了一种基于Kd‑Tree的邻近点并行化搜索装置及方法,包括控制模块、搜索模块、回溯模块、状态模块,其中控制模块负责接收待匹配节点数据,写入搜索FIFO存储器,同时控制和启动搜索模块和回溯模块进行待匹配节点数据的邻近点搜索;搜索模块从搜索FIFO存储器读取待匹配节点数据,从状态模块中获取节点运行状态,在Kd‑Tree中进行向下搜索叶子节点;回溯模块从回溯FIFO存储器读取待匹配节点数据,从状态模块中获取节点相关运行状态,在Kd‑Tree中进行向上回溯至根节点;状态模块接收待匹配节点序号,返回节点相关运行状态给对应的模块。该发明可以充分利用并行资源,加速Kd‑Tree邻近点的搜索过程。
  • 一种基于kdtree邻近并行搜索装置方法
  • [发明专利]一种基于kd-kNN的电气指纹识别方法-CN202211298347.X在审
  • 褚全超;张珊珊 - 上海梦象智能科技有限公司
  • 2022-10-23 - 2023-03-21 - G06F18/2431
  • 本发明属于电气指纹识别技术领域,具体为一种基于kd‑kNN的电气指纹识别方法。本发明采用kd树的KNN算法从负载的电气数据识别出负载类别;包括:获取待识别负载的平均电压、平均电流、平均功率、THD;经过预处理,形成一维向量数据,作为当前采集数据的唯一特征;然后基于构建好的kd‑kNN本发明利用kNN高效分类能力和kd树优化搜索能力,大大提高了电气负载的识别效率;与现有技术相比,能快速且高准确度地对电路中负载的工作状态进行识别,达到对电路进行实时监控、对危险用电进行警示等目的,具有广泛的应用场景
  • 一种基于kdknn电气指纹识别方法

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