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FPGA异构加速计算装置及系统-CN201611085794.1有效
  • 王洪伟 - 郑州云海信息技术有限公司
  • 2016-11-30 - 2020-02-07 - G06F15/76
  • 本发明公开了一种FPGA异构加速计算装置及系统,该装置包括FPGA芯片及通信接口,FPGA芯片包括用于实现SVD算法的SVD计算电路;其中:通信接口,用于与主机连接并与主机进行数据通信;FPGA芯片,用于获取主机通过通信接口发送的待计算数据,并利用SVD计算电路对待计算数据进行计算得到对应计算结果后,将计算结果通过通信接口返回至主机。本发明基于FPGA芯片实现与SVD算法对应的SVD计算,也即实现基于FPGA异构计算平台的SVD计算,而FPGA异构计算平台具有高速计算的特性,因此,基于该平台实现SVD计算能够大大增加SVD计算的速度,进而提高SVD计算的计算性能,以满足日益增长的数据处理需求。
  • 一种fpga加速计算装置系统
  • [发明专利]移动通信系统中的语音和数据同传-CN200310104419.3有效
  • 李相浩 - LG电子株式会社
  • 2003-10-29 - 2004-05-26 - H04J13/02
  • 本发明公开了一种移动通信系统中的语音和数据同传业务(SVD)的方法和设备。在CDMA移动通信系统中,通过指定一种新的语音RLP帧类型,并将该新语音RLP帧类型加入分组数据的RLP帧传输标准中,可以提供SVD业务。更进一步,通过指定新的SVD业务选项或附加的信令消息交换,可以简化SVD所用的信令过程或复用和解复用过程。这样,本来不能提供SVD业务的移动终端和基站,通过仅用一个业务选项在移动终端和基站间进行SVD呼叫处理,而能够提供SVD业务。
  • 移动通信系统中的语音数据
  • [发明专利]一种基于SVD++和UBCF算法的混合推荐方法-CN202210287614.7在审
  • 李晓臻;沈学利;刘腊梅 - 辽宁工程技术大学
  • 2022-03-22 - 2022-06-17 - G06F16/9536
  • 本发明公开了一种基于SVD++和UBCF算法的混合推荐方法,该方法包括以下步骤:构造SVD++对象的初始化方法,用于定义初始化参数并进行赋值;定义SVD++对象的训练方法,用于构造神经网络,迭代地使用SVD++算法对初始矩阵进行训练并输出;主函数对SVD++算法的调用;在程序中对生成推荐结果函数进行定义,然后定义计算RMSE的函数,最后在主函数中对UBCF算法进行调用,对新评分矩阵进行二次预测计算,获得SVD本发明在程序中对生成推荐结果函数进行定义,然后定义计算RMSE的函数,最后在主函数中对UBCF算法进行调用,对新评分矩阵进行二次预测计算,获得SVD++与UBCF混合推荐结果。
  • 一种基于svdubcf算法混合推荐方法
  • [发明专利]基于2级奇异值分解的大容量音频水印算法-CN201910211717.3有效
  • 唐晨;杨冬梅 - 天津大学
  • 2019-03-20 - 2021-04-27 - G10L19/00
  • 为实现将灰度图像嵌入载体音频中,有较大的嵌入容量,同时还可以满足不可感知性和鲁棒性,还具有较高的安全性,本发明基于2级奇异值分解的大容量音频水印嵌入与提取方法,步骤如下:一、水印嵌入过程:(1)水印图像分块处理:①第一次SVD变换;②第二次SVD变换;③原始音频小波分解;(2)音频信号分帧处理:①第一次SVD变换;②第二次SVD变换;③水印信息嵌入;④SVD逆变换;⑤替换矩阵H;⑥第二次SVD逆变换;⑦逆变换构建含水印音频信号
  • 基于奇异分解容量音频水印算法
  • [发明专利]一种基于回溯求解凸优化SVD++的推荐算法-CN202010509985.6在审
  • 孙桂玲;王世杰;王志红;任向南 - 南开大学
  • 2020-06-08 - 2021-01-22 - G06F17/16
  • 本发明属于推荐算法和凸优化技术领域,具体涉及一种应用于SVD++推荐算法的求解无约束凸优化方法。本发明深入发掘SVD++推荐算法梯度下降的局限性,提出了一种基于回溯求解凸优化SVD++的推荐算法。该方法同时利用了凸优化求解问题的高效性,结合SVD++推荐算法模型,利用回溯搜索对推荐算法中梯度下降问题进行求解。回溯SVD++推荐算法模型与传统推荐算法模型相比,可以更有效地利用算法中梯度下降自动更新学习率更快地求解全局最优解。实验结果表明,本发明提出的一种基于回溯求解凸优化SVD++的推荐算法具有很好的收敛性,与现有方法相比,可以有效提升推荐系统的准确性与效率。
  • 一种基于回溯求解优化svd推荐算法
  • [发明专利]基于压缩感知和K-SVD的单通道混合语音分离方法-CN201010556694.9有效
  • 郭海燕;杨震 - 南京邮电大学
  • 2010-11-24 - 2011-06-01 - G10L21/02
  • 一种基于压缩感知和K-SVD的单通道混合语音分离方法,采用K-SVD算法,对包括男男、男女及女女三类混合训练语音,由混合训练语音帧对每类混合训练语音各构造一个普遍适用的过完备字典即K-SVD字典,满足重构误差在某一范围的同时信号在该字典下稀疏,基于所构造的K-SVD字典,从压缩感知观测和单通道混合语音表达式的相似性出发,采用压缩感知理论中基于l0-范数优化的信号重构算法,分离单通道混合语音,基于各单通道混合语音帧的表达式,求取各源语音帧在K-SVD字典下稀疏表示的估计,再由该稀疏表示的估计和K-SVD字典,重构得到各分离语音帧,最后将各分离语音帧顺序连接,得到分离后的语音信号。
  • 基于压缩感知svd通道混合语音分离方法

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