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2020年计算机模式体系架构领域的中国局专利的发展竞争态势——增183%，人工智能技术爆发，浙大、清华、支付宝领先
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陈立新 张琳 黄颖：中美欧日韩五局专利报告1514.docx █武汉大学科教管理与评价研究中心
第一部分 2020年中国国家发明专利统计分析报告
8 细分技术领域下中国局专利的发展竞争态势
8.30 计算机模式体系架构领域中国局专利的发展竞争态势
第30个技术领域是计算机模式体系架构，主要包括人工智能等知识和数学模式，还包括通用计算机整机体系和架构，以及新一代生物、量子等计算机体系和架构。
图8.30-1 计算机模式体系架构领域的中国局专利增长情况
2020年，中国局在计算机模式体系架构领域上的专利授权增长183%，达到5574项，占总授权量的1%，该领域是专利数量第48多的技术领域。计算机模式体系架构领域的专利数量出现了暴增，表明人工智能技术正在大爆发。
表8.30-1 2020年各国计算机模式体系架构领域的中国局专利数量
国家 | 专利数量 | 专利份额 | 技术构成比重 | |
1 | 中国 | 5308 | 95% | 1% |
2 | 日本 | 30 | 1% | 0% |
3 | 美国 | 128 | 2% | 1% |
4 | 德国 | 7 | 0% | 0% |
5 | 韩国 | 12 | 0% | 0% |
6 | 法国 | 5 | 0% | 0% |
7 | 瑞士 | 4 | 0% | 0% |
8 | 荷兰 | 2 | 0% | 0% |
9 | 瑞典 | 2 | 0% | 0% |
10 | 英国 | 1 | 0% | 0% |
11 | 意大利 | 0 | 0% | 0% |
12 | 新加坡 | 3 | 0% | 0% |
13 | 丹麦 | 0 | 0% | 0% |
14 | 奥地利 | 0 | 0% | 0% |
15 | 其他 | 61 | 1% | 0% |
小计 | 5574 | 100% | 1% |
注：本表按照第一权利人进行统计（中国的数据暂未包含香港、澳门、台湾地区的专利）。
我国国内的专利数量较多，占该技术领域专利份额的95%，份额相对偏高14个百分点。国内专利中有1%的专利属于该技术领域，表明我国在该领域上的技术构成比重较低。总体来看，我国国内专利在该领域上的技术构成比重高于日本、德国、韩国等国家，这说明我国在计算机模式体系架构领域上的专利相对较多。
表8.30-2 2020年国内各省市区计算机模式体系架构领域专利数量
省区 | 专利数量 | 专利份额 | 技术构成 | |
1 | 北京 | 1420 | 27% | 2% |
2 | 广东 | 736 | 14% | 1% |
3 | 浙江 | 564 | 11% | 1% |
4 | 江苏 | 457 | 9% | 1% |
5 | 上海 | 317 | 6% | 1% |
6 | 四川 | 275 | 5% | 2% |
7 | 陕西 | 221 | 4% | 2% |
8 | 湖北 | 206 | 4% | 1% |
9 | 山东 | 165 | 3% | 1% |
10 | 安徽 | 145 | 3% | 1% |
11 | 湖南 | 145 | 3% | 1% |
12 | 福建 | 99 | 2% | 1% |
13 | 辽宁 | 93 | 2% | 1% |
14 | 重庆 | 87 | 2% | 1% |
15 | 黑龙江 | 71 | 1% | 2% |
16 | 河南 | 60 | 1% | 1% |
17 | 天津 | 49 | 1% | 1% |
18 | 吉林 | 44 | 1% | 1% |
19 | 河北 | 34 | 1% | 1% |
20 | 广西 | 28 | 1% | 1% |
21 | 江西 | 21 | 0% | 0% |
22 | 山西 | 16 | 0% | 1% |
23 | 甘肃 | 12 | 0% | 1% |
24 | 云南 | 10 | 0% | 0% |
25 | 贵州 | 10 | 0% | 0% |
26 | 内蒙古 | 10 | 0% | 1% |
27 | 海南 | 8 | 0% | 1% |
28 | 香港 | 7 | 0% | 1% |
29 | 台湾 | 4 | 0% | 0% |
30 | 新疆 | 2 | 0% | 0% |
31 | 宁夏 | 2 | 0% | 0% |
32 | 青海 | 1 | 0% | 0% |
33 | 西藏 | 0 | 0% | 0% |
34 | 澳门 | 0 | 0% | 0% |
注：本表数据按照第一权利人统计。
2020年，北京获得该领域国家专利1420项，占该领域的份额为27%，占本地区专利的2%；其次是广东，达到736项，占该领域的份额为14%，占本地区专利的1%。北京和广东在计算机模式体系架构领域上的专利数量最多，表明这两地汇聚了大量的计算机模式体系架构技术研发力量，是研发能力最强的地区。
图8.30-2 2020年国内各省市区计算机模式体系架构领域专利的数量分布
整体来看，国内的发明专利高度集中在北京、广东、浙江、江苏、上海、四川、陕西，这7个省区在2020年获得的专利数量共占国内的75%，是我国计算机模式体系架构技术专利研发的重要地区。
图8.30-3 2020年国内各省市区计算机模式体系架构领域专利的技术构成比重
另外，北京、四川、陕西、黑龙江、上海、湖南、湖北、辽宁在该领域上的技术构成比重较高，超过或达到1%，表明这些地区比较侧重计算机模式体系架构技术的研发。
表8.30-3 2020年计算机模式体系架构领域中国局专利授权前100家机构
机构名称 | 国家地区 | 专利数量 | 技术构成 | |
1 | 浙江大学 | 中国浙江 | 126 | 4% |
2 | 清华大学 | 中国北京 | 125 | 4% |
3 | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 | 中国浙江 | 107 | 28% |
4 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 中国广东 | 102 | 4% |
5 | 电子科技大学 | 中国四川 | 98 | 5% |
6 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | 中国北京 | 89 | 74% |
7 | 华中科技大学 | 中国湖北 | 82 | 4% |
8 | 北京航空航天大学 | 中国北京 | 75 | 4% |
9 | 西安电子科技大学 | 中国陕西 | 74 | 5% |
10 | 中国科学院自动化研究所 | 中国北京 | 71 | 24% |
11 | 华南理工大学 | 中国广东 | 66 | 4% |
12 | 北京邮电大学 | 中国北京 | 64 | 7% |
13 | 西安交通大学 | 中国陕西 | 52 | 2% |
13 | 浙江工业大学 | 中国浙江 | 52 | 5% |
15 | 山东大学 | 中国山东 | 47 | 3% |
16 | 中国科学院计算技术研究所 | 中国北京 | 46 | 23% |
16 | 杭州电子科技大学 | 中国浙江 | 46 | 6% |
18 | 北京理工大学 | 中国北京 | 45 | 3% |
19 | 中国人民解放军国防科技大学 | 中国湖南 | 43 | 6% |
20 | 中南大学 | 中国湖南 | 42 | 2% |
20 | 合肥工业大学 | 中国安徽 | 42 | 5% |
20 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 中国北京 | 42 | 37% |
23 | 四川大学 | 中国四川 | 38 | 3% |
24 | 华为技术有限公司 | 中国广东 | 37 | 1% |
24 | 东南大学 | 中国江苏 | 37 | 2% |
26 | 上海交通大学 | 中国上海 | 34 | 2% |
27 | 上海寒武纪信息科技有限公司 | 中国上海 | 33 | 89% |
27 | 北京工业大学 | 中国北京 | 33 | 4% |
27 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 开曼群岛 | 33 | 2% |
30 | 南京航空航天大学 | 中国江苏 | 31 | 3% |
30 | 哈尔滨工业大学 | 中国黑龙江 | 31 | 2% |
32 | 南京邮电大学 | 中国江苏 | 30 | 5% |
33 | 厦门大学 | 中国福建 | 28 | 4% |
34 | 北京大学 | 中国北京 | 27 | 4% |
34 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 中国北京 | 27 | 10% |
36 | 广东工业大学 | 中国广东 | 26 | 3% |
36 | 河海大学 | 中国江苏 | 26 | 3% |
38 | 北京百度网讯科技有限公司 | 中国北京 | 25 | 8% |
39 | 东北大学 | 中国辽宁 | 24 | 2% |
39 | 武汉大学 | 中国湖北 | 24 | 3% |
41 | 中国科学技术大学 | 中国安徽 | 23 | 4% |
41 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 中国北京 | 23 | 3% |
43 | 谷歌有限责任公司 | 美国 | 22 | 4% |
43 | 西南交通大学 | 中国四川 | 22 | 3% |
45 | 天津大学 | 中国天津 | 21 | 2% |
45 | 西北工业大学 | 中国陕西 | 21 | 3% |
45 | 同济大学 | 中国上海 | 21 | 2% |
45 | 吉林大学 | 中国吉林 | 21 | 2% |
45 | 中国地质大学（武汉） | 中国湖北 | 21 | 5% |
50 | 大连理工大学 | 中国辽宁 | 20 | 2% |
50 | 重庆邮电大学 | 中国重庆 | 20 | 5% |
50 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 中国广东 | 20 | 21% |
50 | 深圳先进技术研究院 | 中国广东 | 20 | 5% |
54 | 北京科技大学 | 中国北京 | 19 | 2% |
54 | 哈尔滨工程大学 | 中国黑龙江 | 19 | 3% |
56 | 厦门美图之家科技有限公司 | 中国福建 | 18 | 33% |
56 | 南京大学 | 中国江苏 | 18 | 3% |
56 | OPPO广东移动通信有限公司 | 中国广东 | 18 | 1% |
56 | 中山大学 | 中国广东 | 18 | 3% |
60 | 上海兆芯集成电路有限公司 | 中国上海 | 17 | 20% |
60 | 武汉理工大学 | 中国湖北 | 17 | 2% |
60 | 安徽寒武纪信息科技有限公司 | 中国安徽 | 17 | 59% |
63 | 淮阴工学院 | 中国江苏 | 16 | 9% |
63 | 江南大学 | 中国江苏 | 16 | 1% |
63 | 桂林电子科技大学 | 中国广西 | 16 | 6% |
63 | 北京旷视科技有限公司 | 中国北京 | 16 | 18% |
63 | 北京三快在线科技有限公司 | 中国北京 | 16 | 6% |
68 | 中国农业大学 | 中国北京 | 15 | 2% |
68 | 珠海格力电器股份有限公司 | 中国广东 | 15 | 1% |
70 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 | 中国黑龙江 | 14 | 36% |
71 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 中国浙江 | 13 | 4% |
71 | 重庆大学 | 中国重庆 | 13 | 1% |
71 | 浙江大华技术股份有限公司 | 中国浙江 | 13 | 6% |
71 | 中国矿业大学 | 中国江苏 | 13 | 1% |
71 | 广东高云半导体科技股份有限公司 | 中国广东 | 13 | 35% |
76 | 南京理工大学 | 中国江苏 | 12 | 2% |
76 | 北京小米移动软件有限公司 | 中国北京 | 12 | 1% |
76 | 深圳大学 | 中国广东 | 12 | 2% |
79 | 江苏大学 | 中国江苏 | 11 | 1% |
79 | 华南师范大学 | 中国广东 | 11 | 4% |
79 | 华北电力大学 | 中国北京 | 11 | 3% |
79 | 京东数字科技控股有限公司 | 中国北京 | 11 | 11% |
79 | 湖南大学 | 中国湖南 | 11 | 2% |
79 | 郑州轻工业学院 | 中国河南 | 11 | 6% |
79 | 浙江科技学院 | 中国浙江 | 11 | 7% |
79 | 中国计量大学 | 中国浙江 | 11 | 4% |
87 | 创新先进技术有限公司 | 开曼群岛 | 10 | 3% |
87 | 之江实验室 | 中国浙江 | 10 | 22% |
87 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 中国江苏 | 10 | 2% |
87 | 南京信息工程大学 | 中国江苏 | 10 | 7% |
87 | 北京交通大学 | 中国北京 | 10 | 2% |
87 | 第四范式（北京）技术有限公司 | 中国北京 | 10 | 37% |
87 | 复旦大学 | 中国上海 | 10 | 3% |
87 | 燕山大学 | 中国河北 | 10 | 1% |
87 | 英特尔公司 | 美国 | 10 | 2% |
87 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 中国北京 | 10 | 7% |
87 | 苏州大学 | 中国江苏 | 10 | 2% |
87 | 内蒙古工业大学 | 中国内蒙古 | 10 | 16% |
87 | 掌阅科技股份有限公司 | 中国北京 | 10 | 13% |
100 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 中国北京 | 9 | 2% |
注：本表数据按照第一权利人进行统计。
2020年，在计算机模式体系架构领域上获得中国局专利授权最多的机构是浙江大学，其次是清华大学和支付宝（杭州）信息技术有限公司。
图8.30-4 2020年计算机模式体系架构领域中国局专利授权前30家机构
从技术构成上看，上海寒武纪、中科寒武纪等机构的比重较高，均超过50%，这些机构一多半的专利属于该领域，计算机模式体系架构技术是其研发重点，其专业化研发程度较高。
图8.30-5 2020年30家机构的计算机模式体系架构技术构成比重
致谢
感谢河南师范大学梁立明教授、科技部中国科学技术发展战略研究院武夷山研究员、大连理工大学丁堃教授对本报告的大力支持与帮助。同时，向以不同形式对本报告提出意见和建议的专家学者们表示诚挚的感谢。
附表8.30-1 2020年计算机模式体系架构领域的中国局主要机构的专利
专利号 | 专利名称 | 权利人 | 发明人 |
201710293033.3 | 一种基于全卷积神经网络的皮肤镜图像自动分割方法 | 北京航空航天大学 | 谢凤英 |
201611262156.2 | 一种基于分层模型的无人机目标跟踪方法 | 北京航空航天大学 | 丁文锐 |
201710785550.2 | 一种基于三维卷积神经网络和迁移学习模型的人体行为识别方法 | 北京航空航天大学 | 王田 |
201910364429.1 | 基于视觉感知与人工智能的动作提名方法 | 北京航空航天大学 | 王田 |
201810179239.8 | 舵机与动态负载模拟器匹配设计方法 | 北京航空航天大学 | 尚耀星 |
201811074662.8 | 一种空基多平台的协同监视方法 | 北京航空航天大学 | 曹先彬 |
201910041920.0 | 一种基于三维卷积网络的视频中的目标检测方法 | 北京航空航天大学 | 王田 |
201910448569.7 | 一种传感器补偿系统及其补偿方法 | 北京航空航天大学 | 郑德智 |
201810997602.7 | 基于空基平台视觉监视的水域面积检测方法与装置 | 北京航空航天大学 | 曹先彬 |
201910521770.3 | 一种面向在用矿车无人驾驶运输系统的矿车运输时间预判方法 | 北京航空航天大学 | 王云鹏 |
201811269116.X | 一种基于胶囊网络和嵌套式长短时记忆神经网络的路网状态预测方法 | 北京航空航天大学 | 马晓磊 |
201811043484.2 | 一种基于关键路段的城市路网交通状态预测方法 | 北京航空航天大学 | 王云鹏 |
201810698884.0 | 一种基于随机森林的轨道预报精度改进方法 | 北京航空航天大学 | 廖川 |
201910082416.5 | 考虑模糊组预判别的组合神经网络电路故障诊断方法 | 北京航空航天大学 | 王自力 |
201610965309.3 | 飞机连续下降进近轨迹的获取方法及装置 | 北京航空航天大学 | 张学军 |
201710818219.6 | 三维特征嵌入的图像对象部件级语义分割方法与装置 | 北京航空航天大学 | 陈小武 |
201610058614.4 | 一种高光谱遥感图像的语义标注方法 | 北京航空航天大学 | 姜志国 |
201810024939.X | 云制造任务调度方法、装置及终端 | 北京航空航天大学 | 张霖 |
201710337967.2 | 一种基于E LM-LRF的自适应视觉导航方法 | 北京航空航天大学 | 王磊 |
201911031114.1 | 一种基于时空因果关系的城市感知数据处理方法 | 北京航空航天大学 | 邓攀 |
201811392628.5 | 一种时空域显著性检测及融合方法 | 北京航空航天大学 | 祝世平 |
201811095926.8 | 一种基于无人机的水坝周边异常监测方法与装置 | 北京航空航天大学 | 曹先彬 |
201910242549.4 | 一种台风波及范围的预测方法 | 北京航空航天大学 | 曹先彬 |
201810950116.X | 一种大型航空枢纽运行与城市交通拥堵的关联分析方法 | 北京航空航天大学 | 曹先彬 |
201710573641.X | 一种考虑路段相关性的时变随机网络动态路径搜索方法 | 北京航空航天大学 | 陈鹏 |
201910144353.1 | 一种高压断路器机械缺陷集成学习诊断方法 | 北京航空航天大学 | 武建文 |
201810982243.8 | 一种基于贝叶斯网络和深度学习算法的故障机理智能分析方法 | 北京航空航天大学 | 陈颖 |
201710244055.0 | 一种基于环境效应的表面改性工艺可靠性评价方法 | 北京航空航天大学 | 戴伟 |
201710709817.X | 基于深度学习的多目标行人检测与跟踪方法 | 北京航空航天大学 | 周忠 |
201710650058.4 | 一种人眼左右眼图像联合的视线方向计算方法 | 北京航空航天大学 | 陆峰 |
201711308050.6 | 一种参数化的论文网络节点表示学习方法 | 北京航空航天大学 | 蒲菊华 |
201910135224.6 | 基于深度学习的遥感图像中目标检测与识别的方法及装置 | 北京航空航天大学 | 单光存 |
201810899198.X | 面向空基监视场景的目标跟踪方法与装置 | 北京航空航天大学 | 曹先彬 |
201910226605.5 | 一种利用神经网络实现压电式压力检测触屏压电响应均匀化的方法 | 北京航空航天大学 | 屈晓磊 |
201910214205.2 | 一种多尺度密集人群计数方法 | 北京航空航天大学 | 曹先彬 |
201811635918.8 | 自旋存算一体芯片 | 北京航空航天大学 | 潘彪 |
201811359980.9 | 一种基于人工神经网络的步频探测方法 | 北京航空航天大学 | 黄裕梁 |
201811468582.0 | 一种采用深度学习融合网络模型确定手机用户位置的方法 | 北京航空航天大学 | 王静远 |
202010374779.9 | 一种公路路网流量预测方法 | 北京航空航天大学 | 佟路 |
202010394699.X | 一种航班航迹预测方法 | 北京航空航天大学 | 朱熙 |
201811326799.8 | 一种基于遗传算法的变步长星座轨道优化方法及装置 | 北京航空航天大学 | 徐明 |
202010394698.5 | 一种航空流量预测方法 | 北京航空航天大学 | 杜文博 |
201810231114.5 | 一种基于性能监测数据的亚健康在线识别和诊断方法 | 北京航空航天大学 | 石君友 |
201711113909.8 | 基于静态分析和神经网络的软件故障预测技术的构建方法 | 北京航空航天大学 | 杨顺昆 |
201810353435.2 | 一种基于表观遗传的测试用例约束控制技术的构建方法 | 北京航空航天大学 | 杨顺昆 |
201910429108.5 | 一种基于代码语义及背景信息的软件缺陷数据采集系统 | 北京航空航天大学 | 艾骏 |
201910062500.0 | 一种基于多分支卷积神经网络的皮肤镜图像分割方法 | 北京航空航天大学 | 谢凤英 |
201710828907.0 | 一种面向工程知识管理的领域子本体的界定方法 | 北京航空航天大学 | 刘继红 |
201811534617.6 | 一种光学遥感图像近岸舰船检测方法 | 北京航空航天大学 | 姜志国 |
201811290665.5 | 航拍视频显著性区域检测方法和装置 | 北京航空航天大学 | 李甲 |
201811291122.5 | 飞机着陆排队优化方法及装置 | 北京航空航天大学 | 王衍洋 |
201910966591.0 | 一种数字孪生系统复杂任务高效划分方法 | 北京航空航天大学 | 邹孝付 |
201911148779.0 | 一种基于类别激活映射技术的空域安全态势评估方法 | 北京航空航天大学 | 杜文博 |
201710712072.2 | 一种基于深度学习的城市交通客流预测方法和设备 | 北京航空航天大学 | 马晓磊 |
201710146420.4 | 一种基于概率传播的红外行人显著性检测方法 | 北京航空航天大学 | 李露 |
201810355300.X | 部件寿命预测方法及装置 | 北京航空航天大学 | 任磊 |
201710733139.0 | 基于主题模型和机器学习的回答者推荐方法 | 北京航空航天大学 | 张莉 |
201910462813.5 | 曲线纤维复合材料翼面结构气动弹性剪裁优化方法及系统 | 北京航空航天大学 | 万志强 |
201810263950.1 | 一种基于时间序列BP神经网络预测方法及装置 | 北京航空航天大学 | 苑星龙 |
201910676192.0 | 基于循环神经网络考虑未来工况的设备剩余寿命预测方法 | 北京航空航天大学 | 林焱辉 |
201910331239.X | 一种面向空基监视的多目标跟踪方法 | 北京航空航天大学 | 曹先彬 |
201910947700.4 | 一种数字孪生系统复杂任务异构多核并行高效求解方法和系统 | 北京航空航天大学 | 陶飞 |
201810804618.1 | 一种基于多分支卷积神经网络的图像和视频增强方法 | 北京航空航天大学 | 陆峰 |
201711064484.6 | 一种细长体分布式载荷等效减缩方法 | 北京航空航天大学 | 吴志刚 |
201810345899.9 | 一种基于关键区域检测的复杂目标精准识别方法 | 北京航空航天大学 | 王田 |
201710783838.6 | 一种设计决策知识的提取和表达方法 | 北京航空航天大学 | 刘继红 |
201810988692.3 | 一种无人机群行动方案自动生成方法 | 北京航空航天大学 | 周尧明 |
201710975555.1 | 基于多尺度卷积神经网络甲状腺超声图像结节诊断系统 | 北京航空航天大学 | 李帅 |
201710266573.2 | 客流量预测方法及装置 | 北京航空航天大学 | 任磊 |
201811605971.3 | 一种基于深度Gabor网络的图像目标识别方法 | 北京航空航天大学 | 王田 |
201910982816.1 | 一种数字孪生系统复杂任务高效调度系统 | 北京航空航天大学 | 邹孝付 |
201911259921.9 | 一种群体行为分析方法及装置 | 北京航空航天大学 | 吕金虎 |
201910001610.6 | 一种基于迁移学习与DNN的软件故障诊断方法 | 北京航空航天大学 | 杨顺昆 |
201710973740.7 | 一种基于Dubins路径和分支限界的无人机航迹实时规划方法 | 北京航空航天大学 | 李昭莹 |
201711133837.3 | 一种基于GA-Elman神经网络的可靠性增长预测方法 | 北京航空航天大学 | 赵新磊 |
201710039035.X | 一种用于实现机车节能操纵的双向LSTM模型的训练方法 | 清华大学 | 赵曦滨 |
201610916422.2 | 一种用于生成标题的神经网络建模方法及装置 | 清华大学 | 孙茂松 |
201710015205.0 | 一种基于多断面水位预测河流流量的神经网络方法 | 清华大学 | 刘昭伟 |
201710097718.0 | 一种基于卫星影像和网络的城市区域功能属性的识别方法 | 清华大学 | 孙立峰 |
201810243014.4 | 一种基于图像目标检测的火焰检测方法 | 清华大学 | 赵劲松 |
201710056244.5 | 神经网络信息接收方法和系统 | 清华大学 | 施路平 |
201710787381.6 | 基于深度增强网络的路网信号控制方法及装置 | 清华大学 | 吴建平 |
201710105815.X | 用于图像处理的装置 | 清华大学 | 乔飞 |
201811083989.1 | 法律判决结果预测方法及装置 | 清华大学 | 孙茂松 |
201810306577.3 | 一种应用于卷积神经网络的加速方法和加速器 | 清华大学 | 刘勇攀 |
201710010476.7 | 基于深度学习的行人检测方法及检测装置 | 清华大学 | 丁贵广 |
201710599106.1 | 一种基于多模态融合深度学习的物体材质分类方法 | 清华大学 | 刘华平 |
201710524017.0 | 一种基于可分割阵列的可重构加速器及其实现方法 | 清华大学 | 尹首一 |
201710621935.5 | 用于位宽分区的神经网络加速器及其实现方法 | 清华大学 | 尹首一 |
201710962971.8 | 深度神经网络训练过程的可视分析系统及方法 | 清华大学 | 刘世霞 |
201810437773.4 | 深度哈希学习方法及装置 | 清华大学 | 张世枫 |
201710146249.7 | 一种基于FURIA的机车智能操纵优化规则归纳方法 | 清华大学 | 黄晋 |
201710056198.9 | 神经网络信息发送方法和系统 | 清华大学 | 施路平 |
201711205687.2 | 无模型深度增强学习探索方法及装置 | 清华大学 | 季向阳 |
201810069603.5 | 神经网络及其信息处理方法、信息处理系统 | 清华大学 | 李辛毅 |
201710085547.X | 神经网络计算核信息处理方法和系统 | 清华大学 | 裴京 |
201910166844.6 | 一种FPGA加法树单粒子翻转故障检测方法及装置 | 清华大学 | 汪玉 |
201711091696.3 | 基于深度学习的眼部区域边界特征提取方法及装置 | 清华大学 | 徐枫 |
201810594322.1 | 基于迭代挖掘物体共同特征的弱监督图像语义分割方法 | 清华大学 | 马惠敏 |
201711422918.5 | 基于忆阻器的神经网络的训练装置及其训练方法 | 清华大学 | 张清天 |
201710322907.3 | 电路结构及其驱动方法、神经网络 | 清华大学 | 李辛毅 |
201810083816.3 | 基于深度强化学习的人体骨架行为识别方法及装置 | 清华大学 | 鲁继文 |
201811278823.5 | 基于光神经网络的超精密位移测量系统及方法 | 清华大学 | 张鸣 |
201710602656.4 | 一种光伏发电功率预测的方法和装置 | 清华大学 | 曹军威 |
201810878887.2 | 一种深度学习系统的漏洞检测方法和装置 | 清华大学 | 赵越 |
201810845896.1 | 神经网络机器翻译模型的训练方法及装置 | 清华大学 | 孙茂松 |
201610146257.7 | 三值神经网络突触阵列及利用其的神经形态计算网络系统 | 清华大学 | 李黄龙 |
201710537051.1 | 数据流图的映射方法及装置 | 清华大学 | 刘大江 |
201710738298.X | 一种机车运行时序特征的学习方法 | 清华大学 | 黄晋 |
201610283410.0 | 可同时计算和编程的神经形态电路 | 清华大学 | 李黄龙 |
201910309540.0 | 一种多核处理器及其故障注入方法 | 清华大学 | 汪东升 |
201710236212.3 | 一种利用局部观测信息的主动人脸寻的方法及装置 | 清华大学 | 刘华平 |
201710560580.3 | 物质分解方法、装置和系统 | 清华大学 | 邢宇翔 |
201711372608.7 | 基于深度学习生成网络的变角度光照层析方法及装置 | 清华大学 | 戴琼海 |
201810844053.X | 一种视频业务中满足用户个性化体验的码率自适应方法 | 清华大学 | 崔勇 |
201810732952.0 | 量子纠缠态的探测系统及方法 | 清华大学 | 马雄峰 |
201711461073.0 | 声音驱动辅助侧脸图像的人脸重建方法及装置 | 清华大学 | 刘烨斌 |
201810903031.6 | 电子神经网络及其参数设置方法 | 清华大学 | 李辛毅 |
202010126560.7 | 网络流量预测方法、装置、计算机设备及可读存储介质 | 清华大学 | 王剑 |
201810922273.X | 基于语义注意力保留机制的群体行为识别方法及装置 | 清华大学 | 鲁继文 |
201710761177.7 | 稀疏神经网络架构及其实现方法 | 清华大学 | 尹首一 |
201910464986.0 | 一种基于多模态深度学习的人体步态预测装置 | 清华大学 | 孙富春 |
201711364040.4 | 一种LIWC词表扩展方法 | 清华大学 | 刘知远 |
201810980624.2 | 三维场景重建的方法和设备 | 清华大学 | 胡事民 |
201810153803.9 | 基于合作博弈论成本分摊方法的单交叉口信号配时方法 | 清华大学 | 胡坚明 |
201710429483.0 | 一种结合实体图像的知识表示学习方法及服务器 | 清华大学 | 孙茂松 |
201810043196.0 | 深度对抗度量学习方法及装置 | 清华大学 | 鲁继文 |
201810667137.0 | 基于超导量子计算的多比特操控系统及方法 | 清华大学 | 马雄峰 |
201811283725.0 | 基于长短时记忆神经网络模型的漏损识别方法 | 清华大学 | 刘书明 |
201710312282.2 | 可重构处理器及其配置方法 | 清华大学 | 刘雷波 |
201711449254.1 | 基于卷积神经网络的印刷品字符区域提取方法 | 清华大学 | 戴琼海 |
201711078324.7 | 基于深度学习的人脸重光照方法及装置 | 清华大学 | 徐枫 |
201710345008.5 | 基于稀疏贝叶斯学习的广义空间调制符号检测方法 | 清华大学 | 王劲涛 |
201910572528.9 | 一种基于视觉场景识别的轨道列车精准停车系统 | 清华大学 | 黄晋 |
201711394314.4 | 一种用于知识图谱中知识获取模型的构建方法及系统 | 清华大学 | 刘知远 |
201811109824.7 | 机器翻译方法及装置 | 清华大学 | 孙茂松 |
201710453960.7 | 一种液态金属计算机 | 清华大学 | 国瑞 |
201710041729.7 | 自适应泄漏值神经元信息处理方法和系统 | 清华大学 | 裴京 |
201711408060.7 | 神经网络的数据处理方法、装置、芯片和存储介质 | 清华大学 | 裴京 |
201711406958.0 | 神经网络的数据处理方法、装置、芯片、设备和存储介质 | 清华大学 | 裴京 |
201810028998.4 | 卷积神经网络加速方法及装置 | 清华大学 | 季向阳 |
201810378952.5 | 任务数据的处理方法、装置、设备和存储介质 | 清华大学 | 裴京 |
201811114456.5 | 基于深度学习迭代匹配的6D姿态估计网络训练方法及装置 | 清华大学 | 季向阳 |
201710795185.3 | 一种面向神经网络算法的模拟感知计算架构 | 清华大学 | 乔飞 |
201910637854.3 | 基于卷积神经网络的光场高分辨解卷积方法及系统 | 清华大学 | 戴琼海 |
201910379141.1 | 法律案情分析方法及装置 | 清华大学 | 肖朝军 |
201910379144.5 | 基于栅栏式长短时记忆神经网络的关键词抽取方法及系统 | 清华大学 | 肖朝军 |
201810083595.X | 基于多粒度深度特征学习的行人检测方法及装置 | 清华大学 | 鲁继文 |
201910334748.8 | 基于部分部署分段路由的IPv6网络的流量工程方法及装置 | 清华大学 | 王之梁 |
202010297424.4 | 一种将决策知识库存储于地图的自动驾驶决策方法及系统 | 清华大学 | 杨殿阁 |
201811328102.0 | 一种用于螺栓联接的拧紧力矩自适应补偿方法 | 清华大学 | 冯平法 |
201810228027.4 | 基于深度神经网络的定量光声成像方法 | 清华大学 | 罗建文 |
201810043210.7 | 基于深度强化学习的图二值特征学习方法及装置 | 清华大学 | 鲁继文 |
201711481653.6 | 基于卷积神经网络的光伏玻璃缺陷分类方法及装置 | 清华大学 | 刘烨斌 |
201810226092.3 | 深度强化学习指导下基于连续移动的视觉跟踪方法及装置 | 清华大学 | 鲁继文 |
201910603809.6 | 基于深度强化学习的直播视频云转码资源分配与调度方法 | 清华大学 | 孙立峰 |
201810450532.3 | 一种车载雷达频段分配方法及系统 | 清华大学 | 刘一民 |
201610350225.9 | 结合实体层次类别的知识图谱表示学习方法 | 清华大学 | 孙茂松 |
201710288128.6 | 一种网络表示学习模型的训练方法及服务器 | 清华大学 | 孙茂松 |
201811294215.3 | 一种使用动态视觉数据的光流计算方法 | 清华大学 | 季向阳 |
201911294101.3 | 一种考虑多车交互的智能车辆安全态势评估方法 | 清华大学 | 王建强 |
201910071879.1 | 基于多环路视图卷积神经网络的立体视觉检索方法与系统 | 清华大学 | 高跃 |
201710467955.1 | 一种基于深度强化学习的列车运行调度方法及系统 | 清华大学 | 黄晋 |
201911070058.2 | 一种适用于异质多智能主体的众智机及其实现方法 | 清华大学 | 柴跃廷 |
201710527209.7 | 基于层次化自动编码器的SAR图像分类方法及装置 | 清华大学 | 孙富春 |
201710056200.2 | 脉冲神经网络信息转换为人工神经网络信息的方法和系统 | 清华大学 | 裴京 |
201710258271.0 | 一种自适应可重构的深度卷积神经网络计算方法和装置 | 清华大学 | 汪东升 |
201810327257.6 | 神经元信息发送方法、装置和存储介质 | 清华大学 | 施路平 |
201811552331.0 | 一种基于时间预测的高通量材料仿真计算优化方法 | 清华大学 | 都志辉 |
201811091826.8 | 基于图像上下文信息的场景识别方法及装置 | 清华大学 | 鲁继文 |
201710064508.1 | 一种图片拍摄区域识别及地理定位方法及装置 | 清华大学 | 李春平 |
201910165009.0 | 一种基于贝叶斯网的高铁接触网动态风险分析方法 | 清华大学 | 张国华 |
201810351694.1 | 基于神经网络的驾驶员转向介入识别方法 | 清华大学 | 陈百鸣 |
201910071913.5 | 一种基于快速多图融合学习的立体视觉对象识别系统 | 清华大学 | 高跃 |
201710605336.4 | 基于深度强化学习的室内机器人场景主动识别方法 | 清华大学 | 刘华平 |
201810915350.9 | 具有机器学习功能的智能管理系统 | 清华大学 | 陶青长 |
201911381294.6 | 一种基于界标的数据填补方法及装置 | 清华大学 | 宋韶旭 |
201910026193.0 | 基于LSTM循环神经网络工业设备故障预测方法及装置 | 清华大学 | 黄必清 |
201910146820.4 | 基于关系推理的自监督学习模型训练方法和装置 | 清华大学 | 鲁继文 |
201811548266.4 | 一种基于神经网络的肝包虫病灶分割方法及系统 | 清华大学 | 王展 |
201810883953.5 | 基于时间复用的神经网络预测器及其适用的电子设备 | 清华大学 | 马恺声 |
201810697323.9 | 神经突触单元电路、神经网络电路和信息处理系统 | 清华大学 | 吴华强 |
201910574031.0 | 一种基于神经网络的毫米波雷达探测目标成像方法 | 清华大学 | 张雷 |
201910138641.6 | 基于深度学习的人脸三维特征点检测方法及系统 | 清华大学 | 徐枫 |
202010288333.4 | 地表用水量计算方法、装置、计算机设备和存储介质 | 清华大学 | 张才金 |
201510921073.9 | 图像分类方法和装置 | 清华大学 | 徐昆 |
201810097648.3 | 一种基于内部状态标志的神经形态芯片、系统及方法 | 清华大学 | 施路平 |
201910203249.5 | 基于定位周期的泄漏源定位方法、装置和计算机设备 | 清华大学 | 郑小平 |
201810729617.5 | 一种移动机器人视觉-雷达图像跨模态检索方法 | 清华大学 | 刘华平 |
201811403303.2 | 一种从视频中定位音源的方法 | 清华大学 | 刘华平 |
201910463800.X | 一种基于多模态深度学习的人体步态预测方法 | 清华大学 | 方斌 |
201710652233.3 | 一种物体检测方法及装置 | 清华大学 | 王生进 |
201910125766.5 | 用于三维模型构建的三维点云模型训练方法 | 清华大学 | 鲁继文 |
201910925423.7 | 信源数量检测方法及装置 | 清华大学 | 高飞飞 |
201910222053.0 | 一种寻址操控系统 | 清华大学 | 段路明 |
201910099888.1 | 行人检测方法和装置 | 清华大学 | 王生进 |
201810865157.9 | 卷积神经网络加速装置 | 清华大学 | 季向阳 |
201811461559.9 | 生成式对抗网络装置及训练方法 | 清华大学 | 林钰登 |
201910024856.5 | 一种量子计算机 | 清华大学 | 段路明 |
201911149140.4 | 视频质量预测方法和装置及电子设备 | 清华大学 | 李马丁 |
201710541087.7 | 人脸检测方法及装置、计算机可读存储介质、设备 | 中国科学院自动化研究所 | 张士峰 |
201610926007.5 | 物体识别模型的建立方法及物体识别方法 | 中国科学院自动化研究所 | 黄凯奇 |
201710755961.7 | 一种基于变量绑定和关系激活的自动问答方法 | 中国科学院自动化研究所 | 许家铭 |
201611046531.X | 运动检测方法及躲避和跟踪运动目标的方法 | 中国科学院自动化研究所 | 白俊 |
201611041091.9 | 图像自动裁剪方法 | 中国科学院自动化研究所 | 黄凯奇 |
201711332985.8 | 基于皮层丘脑计算模型的图像分类方法 | 中国科学院自动化研究所 | 赵东城 |
201711328671.0 | 基于类脑多感觉注意切换的计算方法 | 中国科学院自动化研究所 | 梁倩 |
201710364285.0 | 图像篡改检测方法及装置 | 中国科学院自动化研究所 | 谭铁牛 |
201611222893.X | 基于词向量自动构建知识库实现辅助诊疗的方法和系统 | 中国科学院自动化研究所 | 张文生 |
201710562102.6 | 端到端的汉语韵律层级结构预测模型的构建方法及系统 | 中国科学院自动化研究所 | 陶建华 |
201710570848.1 | 多模态知识表示自动学习模型的构建方法及系统 | 中国科学院自动化研究所 | 徐常胜 |
201810018789.1 | 基于记忆神经网络的知识抽取方法以及系统和设备 | 中国科学院自动化研究所 | 包红云 |
201710065013.0 | 一种行人个体分割方法及装置 | 中国科学院自动化研究所 | 王亮 |
201710564852.7 | 图像美感评估方法及装置 | 中国科学院自动化研究所 | 黄凯奇 |
201710191274.7 | 关键点定位方法 | 中国科学院自动化研究所 | 孙哲南 |
201711391445.7 | 遮挡人脸图像的识别装置 | 中国科学院自动化研究所 | 赫然 |
201610924239.7 | 多语言场景字符识别方法及识别系统 | 中国科学院自动化研究所 | 史存召 |
201910168656.7 | 图像精细化阴影区域分割系统、方法、装置 | 中国科学院自动化研究所 | 赵鑫 |
201711158278.1 | 基于深度学习的眼白图像超分辨率重建与图像增强方法 | 中国科学院自动化研究所 | 孙哲南 |
201711123864.2 | 提高神经机器翻译准确度的方法、翻译方法及系统和设备 | 中国科学院自动化研究所 | 张家俊 |
201710159215.1 | 基于三维人脸模型的人脸关键点检测方法 | 中国科学院自动化研究所 | 朱翔昱 |
201710699922.X | 交通标志的识别方法、存储介质、处理设备 | 中国科学院自动化研究所 | 罗亨亮 |
201610602678.6 | 同步自适应时空特征表达学习模型的构建方法及相关方法 | 中国科学院自动化研究所 | 王亮 |
201711123854.9 | 图像水印去除装置 | 中国科学院自动化研究所 | 雷震 |
201810010952.X | 基于混沌和声搜索的图像增强方法、介质及装置 | 中国科学院自动化研究所 | 张文生 |
201810092029.5 | 用于特定领域的人机对话理解方法与系统及相关设备 | 中国科学院自动化研究所 | 李长亮 |
201811573433.0 | 基于深度学习提取特征和多重降维算法的脑认知测量方法 | 中国科学院自动化研究所 | 左年明 |
201910005702.1 | 基于神经网络的3D打印误差补偿方法、系统、装置 | 中国科学院自动化研究所 | 沈震 |
201710696755.3 | 面向驾驶辅助系统的危险目标检测方法、装置 | 中国科学院自动化研究所 | 赵冬斌 |
201710940572.1 | 锂电池涂布生产的知识决策方法 | 中国科学院自动化研究所 | 谭杰 |
201810270468.0 | 基于深层神经网络翻译模型的解码方法 | 中国科学院自动化研究所 | 张家俊 |
201711319214.5 | 基于多脑区协同计算的人类动作意图识别训练方法 | 中国科学院自动化研究所 | 赵宇轩 |
201810597914.9 | 基于策略迭代的智能汽车转向控制方法 | 中国科学院自动化研究所 | 汤淑明 |
201810233100.7 | 大包线飞行干扰估计的方法及装置 | 中国科学院自动化研究所 | 范国梁 |
201711463578.0 | 基于多语注意力机制的事件识别及分类方法及装置 | 中国科学院自动化研究所 | 陈玉博 |
201810688172.0 | 基于词汇依存三元组的文本蕴含识别方法及装置 | 中国科学院自动化研究所 | 杜倩龙 |
201810085316.3 | 基于侧向抑制的视觉注意检测方法及装置 | 中国科学院自动化研究所 | 谭铁牛 |
201710624244.0 | 可调节量化位宽的神经网络量化与压缩的方法及装置 | 中国科学院自动化研究所 | 程健 |
201910089352.1 | 篇章因果关系判断方法、系统、装置 | 中国科学院自动化研究所 | 向露 |
201711115401.1 | 基于最大信息三元组筛选网络的数据主动标注方法和系统 | 中国科学院自动化研究所 | 赵鑫 |
201710595279.6 | 基于卷积神经网络回归模型的视觉跟踪方法、装置 | 中国科学院自动化研究所 | 徐常胜 |
201810367098.2 | 基于深度学习的端到端的视频拷贝检测方法及装置 | 中国科学院自动化研究所 | 李兵 |
201811504072.4 | 基于深度卷积神经网络的物体识别与抓取位置检测方法 | 中国科学院自动化研究所 | 曹志强 |
201810947392.0 | 目标体的数量统计方法、装置及系统 | 中国科学院自动化研究所 | 谭杰 |
201811172666.X | 图文摘要生成方法 | 中国科学院自动化研究所 | 周玉 |
201711391454.6 | 网纹人脸图像识别装置 | 中国科学院自动化研究所 | 赫然 |
201810194142.4 | 应用于神经网络的卷积计算装置及方法 | 中国科学院自动化研究所 | 陈亮 |
201810499463.5 | 基于人体骨架序列的行为与身份联合识别方法及装置 | 中国科学院自动化研究所 | 王亮 |
201711276935.2 | 基于强化学习的图片自动裁剪的方法及装置 | 中国科学院自动化研究所 | 黄凯奇 |
201810833407.0 | 融合用户信息生成评论摘要的方法及装置 | 中国科学院自动化研究所 | 宗成庆 |
201910014369.0 | 基于物理环境博弈的自主进化智能对话方法、系统、装置 | 中国科学院自动化研究所 | 许家铭 |
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202010873794.8 | 分布式多智能体时空特征提取方法、行为决策方法 | 中国科学院自动化研究所 | 蒲志强 |
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201810824370.5 | 基于时空注意卷积神经网络的行为识别方法及装置 | 中国科学院自动化研究所 | 胡卫明 |
202010918876.X | 基于部位上下文的人体属性图像分类方法、系统和装置 | 中国科学院自动化研究所 | 陈盈盈 |
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202010918791.1 | 基于语义一致水平条和前景修正的行人重识别方法 | 中国科学院自动化研究所 | 郭海云 |
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201910273048.2 | 基于视觉注意机制强化学习弱监督图像检测方法、系统 | 中国科学院自动化研究所 | 张兆翔 |
202010872541.9 | 多智能体时空特征提取方法及系统、行为决策方法及系统 | 中国科学院自动化研究所 | 蒲志强 |
201810088723.X | 深度神经网络的加速与压缩方法及装置 | 中国科学院自动化研究所 | 程健 |
201811544283.0 | 运算方法、装置及相关产品 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | |
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201811634949.1 | 运算方法、装置及相关产品 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | |
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201810504948.9 | 卷积神经网络的处理器及训练方法 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | |
201910120595.7 | 数据处理方法、装置及相关产品 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | |
201610865933.6 | 一种执行人工神经网络运算的装置和方法 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | 陈天石 |
201711418273.8 | 一种人工神经网络运算的装置及方法 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | |
201711484660.1 | 激励生成装置的模板库构建方法、芯片验证方法及系统 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | |
201810913895.6 | 转换方法、装置、计算机设备和存储介质 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | |
201811181151.6 | 一种计算装置及相关产品 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | |
201811646320.9 | 数据处理方法、装置、电子设备和可读存储介质 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | |
201711343478.4 | 神经网络运算设备和方法 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | |
201610958847.X | SLAM运算装置和方法 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | 陈云霁 |
201811429809.0 | 一种计算装置及板卡 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | |
201711467741.0 | 调度方法及相关装置 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | 杜子东 |
201610037645.1 | 用于执行人工神经网络正向运算的装置和方法 | 中科寒武纪科技股份有限公司 | 刘少礼 |
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201810974114.4 | 一种变参数非线性的河道流量预测方法 | 华中科技大学 | 康玲 |
201910440998.X | 二维信道均衡模型训练方法及二维信道均衡方法 | 华中科技大学 | 陈进才 |
201711463863.2 | 一种基于LSTM深度学习模型的水电机组故障诊断方法与系统 | 华中科技大学 | 李超顺 |
201810295994.2 | 一种任意姿态行人图片生成方法 | 华中科技大学 | 白翔 |
201910271442.2 | 一种数控机床主轴热变形预测方法及系统 | 华中科技大学 | 周会成 |
201810321477.8 | 基于粒子群算法的向心透平全工况仿真建模方法及系统 | 华中科技大学 | 李姚旺 |
201810449979.9 | 基于多值忆阻器的STDP脉冲设计方法和多样化STDP的实现方法 | 华中科技大学 | 李祎 |
201810195630.7 | 一种基于旋转敏感特征的文本回归检测方法 | 华中科技大学 | 白翔 |
201711098158.7 | 一种水电机组参数闭环辨识方法 | 华中科技大学 | 刘昌玉 |
201811434588.6 | 一种适用于云计算系统的多任务处理方法 | 华中科技大学 | 伍冬睿 |
201811398445.4 | 一种基于循环神经网络的磁盘故障预测方法 | 华中科技大学 | 万继光 |
201811563162.0 | 一种基于数字孪生的混流装配车间快速重构方法及系统 | 华中科技大学 | 朱海平 |
201810351344.5 | 基于梯度约束生成对抗网络的异谱段红外图像变换方法 | 华中科技大学 | 杨卫东 |
201811075282.6 | 一种基于忆阻器中电池效应的人工神经元 | 华中科技大学 | 杨蕊 |
201710838767.5 | 一种基于DBN网络的发电设备参数预警方法 | 华中科技大学 | 杨涛 |
201811611895.7 | 基于多目标优化算法的梯级水库群调度模型的求解方法 | 华中科技大学 | 覃晖 |
201910241051.6 | 图像重建模型训练方法、图像超分辨率重建方法及装置 | 华中科技大学 | 陈进才 |
201910530466.5 | 一种存储设备故障预测方法和系统 | 华中科技大学 | 冯丹 |
201810943881.9 | 一种人群计数方法及系统 | 华中科技大学 | 桑农 |
201811632875.8 | 工人通过支撑不安全行为的视觉自动化检测方法及系统 | 华中科技大学 | 骆汉宾 |
201711225394.0 | 基于逐块随机梯度下降法在线训练CNN的方法与系统 | 华中科技大学 | 杨欣 |
201711463820.4 | 一种基于人工神经网络的风速区间预测方法与系统 | 华中科技大学 | 李超顺 |
201811296424.1 | 一种基于邻域门长短期记忆网络的风速预测方法及系统 | 华中科技大学 | 覃晖 |
201710874793.3 | 一种基于深度图的室内场景精细化解析方法 | 华中科技大学 | 曹治国 |
201910581646.6 | 一种基于光学衍射的套刻误差提取方法 | 华中科技大学 | 石雅婷 |
201810979031.4 | 一种基于序列深度图像的人体身份识别方法 | 华中科技大学 | 肖阳 |
201710989410.7 | 一种支持多电器类型高精度的NILM实现方法 | 华中科技大学 | 戴彬 |
201810716087.0 | 基于量子蝙蝠算法的铸造造型及熔炼批量计划获取方法 | 华中科技大学 | 计效园 |
201810878152.X | 基于多层特征融合的全卷积孪生网络的目标跟踪方法及系统 | 华中科技大学 | 邹腊梅 |
201910220004.3 | 一种基于神经网络的亚微米级无透镜显微成像方法及系统 | 华中科技大学 | 费鹏 |
201910620495.0 | 一种碳纤维增强基复合材料结构的疲劳损伤诊断方法 | 华中科技大学 | 吴军 |
201811340404.X | 一种基于深度特征的细粒度漏洞检测方法 | 华中科技大学 | 邹德清 |
201811601591.2 | 一种基于压缩感知与改进多尺度网络的故障诊断方法 | 华中科技大学 | 刘颉 |
201711472297.1 | 平行多通道卷积神经网络、构建方法及图像特征提取方法 | 华中科技大学 | 喻莉 |
201910021284.5 | 一种基于忆阻器的神经网络在线学习系统 | 华中科技大学 | 李祎 |
201810750801.8 | 一种建筑施工工序约束的自动抽取和分类方法及系统 | 华中科技大学 | 钟波涛 |
201810177419.2 | 一种基于深度学习的多模医学图像非刚性配准方法及系统 | 华中科技大学 | 张旭明 |
201911084020.0 | 一种基于卷积神经网络的布里渊频移提取方法和装置 | 华中科技大学 | 唐明 |
201811390241.6 | 一种光伏概率预测方法 | 华中科技大学 | 文劲宇 |
201910136584.8 | 基于深度网络的视频复原模型训练方法及视频复原方法 | 华中科技大学 | 桑农 |
201910637537.1 | 一种基于深度学习的RCM方法 | 华中科技大学 | 董燕 |
201810622448.5 | 一种硬件脉冲神经网络系统 | 华中科技大学 | 缪向水 |
201910135036.3 | 忆阻Hopf ield神经网络稀疏编码的电路及其操作方法 | 华中科技大学 | 王小平 |
201810849657.3 | 一种基于双边分割网络的车载图像语义分割系统 | 华中科技大学 | 高常鑫 |
201910094482.4 | 一种神经元骨架分叉点的校正方法及神经元形态重建方法 | 华中科技大学 | 李诗玮 |
201811538203.0 | 一种梯级水电系统发电调度自适应优化方法与系统 | 华中科技大学 | 冯仲恺 |
201910925813.4 | 一种目标重识别神经网络及其构建方法和应用 | 华中科技大学 | 桑农 |
201910058334.7 | 一种基于变分推理贝叶斯神经网络的洪水集合预报方法 | 华中科技大学 | 覃晖 |
201910649481.1 | 一种适用于光透明样本的快速三维成像方法 | 华中科技大学 | 龚辉 |
201910141765.X | 一种基于快速集成卷积神经网络的故障预测方法 | 华中科技大学 | 文龙 |
201810428801.6 | 一种行人重识别特征融合辅助学习的方法 | 华中科技大学 | 桑农 |
201810542168.3 | 一种基于可变形卷积网络的人脸检测方法及系统 | 华中科技大学 | 邹腊梅 |
201910280748.4 | 一种基于FPGA实现YOLOv2检测网络的方法及系统 | 华中科技大学 | 何兆华 |
201810425870.1 | 一种巨型梯级水电系统的多目标调度并行降维方法 | 华中科技大学 | 冯仲恺 |
201810071301.1 | 一种疾病数据分析处理模型的构建方法、系统及应用方法 | 华中科技大学 | 余国义 |
201911251746.9 | 一种基于复合神经网络的灵活光网络时域均衡方法及系统 | 华中科技大学 | 付松年 |
201911334593.4 | 一种流域干支流大规模水库群模拟调度方法 | 华中科技大学 | 周建中 |
201710112484.2 | 一种基于词向量数据驱动的商品智能推荐方法 | 华中科技大学 | 邹腊梅 |
201710022472.0 | 基于超像素分割和特征学习的SAR图像变化检测方法 | 西安电子科技大学 | 公茂果 |
201710685453.6 | 基于粒子群优化算法的SLAM闭环检测方法 | 西安电子科技大学 | 吴宪祥 |
201711144187.2 | 基于双通道DCGAN和特征融合的多光谱图像分类方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201710630636.8 | 基于超像素边缘和全卷积网络的图像语义分割方法 | 西安电子科技大学 | 张敏 |
201710181544.6 | 基于粒子群算法的无人机区域覆盖的单步寻优方法 | 西安电子科技大学 | 王彤 |
201710577587.6 | 基于层错的三维光片上网络架构、通信方法及光路由器 | 西安电子科技大学 | 郭雅楠 |
201711402277.7 | 基于三元组深度网络的跨模态哈希检索方法 | 西安电子科技大学 | 邓成 |
201710255713.6 | 结合LBP特征图与卷积神经网络的人脸识别方法 | 西安电子科技大学 | 侯彪 |
201711415922.9 | 基于深度卷积神经网络的人体图像头发检测方法 | 西安电子科技大学 | 孟红云 |
201810113862.3 | 基于集成深度卷积网络的光学遥感图像目标检测方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201710602696.9 | 基于深度图模型特征学习的人脸画像合成方法 | 西安电子科技大学 | 王楠楠 |
201810193117.4 | 基于网络结构优化的SAR图像变化区域检测方法 | 西安电子科技大学 | 刘若辰 |
201810112969.6 | 基于SF-RCNN的光学遥感图像目标检测方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201810113040.5 | 基于加权稠密网的极化SAR图像分类方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201910331463.9 | 基于深度学习的LoRa调制信号检测方法 | 西安电子科技大学 | 易运晖 |
201710543986.0 | 基于OpenCL标准的卷积神经网络加速方法 | 西安电子科技大学 | 王树龙 |
201611147548.4 | 基于匹配卷积神经网络的行人再识别方法 | 西安电子科技大学 | 韩红 |
201711415781.0 | 基于深度多特征主动迁移网络的高光谱图像分类方法 | 西安电子科技大学 | 邓成 |
201810508671.7 | 基于节气特征的土遗址温度预测方法 | 西安电子科技大学 | 朱明哲 |
201810474089.3 | 基于特征冗余分析的神经网络跨层剪枝方法 | 西安电子科技大学 | 董伟生 |
201810315128.5 | 基于压缩多尺度特征融合网络的图像超分辨率重建方法 | 西安电子科技大学 | 邓成 |
201810550412.0 | 基于深度可分离卷积网络的图像变化检测方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201810116627.1 | 基于深度卷积语义网的光学遥感图像检索方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201810919545.0 | 基于果蝇算法的子阵级相控阵天线方向图综合方法 | 西安电子科技大学 | 李文涛 |
201710341857.3 | Maxout多卷积神经网络融合人脸识别方法和系统 | 西安电子科技大学 | 侯彪 |
201710571602.6 | 一种基于曲线波SAE的高分辨SAR图像变化检测方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201710786485.5 | 一种基于稀疏散射全卷积的极化SAR图像分类方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201811503231.9 | 基于神经网络的太赫兹时域光谱物品分类方法 | 西安电子科技大学 | 丁金闪 |
201710361523.2 | 基于一维卷积神经网络的雷达辐射源信号的识别方法 | 西安电子科技大学 | 李鹏 |
201810582458.0 | 基于多频段深度卷积神经网络的图像超分辨重建方法 | 西安电子科技大学 | 程培涛 |
201810112426.4 | 基于稠密目标特征学习的光学遥感图像目标检测方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201810650421.7 | 基于深度森林的SAR图像变化检测方法 | 西安电子科技大学 | 马文萍 |
201910182160.5 | 基于图像重构卷积神经网络的低码率视频编解码方法 | 西安电子科技大学 | 何刚 |
201810111594.1 | 基于多尺度特征学习的光学遥感图像目标检测方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201810013809.6 | 基于深度学习的低功耗快速检测图像目标方法 | 西安电子科技大学 | 宋彬 |
201810112427.9 | 基于聚类细化残差模型的极化SAR分类方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201810465726.0 | 基于语义定义的目标识别网络设计方法 | 西安电子科技大学 | 石光明 |
201810919525.3 | 基于蚁狮算法的稀疏天线方向图综合方法 | 西安电子科技大学 | 李文涛 |
201810222827.5 | 一种基于生成对抗网络的信号重构方法 | 西安电子科技大学 | 吴伟华 |
201710568578.0 | 基于深度学习多层非负矩阵分解的人脸识别方法 | 西安电子科技大学 | 同鸣 |
201810248200.7 | 一种混沌扰动与自适应惯性权重的粒子群优化方法 | 西安电子科技大学 | 姚东升 |
201910217917.X | 一种结合灰度熵和盲反卷积的采样率自适应分块压缩感知方法 | 西安电子科技大学 | 付卫红 |
201710495285.4 | 基于浅层特征与T矩阵深度学习的极化SAR分类方法 | 西安电子科技大学 | 缑水平 |
201810321384.5 | 基于多智能体遗传算法的灾害救援应急资源调度方法 | 西安电子科技大学 | 刘静 |
201710224720.X | 一种安全的数据外包机器学习数据分析方法 | 西安电子科技大学 | 赵姝畅 |
201811014897.8 | 基于VAE和生成式对抗网络的人脸图像修复方法 | 西安电子科技大学 | 马悦 |
201710350667.8 | 一种用于图像分割的单层脉冲神经网络结构 | 西安电子科技大学 | 陈晓龙 |
201810218340.X | 基于改进鲸鱼优化模糊聚类的图像分割方法 | 西安电子科技大学 | 孙永军 |
201910310406.2 | 一种应用于生物神经信号处理的可重构SS/SAR ADC | 西安电子科技大学 | 朱樟明 |
201910636561.3 | 一种基于机器学习的RFID应答信号解码系统及方法 | 西安电子科技大学 | 彭琪 |
201710260510.6 | 一种基于关系组合优化和种子扩张的多关系社区发现方法 | 西安电子科技大学 | 杨清海 |
201811082938.7 | 一种基于深度学习与多尺度图像增强的图像去噪方法 | 西安电子科技大学 | 杨曦 |
201810577466.6 | 基于深度学习的小尺寸行人目标检测方法 | 西安电子科技大学 | 韩冰 |
201710568540.3 | 基于非线性融合深度3D卷积描述子的行为识别方法 | 西安电子科技大学 | 同鸣 |
201810250297.5 | 基于卷积神经网络的民航地空对讲系统干扰预警方法 | 西安电子科技大学 | 郝本建 |
201710571058.5 | 一种基于表面波CNN的多光谱图像分类方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201710359401.X | 一种基于分解多目标进化算法的协同滤波推荐方法 | 西安电子科技大学 | 公茂果 |
201810952964.4 | 一种基于卷积神经网络的多焦点图像融合方法 | 西安电子科技大学 | 赖睿 |
201910861783.5 | 一种基于DDPG强化学习算法的智能化路由决策方法 | 西安电子科技大学 | 顾华玺 |
201710396167.8 | 一种基于全卷积神经网络的SAR图像目标检测方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201710572135.9 | 基于再编码和深度融合卷积网络的多光谱图像分类方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201710369380.X | 一种基于深度阶梯网络的高分辨SAR图像分类方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201710340278.7 | 基于样本自标定E LM的在轨SAR图像变化检测方法 | 西安电子科技大学 | 杨淑媛 |
201710700970.6 | 基于多步粒子群算法的无人机协同侦察覆盖方法 | 西安电子科技大学 | 吴建新 |
201910254709.7 | 基于局部显著性特征和CNN-SVM的舰船检测方法 | 西安电子科技大学 | 曾操 |
201910628561.9 | 一种基于机器学习的RFID应答信号帧同步系统及方法 | 西安电子科技大学 | 彭琪 |
201710370455.6 | 一种基于深度阶梯网的极化SAR影像目标检测方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201710572115.1 | 基于阈值自适应和卷积神经网络的多光谱图像分类方法 | 西安电子科技大学 | 焦李成 |
201910208630.0 | 一种近红外人脸图像识别方法、装置、电子设备及存储介质 | 西安电子科技大学 | 彭春蕾 |
201910967740.5 | 基于知识嵌入图卷积网络的双人交互识别方法 | 西安电子科技大学 | 谢雪梅 |
201810988956.5 | 一种利用在线机器学习算法的工业控制系统中网络异常探测方法 | 西安电子科技大学 | 李光夏 |
201711403640.7 | 基于卷积神经网络的通信信号调制方式识别方法 | 西安电子科技大学 | 王勇超 |
201910060523.8 | 基于FPGA的卷积神经网络训练系统及方法 | 西安电子科技大学 | 张敏 |
201811497201.1 | 一种基于小波分解卷积神经网络的图像条带噪声抑制方法 | 西安电子科技大学 | 官俊涛 |
201810324493.2 | 一种基于随机森林算法的雷达工作模式识别方法 | 电子科技大学 | 翁鑫锦 |
201710313504.2 | 一种基于自学习的几何辅助线添加方法 | 电子科技大学 | 钟秀琴 |
201710461303.7 | 一种SAR图像目标检测识别一体化方法 | 电子科技大学 | 崔宗勇 |
201711257465.5 | 一种自适应调制与编码方法 | 电子科技大学 | 林灯生 |
201710114988.8 | 一种三元矢量合成控制优化方法 | 电子科技大学 | 喻梦霞 |
201810639958.3 | 高效的工控协议模糊测试方法 | 电子科技大学 | 丁旭阳 |
201711290493.7 | 基于块张量分解的循环神经网络稀疏连接方法 | 电子科技大学 | 徐增林 |
201710446142.4 | 一种基于显著性区域的图像检索方法 | 电子科技大学 | 徐杰 |
201711331649.1 | 基于串并联遗传算法的多目标测试优选方法 | 电子科技大学 | 杨成林 |
201811449686.7 | 一种基于卷积神经网络的光学扫描全息图像识别方法 | 电子科技大学 | 欧海燕 |
201611233725.0 | 一种图片检索方法和系统 | 电子科技大学 | 杨阳 |
201810282598.6 | 一种实时雷达探测区域检测方法 | 电子科技大学 | 张宇潇 |
201810168701.4 | 一种基于深度神经网络的大场景SAR目标识别方法 | 电子科技大学 | 崔宗勇 |
201910170897.5 | 一种卷积神经单元块、构成的神经网络及图像分类方法 | 电子科技大学 | 李帅 |
201710244556.9 | 一种基于遗传模糊树的无线传感网节点联合移动算法 | 电子科技大学 | 梁菁 |
201910686859.5 | 一种基于用户长短期偏好的音乐列表推荐方法及系统 | 电子科技大学 | 郑凯 |
201910079911.0 | 一种基于双向独立循环神经网络的骨架手势识别方法 | 电子科技大学 | 李帅 |
201710596100.9 | 图像的检测装置 | 电子科技大学 | 杨国武 |
201910308292.8 | 基于粒子群模糊树的移动无线传感器网络的目标跟踪方法 | 电子科技大学 | 刘强 |
201711248932.8 | 一种云环境下基于遗传算法的多工作流调度方法 | 电子科技大学 | 邓伏虎 |
201811435212.7 | 一种基于循环神经网络的信道编码类型盲识别方法 | 电子科技大学 | 黄川 |
201710876477.X | 一种数据流负载预测方法 | 电子科技大学 | 张栗粽 |
201710825739.X | 基于卷积特征谱的图像可判别区域提取方法 | 电子科技大学 | 孟凡满 |
201811451754.3 | 基于优化结构卷积神经网络的旋转机械故障诊断方法 | 电子科技大学 | 米金华 |
201810286070.6 | 基于卷积神经网络的干扰信号识别方法 | 电子科技大学 | 徐国进 |
201710468638.1 | 一种基于神经网络的频率识别系统 | 电子科技大学 | 刘洋 |
201710821803.7 | 基于卷积神经网络的单通道声音分离方法 | 电子科技大学 | 段惠萍 |
201910410370.5 | 一种基于反馈的混合多智能体协同控制方法 | 电子科技大学 | 黄利伟 |
201910760520.5 | 基于深度卷积神经网络的非金属地雷识别方法 | 电子科技大学 | 马春光 |
201910089266.0 | 一种基于流量可视化与机器学习算法的入侵检测方法 | 电子科技大学 | 廖丹 |
201910752518.3 | 一种适用于缩放运动和明暗变化的视频帧率上变换方法 | 电子科技大学 | 邬震宇 |
201810987113.3 | 一种基于GAN网络的视频描述及描述一致性判别方法 | 电子科技大学 | 徐杰 |
201810167416.0 | 一种基于深度卷积生成对抗网络的SAR图像定向生成方法 | 电子科技大学 | 曹宗杰 |
201811317900.3 | 一种基于集成学习的眼底图像硬性渗出检测方法 | 电子科技大学 | 赵学功 |
201710469436.9 | 一种基于深度学习自适应权重的视网膜血管分割方法 | 电子科技大学 | 程洪 |
201811294281.0 | 一种基于人工智能的医学图像分割方法及系统 | 电子科技大学 | 丁熠 |
201910068946.4 | 一种基于卷积核权重参数的目标分类和角度估计方法 | 电子科技大学 | 师君 |
201910914177.5 | 一种基于卷积神经网络的多说话人语音分离方法 | 电子科技大学 | 蓝天 |
201811129485.9 | 一种基于深度确定梯度强化学习的通信抗干扰方法 | 电子科技大学 | 黎伟 |
201910041979.X | 一种基于WIFI的非合作式手势识别的方法 | 电子科技大学 | 庄杰 |
201710464437.4 | 一种基于神经网络语言模型的重复代码检测方法 | 电子科技大学 | 屈鸿 |
201710764629.7 | 基于卷积神经网络与加权核特征分析的图像识别方法 | 电子科技大学 | 周代英 |
201811571581.9 | 一种基于卷积神经网络的特征匹配方法 | 电子科技大学 | 杨波 |
201710296508.4 | 一种对在线社交网络用户进行结构化属性推断的方法 | 电子科技大学 | 罗绪成 |
201811284773.1 | 一种基于协同控制与深度学习的驾驶环境感知系统及方法 | 电子科技大学 | 杨春平 |
201710426179.0 | 一种基于神经网络语言模型的代码分类方法 | 电子科技大学 | 屈鸿 |
201611112987.1 | 一种基于累计属性的头部姿态估计方法 | 电子科技大学 | 潘力立 |
201611181327.9 | 一种基于深度学习的模糊图像检测方法 | 电子科技大学 | 潘力立 |
201910374592.6 | 一种基于深度轨迹预测的多目标跟踪方法 | 电子科技大学 | 李晓峰 |
201711292594.8 | 一种具有自适应的分布式智能决策方法 | 电子科技大学 | 张栗粽 |
201710733508.6 | 基于卷积神经网络的多波匹配方法 | 电子科技大学 | 姚兴苗 |
201810389984.5 | 一种基于反向传播神经网络的信号恢复方法 | 电子科技大学 | 张腾月 |
201810993007.6 | 基于条件随机场和BP神经网络的孔隙度预测方法 | 电子科技大学 | 王峣钧 |
201910421056.7 | 一种基于神经网络的SAR图像超分辨方法 | 电子科技大学 | 李文超 |
201711319853.1 | 基于块项张量分解的深度神经网络压缩方法 | 电子科技大学 | 徐增林 |
201910569333.9 | 一种基于高低频信息分解的图像超分辨率重建方法 | 电子科技大学 | 李帅 |
201711305445.0 | 一种基于多视角深度学习框架的SAR自动目标识别方法 | 电子科技大学 | 杨海光 |
201711145631.2 | 一种基于神经网络的多参数电磁场建模仿真方法 | 电子科技大学 | 肖理业 |
201910307891.8 | 一种基于卷积神经网络的安全帽实时检测方法 | 电子科技大学 | 韦顺军 |
201910307904.1 | 一种大场景SAR图像细微目标检测方法 | 电子科技大学 | 韦顺军 |
201910684793.6 | 一种基于视网膜机制的高速低功耗图像处理器 | 电子科技大学 | 周军 |
201811453217.2 | 一种分布式可变扩散组合系数粒子滤波直接跟踪方法 | 电子科技大学 | 夏威 |
201910284759.X | 一种基于神经网络逆建模的天线设计方法 | 电子科技大学 | 院琳 |
201810275921.7 | 基于卷积神经网络的数字信号调制模式识别方法 | 电子科技大学 | 王宏 |
201710816067.6 | 基于BP神经网络的卫星天线面板展开精度分析方法 | 电子科技大学 | 黄洪钟 |
201910978616.9 | 基于遗传算法的模拟电路故障元件参数辨识方法 | 电子科技大学 | 杨成林 |
201910753347.6 | 基于遗传算法的模拟电路故障特征范围确定方法 | 电子科技大学 | 杨成林 |
201811434481.1 | 一种基于Lat tice LSTM和语言模型的命名实体识别方法 | 电子科技大学 | 廖伟智 |
201910063790.0 | 基于多尺度的卷积特征的行人检测方法 | 电子科技大学 | 邹腾涛 |
202010545278.2 | 一种可配置的卷积神经网络处理器电路 | 电子科技大学 | 周军 |
202010081219.4 | 一种注意力机制引导的递进式划分人体解析系统及方法 | 电子科技大学 | 邵杰 |
202010747687.0 | 一种动态多精度神经网络加速单元 | 电子科技大学 | 伍元聪 |
201911310491.9 | 一种基于深度强化学习的车辆边缘计算转移调度方法 | 电子科技大学 | 骆春波 |
202010118927.0 | 基于深度复数网络的固定子阵空基毫米波波束成形方法 | 电子科技大学 | 罗杨 |
201910878954.5 | 轻量级的基于深度学习的惯性辅助视觉里程计实现方法 | 电子科技大学 | 肖卓凌 |
201710721594.9 | 基于深度学习的电信诈骗识别与防御系统 | 电子科技大学 | 张厚予 |
201710691146.9 | 一种片上学习神经网络处理器 | 电子科技大学 | 刘洋 |
201810546676.9 | 非线性系统任意延迟步数的单个失序量测集中式融合方法 | 电子科技大学 | 易伟 |
201910384131.7 | 一种基于循环神经网络的汽车车窗起雾状况预测方法 | 电子科技大学 | 曹建蜀 |
201910078126.3 | 一种基于混合深度回归网络的多模态的头部姿态估计方法 | 电子科技大学 | 唐佩军 |
201710758679.4 | 一种基于卷积神经网络的红外小目标检测方法 | 电子科技大学 | 张萍 |
201710294464.1 | 一种基于神经网络的数字调制信号解调器及其解调方法 | 电子科技大学 | 刘洋 |
201910531208.9 | 一种基于神经网络的智能裸眼3D显示系统 | 电子科技大学 | 刘洋 |
201811305167.3 | 一种基于DDPG的能量可收集通信的比特率优化方法 | 电子科技大学 | 陈彦 |
201810810429.5 | 一种基于mask-RCNN的物体轮廓提取方法 | 电子科技大学 | 张汝民 |
201910560843.X | 基于衬底偏置效应的多位存算一体SRAM及实现方法 | 电子科技大学 | 胡绍刚 |
201910413611.1 | 一种基于多层spiking卷积神经网络的图像分类方法 | 电子科技大学 | 屈鸿 |
202010107940.6 | 一种基于图神经网络的应用题自动解题方法 | 电子科技大学 | 张骥鹏 |
201810834053.1 | 带宽自适应的串行数据传输系统 | 电子科技大学 | 许波 |
201910861355.2 | 基于GRNN-AdaBoost的多设备融合定位方法 | 电子科技大学 | 周亮 |
201710862828.1 | 一种基于深度学习的人数估计方法 | 电子科技大学 | 解梅 |
201711232374.6 | 基于结合人脸属性信息的人脸识别方法 | 电子科技大学 | 马争 |
201710692917.6 | 一种基于可判别区域的深度神经网络用于菜品图像分类的方法 | 电子科技大学 | 李宏亮 |
202010815191.2 | 一种神经网络的运算电路 | 电子科技大学 | 周军 |
202010794982.1 | 一种支持自适应并行计算的神经网络处理电路 | 电子科技大学 | 周军 |
202010991702.6 | 一种可配置神经网络推理与在线学习融合计算电路 | 电子科技大学 | 周军 |
202010701903.8 | 一种支持在线学习的人工智能处理方法及处理器 | 电子科技大学 | 周军 |
201811056044.0 | 一种基于位置候选集与EM算法的室内定位方法 | 电子科技大学 | 郭贤生 |
201710834158.2 | 一种面向设计知识推送的加权特征知识适用概率匹配方法 | 浙江大学 | 张树有 |
201710711118.9 | 一种基于词性注意力机制的神经机器翻译方法 | 浙江大学 | 付晗 |
201710005047.0 | 一种非侵入式基于功耗分析的PLC异常检测方法 | 浙江大学 | 肖玉珺 |
201810046076.6 | 一种基于端到端全卷积神经网络的场景文本检测方法 | 浙江大学 | 李玺 |
201810143309.4 | 考虑多目标多约束性能均衡的机械结构稳健优化设计方法 | 浙江大学 | 程锦 |
201810295725.6 | 一种基于稀疏高斯伯努利受限玻尔兹曼机和循环神经网络的故障分类模型及方法 | 浙江大学 | 葛志强 |
201710014247.2 | 一种传感器数据校准模型的学习方法 | 浙江大学 | 董玮 |
201710108399.9 | 循环流化床生活垃圾焚烧锅炉炉膛出口烟气含氧量的预测系统及方法 | 浙江大学 | 尤海辉 |
201810143317.9 | 一种基于区间约束三维违反矢量的结构性能稳健优化方法 | 浙江大学 | 程锦 |
201810723197.X | 一种针对电力巡检文本的错误识别方法 | 浙江大学 | 王慧芳 |
201810296138.9 | 一种基于堆叠稀疏高斯伯努利受限玻尔兹曼机和强化学习的故障分类模型及方法 | 浙江大学 | 葛志强 |
201810362557.8 | 一种基于深度强化学习的自适应众包方法 | 浙江大学 | 张寅 |
201710648027.5 | 具有自适应遗传策略RNA-GA的燃料电池优化建模方法 | 浙江大学 | 张丽 |
201710456011.4 | kbAFSA的超临界水氧化反应动力学模型参数估计方法 | 浙江大学 | 赵思达 |
201810103629.7 | 一种融合先验信息的命名实体链接方法 | 浙江大学 | 汤斯亮 |
201810652390.9 | 一种面向移动边缘计算环境的服务选择方法 | 浙江大学 | 邓水光 |
201910589896.4 | 一种网络摄像机视频质量提升方法 | 浙江大学 | 王宣银 |
201810339210.1 | 基于AppUsage2Vec模型的智能手机App使用预测方法 | 浙江大学 | 赵莎 |
201810623163.3 | 一种考虑多类型不确定性的高速压力机施力部件可靠性设计方法 | 浙江大学 | 程锦 |
201810190851.5 | 基于分布并行局部优化参数的最小二乘支持向量机软测量方法 | 浙江大学 | 葛志强 |
201810464884.4 | 一种基于脆弱性学习的智能模糊测试方法与系统 | 浙江大学 | 纪守领 |
201811284309.2 | 一种基于机器阅读到序列模型的迁移学习方法 | 浙江大学 | 潘博远 |
201710676666.2 | 一种基于深度神经网络的电力设备红外图像语义分割方法 | 浙江大学 | 王梦琳 |
201810853338.X | 基于可伸缩卷积神经网络的JPEG编码压缩图像复原的方法 | 浙江大学 | 陈耀武 |
201611225785.8 | 一种基于人体表观结构的人群数量预测方法 | 浙江大学 | 黄思羽 |
201810382135.7 | 一种旋转机械振动无线监测装置及方法 | 浙江大学 | 杨秦敏 |
201910621434.6 | 机械装配中基于深度学习的多余物视觉检测系统与方法 | 浙江大学 | 王宣银 |
202010066747.2 | 一种基于特征图稀疏化的卷积神经网络剪枝方法 | 浙江大学 | 卓成 |
201710641103.X | 一种基于深度学习卷积神经网络的裂缝识别方法 | 浙江大学 | 叶肖伟 |
201810200443.3 | 一种基于高分辨率遥感影像的变化检测方法 | 浙江大学 | 罗智凌 |
201910350637.6 | 一种基于多通道射频信号的无人机检测系统和方法 | 浙江大学 | 徐一皓 |
201910029487.9 | 一种基于NARX神经网络与块状反馈的信道均衡方法 | 浙江大学 | 闻旭 |
201910548714.9 | 基于图像色块用于纺织品喷墨印染的颜色一致性映射方法 | 浙江大学 | 宋明黎 |
201710567025.3 | 一种用于知识推送的过程案例分层知识模型构建方法 | 浙江大学 | 张树有 |
201811434416.9 | 基于深度神经网络的帕金森病运动迟缓视频检测模型的构建方法 | 浙江大学 | 尹建伟 |
201810790511.6 | 一种基于深度学习模型的多模态复杂活动识别方法 | 浙江大学 | 陈岭 |
201810186208.5 | 一种改进去卷积效率的多视角光片显微镜图像融合方法 | 浙江大学 | 刘华锋 |
201710287164.0 | 塔式太阳能热电站镜场调度周期优化方法 | 浙江大学 | 赵豫红 |
201910549416.1 | 一种基于深度学习的致痫灶三维自动定位系统 | 浙江大学 | 卓成 |
201911362904.8 | 一种人脸特征参数提取系统 | 浙江大学 | 秦博晟 |
201910603029.1 | 临床监护设备 | 浙江大学 | 梁俊 |
201910858882.8 | 一种基于元学习的小样本场景下网络入侵检测方法 | 浙江大学 | 沈继忠 |
201810576245.7 | 一种基于深度学习的双目风格化实时渲染方法 | 浙江大学 | 任重 |
201910351496.X | 一种基于可穿戴设备的手势输入方法 | 浙江大学 | 董玮 |
201711086343.4 | 一种基于图像融合的单目视觉道路识别算法 | 浙江大学 | 陈剑 |
201910356267.7 | 一种面向矿山资源管理的基于彩色图像的手势交互系统及方法 | 浙江大学 | 张宏鑫 |
201810097641.1 | 一种病理切片中非常规细胞的识别方法 | 浙江大学 | 吴健 |
201811090443.9 | 一种基于深度神经网络的算法生成恶意域名检测方法 | 浙江大学 | 沈继忠 |
201910300915.7 | 一种基于卷积神经网络的多重帧插值方法 | 浙江大学 | 陈耀武 |
201910289884.X | 一种基于低频参考信号的片上同步自修复系统 | 浙江大学 | 徐志伟 |
201710888621.1 | 一种基于一维序列学习的视频概括方法 | 浙江大学 | 黄思羽 |
201810678316.4 | 一种基于深度多任务学习的简单-复杂活动协同识别方法 | 浙江大学 | 陈岭 |
201710670076.9 | 一种基于深度学习的车牌超分辨率处理方法及系统 | 浙江大学 | 王维东 |
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201710542800.X | 一种基于端到端全卷积神经网络的共同显著性检测方法 | 浙江大学 | 李玺 |
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201811254848.1 | 一种基于多模态的胚胎妊娠结果预测装置 | 浙江大学 | 吴健 |
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201811582701.5 | 一种结合彩色和深度信息的图像显著目标检测方法 | 浙江大学 | 汪宁宁 |
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