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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

22 篇 专利

馆藏范围

22 篇 电子文献
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日期分布

机构

6 篇 华为技术有限公司
2 篇 通用汽车环球科技...
2 篇 湖南大学
2 篇 中国科学院自动化...
2 篇 南京邮电大学
2 篇 中国科学院生物物...
1 篇 昆山晶微新材料研...
1 篇 华南农业大学
1 篇 云南国土资源职业...
1 篇 皇家飞利浦电子股...
1 篇 上海交通大学
1 篇 西安电子科技大学
1 篇 西安理工大学
1 篇 广东工业大学
1 篇 北京信息科技大学
1 篇 阿里巴巴集团控股...

作者

5 篇 何玉娟
5 篇 曲秉玉
2 篇 h.赫罗巴施
2 篇 张欣晨
2 篇 纪伟
2 篇 腾玮
2 篇 b.策尔纳
2 篇 曾雅文
2 篇 杨庚
2 篇 王换文
2 篇 徐涛
2 篇 杨天杰
2 篇 王欣宇
2 篇 陈浩
2 篇 r.霍布迈尔
2 篇 杨戈
2 篇 何佳
2 篇 闵兆娥
2 篇 屠袁飞
1 篇 杨刚

语言

22 篇 中文

检索条件"主题词=序列过程"

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详细简洁

排序：

通信系统中序列分配方法、序列处理方法及装置

通信系统中序列分配方法、序列处理方法及装置

引用

作者：曲秉玉何玉娟 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

一种通信系统中序列分配、序列处理方法及装置。该序列分配方法包括下列步骤：生成包括多个序列的序列组，序列组内的序列根据系统支持的序列时频资源占用方式确定；为小区分配所述序列组。该方法通过为小区分配包含多个序列的序列组，... 详细信息

标准号: CN111884781B

一种通信系统中序列分配、序列处理方法及装置。该序列分配方法包括下列步骤：生成包括多个序列的序列组，序列组内的序列根据系统支持的序列时频资源占用方式确定；为小区分配所述序列组。该方法通过为小区分配包含多个序列的序列组，避免了针对不同时频资源占用方式均需要信令传输为小区分配序列的现象，尽可能的节约了分配序列过程中占用的无线网络传输资源。

关键词：序列组小区分配序列分配占用无线网络传输资源占用方式方式确定时频资源系统支持信令传输序列处理序列过程通信系统节约分配

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基于回声状态网络的多通道无源互调幅值预测方法及装置

基于回声状态网络的多通道无源互调幅值预测方法及装置

引用

作者：田露石宸睿 100192 北京市海淀区清河小营东路12号北京信息科技大学

本发明属于无源互调干扰幅值预测技术领域，公开了基于回声状态网络的多通道无源互调幅值预测方法及装置。包括多个信号传输通道在传输发送数据序列过程中，按照预设比例在发送数据序列中插入训练数据序列，预设比例为训练数据序列与发... 详细信息

标准号: CN117729556A

本发明属于无源互调干扰幅值预测技术领域，公开了基于回声状态网络的多通道无源互调幅值预测方法及装置。包括多个信号传输通道在传输发送数据序列过程中，按照预设比例在发送数据序列中插入训练数据序列，预设比例为训练数据序列与发送数据序列的长度比值。初始化回声状态网络，回声状态网络包括输入层、储层、增强层和输出层。训练回声状态网络，将每一信号传输通道在t时刻输入的训练数据序列以及t‑1时刻的无源互调幅值拆分为实部与虚部数据，输入至回声状态网络的输入节点中，将t时刻无源互调幅值拆分为实部与虚部数据作为网络的输出数据，以训练网络从而获得输出权值；再预测无源互调幅值。具有计算复杂度低、资源代价小、性能稳定等优点。

关键词：回声状态网络调幅无源训练数据序列发送数据序列信号传输通道虚部数据实部预设传输发送数据计算复杂度输出数据输入节点无源互调序列过程训练回声训练网络预测技术状态网络资源代价初始化多通道输出层输入层增强层预测输出网络

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通信方法、装置及系统

通信方法、装置及系统

引用

作者：周正春杜瑞周亚晶唐小虎刘辰辰韩霄 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

本申请提供了一种通信方法、系统和装置，该通信方法包括：生成第一序列，第一序列是根据完备互补码集确定的，完备互补码集是基于格雷伴和哈达玛矩阵通过克罗内克乘积运算确定的，第一序列用于信道估计，发送所述第一序列。该方法在构... 详细信息

标准号: CN116962117A

本申请提供了一种通信方法、系统和装置，该通信方法包括：生成第一序列，第一序列是根据完备互补码集确定的，完备互补码集是基于格雷伴和哈达玛矩阵通过克罗内克乘积运算确定的，第一序列用于信道估计，发送所述第一序列。该方法在构造多流零相关序列过程中避免了P‑matrix的使用，降低了构造序列的复杂度，缩短了序列长度，减少了资源占用，同时降低了信道估计的时延，提高了信道估计的效率。

关键词：信道估计互补码哈达玛矩阵乘积运算构造序列序列过程资源占用复杂度时延通信发送申请

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一种基于时间间隔增强的图神经网络推荐方法

一种基于时间间隔增强的图神经网络推荐方法

引用

作者：王换文曾雅文陈浩 410000 湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门

本发明提供了一种基于时间间隔增强的图神经网络推荐方法，该方法提出时间间隔增强会话图，Graph Transformer和当前会话中用户的偏好整合表示及预测三个模块以优化用户在当前会话中所隐含的偏好信息，提高对下一个物品点击预测的准确... 详细信息

标准号: CN113821724B

本发明提供了一种基于时间间隔增强的图神经网络推荐方法，该方法提出时间间隔增强会话图，Graph Transformer和当前会话中用户的偏好整合表示及预测三个模块以优化用户在当前会话中所隐含的偏好信息，提高对下一个物品点击预测的准确率，其步骤如下：(1)构建具有时间间隔的有向会话图；(2)充分学习每个物品的隐向量表示；(3)生成每个会话的最终嵌入向量；(4)为每个会话的下一次点击物品作出推荐；本发明将用户点击物品的序列构建为具有时间间隔的关系图；设计一个嵌入时间间隔的Graph Transformer来学习物品之间复杂的交互信息；再使用注意力网络融合用户在整个点击序列过程中的整体行为偏好和最后点击物品的当前兴趣，这样可以有效预测用户下一次点击的物品的准确性。

关键词：会话一次点击偏好嵌入预测点击物品交互信息偏好信息神经网络网络融合向量表示序列构建序列过程用户点击整体行为再使用准确率构建向量隐含有向整合注意力学习优化

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超分辨计算成像方法、装置、电子设备及存储介质

超分辨计算成像方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：杨天杰何佳纪伟杨戈徐涛 100101 北京市朝阳区大屯路15号

本发明涉及图像处理技术领域，提供一种超分辨计算成像方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取待观测荧光蛋白的低分辨率荧光图像序列与待观测蛋白的单分子信号的单分子定位图像序列；基于单分子定位算法，确定单分子定位... 详细信息

标准号: CN116503258B

本发明涉及图像处理技术领域，提供一种超分辨计算成像方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取待观测荧光蛋白的低分辨率荧光图像序列与待观测蛋白的单分子信号的单分子定位图像序列；基于单分子定位算法，确定单分子定位图像序列的超分辨率单分子定位图像序列；将低分辨率荧光图像序列输入超分辨模型，得到超分辨重建图像序列。本发明提供的超分辨计算成像方法、装置、电子设备及存储介质，通过将低分辨率荧光图像序列用于超分辨模型的输入，将超分辨率单分子定位图像序列作为超分辨模型的监督，使得后续基于超分辨模型生成超分辨重建图像序列过程中产生的伪像可以受到有效监管，提升了图像的保真度。

关键词：超分辨单分子定位图像序列低分辨率荧光图像超分辨率存储介质电子设备重建图像成像观测图像处理技术模型生成序列过程序列输入荧光蛋白有效监管保真度单分子算法伪像蛋白图像监督

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一种多模型组合水文预报方法、系统及计算机存储介质

一种多模型组合水文预报方法、系统及计算机存储介质

引用

作者：左岗岗罗军刚侯杰解建仓汪妮张晓杨雪 710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号

本发明公开了一种多模型组合水文预报方法、系统及计算机存储介质，方法包括：基本水文模型筛选、基本预测序列获取、多元决策支撑信息选择、基本预测序列过程相似度计算、基本预测序列量值偏离度计算、基本预测序列综合权重计算和基本... 详细信息

标准号: CN115576032A

本发明公开了一种多模型组合水文预报方法、系统及计算机存储介质，方法包括：基本水文模型筛选、基本预测序列获取、多元决策支撑信息选择、基本预测序列过程相似度计算、基本预测序列量值偏离度计算、基本预测序列综合权重计算和基本预测序列加权组合。本发明从多个角度评价筛选出合格的基本水文模型并获取预测序列，从历史水文时间序列中选择多元决策支撑信息与预测序列融合，以确定不同基本预测序列权重，最终加权组合多个基本预测序列获取水文时间序列多模型组合预报结果，通过在多模型组合预报方案确定过程中融入关键决策支撑信息，实现科学可靠的水文时间序列多模型组合预报。

关键词：预测模型组合水文时间序列加权组合决策支撑水文模型序列获取计算机存储介质筛选相似度计算方案确定关键决策水文预报信息选择序列过程序列融合预报结果综合权重偏离度预报权重融入支撑

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超分辨计算成像方法、装置、电子设备及存储介质

超分辨计算成像方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：杨天杰何佳纪伟杨戈徐涛 100101 北京市朝阳区大屯路15号

标准号: CN116503258A

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Al-Zn-Mg-Cu合金及其时效析出相的识别方法

Al-Zn-Mg-Cu合金及其时效析出相的识别方法

引用

作者：姜海涛张佼邢辉 200030 上海市徐汇区华山路1954号

本申请提供一种Al‑Zn‑Mg‑Cu合金及其时效析出相的识别方法，本申请的Al‑Zn‑Mg‑Cu合金时效析出相的识别方法包括：进行透射样品的制备；获得TEM明场照片；获得SAED照片；获得HRTEM照片；获得析出相的元素分布数据；确定析出相的析出序列... 详细信息

标准号: CN115494089A

本申请提供一种Al‑Zn‑Mg‑Cu合金及其时效析出相的识别方法，本申请的Al‑Zn‑Mg‑Cu合金时效析出相的识别方法包括：进行透射样品的制备；获得TEM明场照片；获得SAED照片；获得HRTEM照片；获得析出相的元素分布数据；确定析出相的析出序列。本申请的方法简单而准确，不仅可以识别Al‑Zn‑Mg‑Cu合金微观组织的析出相，而且可以确定析出相的析出顺序，能够将析出相的析出序列过程表征出来，从而可以了解Al‑Zn‑Mg‑Cu合金各个析出相的形核和长大过程，为调控Al‑Zn‑Mg‑Cu合金各析出相的数量、尺寸提供帮助，有利于改善合金性能，制造力学性能更好的Al‑Zn‑Mg‑Cu合金。

关键词：析出相析出申请元素分布数据力学性能透射样品微观组织序列过程明场形核制备合金调控制造帮助

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化合物分子结构的生成方法及装置、非易失性存储介质

化合物分子结构的生成方法及装置、非易失性存储介质

引用

作者：张奇孙晋权王宇英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱

本申请公开了一种化合物分子结构的生成方法及装置、非易失性存储介质。其中，该方法包括：基于第一回报和第二回报训练目标智能体，其中，上述第一回报是通过目标神经网络模型的模型似然确定的回报，上述第二回报是按照目标需求自定义... 详细信息

标准号: CN114627981A

本申请公开了一种化合物分子结构的生成方法及装置、非易失性存储介质。其中，该方法包括：基于第一回报和第二回报训练目标智能体，其中，上述第一回报是通过目标神经网络模型的模型似然确定的回报，上述第二回报是按照目标需求自定义的回报，上述目标智能体用于确定分子化合物结构；通过上述目标智能体生成目标化合物分子结构。本申请解决了现有技术中存在智能体生成序列过程和预训练过程不吻合，以及无法生成满足预期的小分子化合物结构的技术问题。

关键词：回报分子结构目标智能智能体非易失性存储介质小分子化合物分子化合物目标化合物目标神经目标需求网络模型序列过程训练过程训练目标预期的自定义申请吻合

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一种基于时间间隔增强的图神经网络推荐方法

一种基于时间间隔增强的图神经网络推荐方法

引用

作者：王换文曾雅文陈浩 410000 湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门

标准号: CN113821724A

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