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        西安電子科技大學專利技術

        西安電子科技大學共有27626項專利

        • 本發(fā)明公開了行星表面典型目標高精度定位識別系統(tǒng)及方法,包括:數(shù)據(jù)增強模塊接收高光譜數(shù)據(jù)并對所述高光譜數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增強,并基于增強樣本構(gòu)建對比學習框架;并提取高光譜數(shù)據(jù)中的背景樣本與先驗樣本,通過增強樣本并提取空間?光譜聯(lián)合特征,將空間?...
        • 本發(fā)明涉及用于補償三維同軸互連鏈路阻抗非連續(xù)性的結(jié)構(gòu)及設計方法,該結(jié)構(gòu)設置于包含同軸硅通孔與重布線層互聯(lián)的三維同軸互連鏈路的阻抗非連續(xù)點處,由并聯(lián)連接在重布線層上的兩個同軸硅通孔短截線構(gòu)成;設計方法用于確定兩個同軸硅通孔短截線的長度以及...
        • 本發(fā)明公開了一種基于多站信息融合的多輻射源實時分類與定位方法及裝置,方法包括:根據(jù)當前時刻的站點信息進行聚類,得到當前時刻的同源站點集合;其中,同源站點集合為當前時刻測量同一輻射源的站點集合;利用較北誤差對當前時刻的同源站點集合中的站點...
        • 本發(fā)明公開了一種基于形態(tài)學影像與空間轉(zhuǎn)錄組跨圖協(xié)同學習的乳腺癌檢測方法及系統(tǒng),通過獲取用于進行乳腺癌檢測的初始病理形態(tài)學影像數(shù)據(jù)和初始空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù);對初始病理形態(tài)學影像數(shù)據(jù)和初始空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進行跨模態(tài)坐標配準,得到同一物理坐標系下的...
        • 本發(fā)明公開了一種彈性負載均衡與調(diào)優(yōu)方法及系統(tǒng),屬于通信技術領域,通過構(gòu)建終端設備?邊緣服務器兩層系統(tǒng)模型,確定邊緣服務器負載差異性與終端任務總時延;再以最小化二者加權和為目標構(gòu)建優(yōu)化函數(shù)并設置約束條件;最后通過兩階段仿生算法求解,先借多...
        • 本發(fā)明公開了一種基于先驗信息和一維距離像峰值檢測算法的自適應調(diào)參方法,包括:獲取多頻段的ISAR回波信號,拼接后形成稀疏孔徑回波信號;構(gòu)建優(yōu)化目標函數(shù)并對相關參數(shù)進行初始化,相關參數(shù)包括正則化參數(shù);將正則化參數(shù)作為ADMM類算法的輸入,...
        • 本發(fā)明公開了一種基于LMS算法的高速流水線型ADC失調(diào)和位權重校準方法及系統(tǒng)。通過在閃速型子ADC中,為每個比較器設置一個閾值接近檢測模塊,當檢測到比較器一端的輸入值接近另一端輸入的檢測閾值時,利用LMS算法根據(jù)閾值接近檢測模塊的輸出信...
        • 本發(fā)明公開了提供了一種鍺基雙源隧穿納米片的TFET、CTFET及制備方法,TFET的制備方法包括:在Ge襯底層生長N層層疊的異質(zhì)結(jié)構(gòu);生長三維隔離結(jié)構(gòu);制備在非摻雜溝道區(qū)域兩側(cè)對稱設置的第一源極,并在非摻雜溝道區(qū)域的N層層疊的異質(zhì)結(jié)構(gòu)上...
        • 本發(fā)明涉及星載環(huán)形可展開天線領域,具體涉及一種用于徑向肋天線的雙環(huán)剪刀腳式可展開桁架結(jié)構(gòu);包括多個結(jié)構(gòu)單元,其中多個結(jié)構(gòu)單元串聯(lián)形成閉環(huán)結(jié)構(gòu);至少一個驅(qū)動組件,設于閉環(huán)結(jié)構(gòu)上;每個結(jié)構(gòu)單元包括并列設置且通過連接塊連接底座連接的一個內(nèi)環(huán)結(jié)...
        • 本發(fā)明涉及生物醫(yī)藥技術領域,具體涉及一種可調(diào)控巨噬細胞比例的水凝膠復合材料及其制備方法和應用。該水凝膠復合材料包含Csf?1r基因敲除系統(tǒng)、含硫多聚物和水凝膠基體。本發(fā)明的水凝膠復合材料可通過多模態(tài)設計實現(xiàn)雙重調(diào)控M1/M2型巨噬細胞極...
        • 本發(fā)明公開一種基于雙引導提示擴散模型的低照度圖像增強方法,其實現(xiàn)步驟為:對生成樣本對進行尺寸一致化預處理;將預處理后的低照度圖像輸入到擴散模型中,從輸出的光照特征中提取光照感知提示;從預處理后的低照度圖像中提取光照不變提示;在擴散模型中...
        • 本發(fā)明公開了一種基于智能調(diào)度的生成式模型異構(gòu)協(xié)同推理方法及系統(tǒng),涉及分布式計算與人工智能交叉技術領域,適用于包含多個異構(gòu)計算設備的集群環(huán)境,方法包括:采集各計算設備的狀態(tài)數(shù)據(jù)并進行歸一化處理;將處理后的數(shù)據(jù)輸入至經(jīng)無監(jiān)督訓練的智能調(diào)度模...
        • 一種面向鴻蒙多終端的推理任務協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)及方法,包括通信模塊Broker、系統(tǒng)監(jiān)控模塊SystemProfiler、調(diào)度模塊Scheduler和推理任務執(zhí)行模塊Worker;本發(fā)明基于NDK原生接口構(gòu)建結(jié)構(gòu)化資源狀態(tài)向量以全面表征設備實...
        • 本發(fā)明公開了一種基于雙擴散模型的無線電地圖重建方法及裝置,涉及通信技術領域,包括:獲取待處理的數(shù)據(jù);采用訓練好的第一階段網(wǎng)絡模型對待處理的數(shù)據(jù)進行處理,捕獲信號快速變化的空間特征,預測得到電磁奇異區(qū)域;采用訓練好的第二階段網(wǎng)絡模型對電磁...
        • 一種基于大語言模型結(jié)合多智能體協(xié)同機制的檢索增強生成問答方法及系統(tǒng),其方法包括:S1:文本預處理與語義差異增強放大;S2:用戶問題校驗與補全;S3:問題復雜度評估與生成器選擇;S4:文本檢索與答案生成;其系統(tǒng)包括:信息增強處理模塊、查詢...
        • 本發(fā)明公開了一種基于空間正則化的特征自適應融合跟蹤算法,使用相應的目標跟蹤領域數(shù)據(jù)集進行訓練,首先,選用HOG特征、U?LBP特征和CN特征表征目標,并進行自適應加權特征響應融合,使表征能力較好的特征獲得更大的權重。其次,在求解濾波器時...
        • 本發(fā)明公開了一種脈壓體制下基于匹配濾波器設計的距離估計方法,實現(xiàn)步驟是,利用雷達接收機內(nèi)的低通濾波器對推導常規(guī)脈壓匹配濾波器所用的理想回波信號處理;對處理后信號作時間翻轉(zhuǎn)和共軛運算,得到修正后的匹配濾波器;用修正后的濾波器對雷達接收機輸...
        • 本發(fā)明公開了一種面向多模態(tài)點云配準的漸進式優(yōu)化方法,包括:將目標點云和源點云輸入訓練完成的多模態(tài)點云配準模型;其中,目標點云和源點云均包括RGB圖像模態(tài)的圖像和深度圖模態(tài)的圖像;多模態(tài)點云配準模型包括多模態(tài)融合分支和多尺度學習模塊;多模...
        • 本發(fā)明涉及精度可重構(gòu)高速時間域模數(shù)轉(zhuǎn)換器,包括:電壓時間轉(zhuǎn)換器,用于將接收到的輸入電壓信號轉(zhuǎn)換為時間脈沖信號,以傳輸給可重構(gòu)流水線時間數(shù)字轉(zhuǎn)換器,同時向數(shù)字邏輯電路輸出1位數(shù)字碼;可重構(gòu)流水線時間數(shù)字轉(zhuǎn)換器,包括n級流水線,n級流水線的...
        • 本發(fā)明涉及磁性微型機器人驅(qū)動與控制技術領域,具體涉及一種用于磁性微型機器人靈巧驅(qū)動的混聯(lián)機機器人系統(tǒng)及其控制方法,包括:混聯(lián)機器人以及控制系統(tǒng),混聯(lián)機器人包括:機械臂,機械臂的輸出端連接有磁控驅(qū)動組件,磁控驅(qū)動組件包括六自由度并聯(lián)運動平...
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