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五院511所申请航天器热试验程控电源输出特性的自检装置及自检方法专利

专利摘要显示，本发明提供了一种航天器热试验程控电源输出特性的自检装置，包括有形成回路的数字万用表、电子负载、采样电阻、回路切换装置、计算机终端和网络交换机，数字万用表并联在采样电阻上以采集所述采样电阻上形成的第一输出特性信息，且数字万用表通过一电压变送器并联在电子负载上以采集所述电子负载上形成的第二输出特性信息，计算机终端与网络交换机信号连接以进行数据收发，网络交换机分别与回路切换装置、数字万用表和电子负载连接；其中，回路切换装置响应于来自计算机终端的控制信号

2024年04年05日

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航天五院申请基于时空图卷积的卫星链路饱和度演化分析方法专利

，本发明涉及一种基于时空图卷积的卫星链路饱和度演化分析方法，包括：步骤S1、对卫星数据进行处理与清洗，保留卫星属性信息、业务信息和卫星链路信息作为卫星节点的特征信息；步骤S2、根据不同时间片对卫星链路网络进行静态拓扑建模，将建模后的时空图每相邻两帧作为一个训练样本送入时空图卷积网络训练；步骤S3、将卷积后的特征送入预测头，输出各个频段的饱和概率至模型训练收敛；步骤S4、利用完成训练的模型对卫星链路饱和度进行预测。本发明，能够有效地捕捉卫星链路的时空依赖性，使得链路负载的预测和饱和度分析更为准确和可靠，且能够更好地适应复杂和多变的通信环境，为网络规划、资源优化和故障排查提供更有力的支持。

2024年04年05日

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昆明理工大学申请一种用于多光谱点云分类的自适应空-谱掩码图卷积方法专利

本发明所述方法为分别计算多光谱点云的空间邻接矩阵和光谱邻接矩阵，计算初始光谱残差矩阵，计算空间光谱邻接矩阵，在网络的每一层中使用空间光谱邻接矩阵对多光谱点云进行卷积，并加入初始空间残差和初始光谱残差，多次迭代后得到分类结果本发明所述方法使用自适应空间光谱掩码结合空间邻接矩阵和光谱邻接矩阵，使得多光谱激光雷达点云的每个点之间自适应选取空间和光谱相似度的组合来表征两点之间的关系，并引入深度图卷积网络和初始空间‑光谱残差，增强网络的非线性拟合能力

2024年04年05日

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航天五院五〇八所申请一种基于孪生混合注意力机制和多尺度特征融合提取双时相遥感影像中建筑物变化区域方法专利

专利摘要显示，一种基于孪生混合注意力机制和多尺度特征融合提取双时相遥感影像中建筑物变化区域方法，对获取的遥感影像建筑物变化检测数据集预处理，并划分为训练集、验证集和测试集；构建遥感影像建筑物变化检测网络；将训练集和验证集依次输入遥感影像建筑物变化检测网络中进行训练和验证，并保存权重参数文件；将测试集输入至训练好的遥感影像建筑物变化检测网络中进行测试，加载权重参数文件，输出遥感影像建筑物变化检测结果；本发明通过引入混合注意力特征提取模块

2024年06年18日

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航天八院八一三所申请一种星载热红外和被动微波遥感陆表温度融合方法及系统专利

专利摘要显示，本发明涉及陆表温度获取技术领域，提供了一种星载热红外和被动微波遥感陆表温度融合方法，包括：将连续m天内晴空时序的陆表温度时间向量TH作为输出，陆表温度描述因子向量组D作为输入，训练并验证卷积神经网络模型；对于热红外像元H，提取需要反演时间段内的与H对应的作为母像元的被动微波像元L的陆表温度描述因子向量组D，代入卷积神经网络模型中，输出热红外像元H在反演时段非晴空时序下的陆表温度时序向量；对于热红外像元基于卷积神经网络对热红外和被动微波遥感陆表温度进行融合，能够实现高空间分辨率陆表温度的反演。

2024年07年12日

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Archer揭示计划中的洛杉矶垂直起降机场地点

Archer Aviation已宣布其在大洛杉矶地区为空中出租车网络计划的垂直起降场（vertiport）位置，其电动垂直起降（eVTOL）飞机Midnight的商业运营计划于2026年开始。eVTOL网络还将包括橙县、圣莫尼卡、好莱坞伯班克、长滩、范奈斯和洛杉矶国际机场（LAX）的垂直起降场。此外，南加州大学计划在其校园内增加一个垂直起降场。公司还计划在纽约市、芝加哥和旧金山湾区建立垂直起降场网络，并与西南航空公司合作运营航线。此外，Archer正在乔治亚州科温顿建造其首个主要的eVTOL制造设施。

2024年08年08日

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中电科36所申请一种基于深度学习的OFDM信号检测方法专利

包括采集OFDM信号存在时的信号样本及不存在时的噪声样本作为原始样本集并进行预处理，计算得到瞬时幅度和瞬时频率；联合OFDM信号存在或不存在的标签得到训练样本集；初始化卷积神经网络利用训练样本集进行训练，得到训练好的基于信号检测的神经网络模型；对实时采集到的待检测信号提取多个信号段后，进行功率归一化并提取IQ序列，计算得到各信号段的瞬时幅度和瞬时频率，输入基于信号检测的神经网络模型获得各信号段的置信度

2024年08年02日

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701所申请一种基于单目图像的三维建模方法、设备及介质专利

专利摘要显示，本发明公开了一种基于单目图像的三维建模方法、设备及介质，该方法包括：构建生成式神经网络模型，基于输入的目标物体单目图像生成目标物体的多视角图像；构建逆向图模型和可微的渲染器模型；逆向图模型是一个利用目标物体图像生成目标物体3D属性信息的神经网络模型；可微的渲染器模型是一个可微分的神经网络，以便在后续的梯度反向传播中使用，可微的渲染器模型利用目标物体3D属性信息生成目标物体3D模型，并将其渲染为2D图像；利用目标物体的多视角图像训练逆向图模型和可微的渲染器模型

2024年08年09日

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山东省计算中心（国家超级计算济南中心）申请基于域空间特征对齐方法的恶意代码变体检测方法和系统专利

分别将源域样本代码和目标域样本代码进行灰度图转换，得到第一源域灰度图和第一目标域灰度图；进行对比度增强，将第一源域灰度图和第一目标域灰度图从空间域转换为频域，再采用逆离散余弦变换，得到第二源域灰度图和第二目标域灰度图；采用深度残差网络，得到源域特征向量和目标域特征向量，再根据源域特征向量，得到输出结果；基于分类损失和域空间特征对齐损失，构建总优化目标损失，优化深度残差网络；基于待检测的代码，输入已训练的深度残差网络中，得到恶意代码或正常代码

2024年08年09日

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山东省计算中心（国家超级计算济南中心）取得基于域空间特征对齐方法的恶意代码变体检测方法和系统专利

山东省计算中心（国家超级计算济南中心）取得一项名为"基于域空间特征对齐方法的恶意代码变体检测方法和系统"的专利，授权公告号CN118468272B，申请日期为2024-07-10。分别将源域样本代码和目标域样本代码进行灰度图转换，得到第一源域灰度图和第一目标域灰度图；进行对比度增强，将第一源域灰度图和第一目标域灰度图从空间域转换为频域，再采用逆离散余弦变换，得到第二源域灰度图和第二目标域灰度图；采用深度残差网络，得到源域特征向量和目标域特征向量，再根据源域特征向量，得到输出结果；基于分类损失和域空间特征对齐损失，构建总优化目标损失，优化深度残差网络；基于待检测的代码，输入已训练的深度残差网络中，得到恶意代码或正常代码

2024年09年13日

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