退出
我的积分:
中文文献批量获取
外文文献批量获取
公开/公告号CN110909909A
专利类型发明专利
公开/公告日2020-03-24
原文格式PDF
申请/专利权人 南京理工大学;
申请/专利号CN201910829117.3
发明设计人 丁俊杰;邓洁仪;郭唐仪;郭玉洁;周钰汀;朱永璇;孙豪;郝浪;吕亦江;伊特格勒;朱云霞;
申请日2019-09-03
分类号
代理机构南京理工大学专利中心;
代理人岑丹
地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号
入库时间 2023-12-17 07:25:54
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2020-04-17
实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20190903
实质审查的生效
2020-03-24
公开
机译: 基于随机的森林基于森林的预测方法和道路表面条件系统使用时空特征
机译: 基于深度学习的阴影图像时空特征分析的暴力检测框架方法
机译: 基于深度学习的阴影图像时空特征分析的暴力检测框架
机译:基于神经网络和K近邻算法的混合短时交通流量预测方法
机译:基于混合深度学习的交通流量预测方法及其理解
机译:基于模糊递归图的深度学习对早期帕金森氏病的短时间序列分类
机译:基于时空特征的短时交通流预测
机译:基于无监督特征学习的混合深度学习时间序列预测方法
机译:基于深度学习的抓取强度预测方法:多层感知和多项式回归方法的比较
机译:基于遗传神经网络的短时交通流预测方法
机译:75年的交通流理论基础图:Greenshields symposium。交通研究通告,编号E-C149