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公开(公告)号：CN118069297A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410114767.0
申请日：2024-01-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F9/46 , G06F16/2453 , G06F18/20
Abstract: 本发明提供了一种基于马尔可夫模型的事务并发冲突预测与级联冲突优化方法及装置，利用历史行为数据构建出双生转移矩阵，该双生转移矩阵不但预测事务工作集中语句的数据项序列，还可以预测语句的读写类型，使预测的结果更加精准，同时为级联冲突检测提供了有效的事务序列；本发明采用级联冲突检测方法可以有效的在事务早期完成对新事务的执行方案的决策，并通过尽早的中止已发生冲突的事务和暂停可能会发生冲突的事务，有效的提升了系统的吞吐量与事务提交率。
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公开(公告)号：CN111461014B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010249770.5
申请日：2020-04-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的天线姿态参数检测方法、装置及存储介质，所述方法包括获取航拍图片；将所航拍图片输入至预设的深度学习模型，得到所述深度学习模型的输出结果；若所述输出结果中包含有所述天线目标对应的坐标参数和天线目标的分类结果，所述天线目标对应的坐标参数指向的天线目标框在所述航拍图片中圈定的图像中存在天线目标；获取所述航拍图片的拍摄实体的姿态数据；根据所述述天线目标对应的坐标参数、天线目标的分类结果和所述姿态数据计算所述天线目标的姿态。本发明可以通过航拍减少人工接触式测量的安全隐患，避免测量人员攀爬天线塔，并达到降低操作人员操作难度、简化天线参数测量过程和提升天线测量精度的目的。
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公开(公告)号：CN111461014A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010249770.5
申请日：2020-04-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的天线姿态参数检测方法、装置及存储介质，所述方法包括获取航拍图片；将所航拍图片输入至预设的深度学习模型，得到所述深度学习模型的输出结果；若所述输出结果中包含有所述天线目标对应的坐标参数和天线目标的分类结果，所述天线目标对应的坐标参数指向的天线目标框在所述航拍图片中圈定的图像中存在天线目标；获取所述航拍图片的拍摄实体的姿态数据；根据所述述天线目标对应的坐标参数、天线目标的分类结果和所述姿态数据计算所述天线目标的姿态。本发明可以通过航拍减少人工接触式测量的安全隐患，避免测量人员攀爬天线塔，并达到降低操作人员操作难度、简化天线参数测量过程和提升天线测量精度的目的。
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