Multi-quantization depth binary feature learning method and device

WO2018209932 Art A1 22. November 2018

Anmelder: Tsinghua University 🇨🇳

Details

Veröffentlichungs-Nr.: WO2018209932
Aktenzeichen: EP17909917
Anmeldetag: 12. Dezember 2017
Veröffentlichung: 22. November 2018
Rechtsraum: WO
IPC: G06F17/30

Offizieller Volltext

Abstract

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Anmelder

Firma: Tsinghua University
Land: 🇨🇳 China

🇨🇳 Tsinghua University

Chinesische Universität mit Sitz in Peking, eine der führenden Forschungshochschulen des Landes. Aktiv in Ingenieurwissenschaften, Informatik, Materialwissenschaften und Naturwissenschaften sowie in zahlreichen technischen Anwendungsfeldern.

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Fachgebiete

Software & Datenverarbeitung

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