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          專利名稱
          主分類
          A 農業
          B 作業;運輸
          C 化學;冶金
          D 紡織;造紙
          E 固定建筑物
          F 機械工程、照明、加熱
          G 物理
          H 電學
          專利下載VIP
          公布日期
          2022-07-26 公布專利
          2022-07-22 公布專利
          2022-07-19 公布專利
          2022-07-15 公布專利
          2022-07-12 公布專利
          2022-07-08 公布專利
          2022-07-05 公布專利
          2022-07-01 公布專利
          2022-06-28 公布專利
          2022-06-24 公布專利
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          專利權人
          國家電網公司
          華為技術有限公司
          浙江大學
          中興通訊股份有限公司
          三星電子株式會社
          中國石油化工股份有限公司
          清華大學
          鴻海精密工業股份有限公司
          松下電器產業株式會社
          上海交通大學
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          • [發明專利]會話分類模型的訓練方法及裝置、會話分類方法及裝置-CN202210622535.7在審
          • 王顥;張振華;聶強強;曹喆岫 - 攜程旅游網絡技術(上海)有限公司
          • 2022-06-01 - 2022-07-26 - G06K9/62
          • 本發明公開了一種會話分類模型的訓練方法及裝置、會話分類方法及裝置,該模型訓練方法包括:獲取訓練樣本;利用行業詞庫對樣本會話進行切割,得到目標分詞;獲取與目標分詞對應的詞向量特征;查詢與樣本會話對應的訂單信息和/或用戶信息;采集訂單特征和/或用戶特征;以詞向量特征、訂單特征和/或用戶特征為輸入,類別標簽為輸出,訓練機器學習網絡得到會話分類模型。本發明通過將OTA場景相關的行業詞加入詞庫中,確保了分詞的準確性,簡化模型的學習難度。同時在文本特征的基礎上結合用戶特征和訂單特征,能對會話內容給予更準確的分類。另外,對不同類型的類別使用不同的網絡相比于使用單一網絡同時預測多種類型的準確率更高。
          • 會話分類模型訓練方法裝置
          • [發明專利]興趣點數據的生成方法及裝置-CN202110098911.2在審
          • 陳文冬;史超;孟平 - 南京意博軟件科技有限公司
          • 2021-01-25 - 2022-07-26 - G06K9/62
          • 本申請實施例提供一種興趣點數據的生成方法及裝置,用于解決傳統聚類算法的聚類依據單一的技術問題,方法包括:確定多個監測對象的樣本數據,所述多個監測對象中每個監測對象的樣本數據中包括所述每個監測對象的坐標位置和所述每個監測對象對應的用戶行為的綜合得分;計算所述多個監測對象中每兩個監測對象的坐標位置之間的兩兩距離,得到距離矩陣;根據所述綜合得分和所述距離矩陣確定所述監測對象對應的興趣點數據。
          • 興趣數據生成方法裝置
          • [發明專利]基于自適應處理策略的時域證據融合方法-CN202210430919.9在審
          • 李軍偉;連猛猛;謝保林;金勇;劉桓宇 - 河南大學
          • 2022-04-22 - 2022-07-26 - G06K9/62
          • 本發明公開了一種基于自適應處理策略的時域證據融合方法,包括如下步驟:首先,將多個傳感器收集的信息轉化為證據信息;其次,計算各個歷史時刻證據信息的相關性,并確定歷史證據信息的權重因子;對歷史證據信息進行加權平均獲得當前時刻的預測值,根據預測值和真實值判斷當前時刻是否出現失真;再通過可信度衰減模型,獲得相鄰時刻證據的實時可靠度,根據實時可靠度對時域證據進行折扣;最后,利用Dempster組合規則對時域證據進行融合。本發明考慮了當前時刻的證據有可能出現失真的情況,同時對失真情況進行了研究,對當前時刻獲取的證據和歷史積累的證據進行對比,選擇最合適的處理策略,具有重要的理論意義和應用價值。
          • 基于自適應處理策略時域證據融合方法
          • [發明專利]基于反卷積重建網絡的遙測信號野值去除方法、裝置及介質-CN202210542432.X在審
          • 趙浩天;劉明;邱實;陳雪芹 - 哈爾濱工業大學
          • 2022-05-17 - 2022-07-26 - G06K9/62
          • 本發明實施例公開了一種基于反卷積重建網絡的遙測信號野值去除方法、裝置及介質;該方法包括:基于卷積構建與反卷積重建構造一反卷積重建網絡;通過由已有的實測遙測信號數據及對應的實測遙測信號數據時間戳組成的訓練數據對所述反卷積重建網絡進行訓練,獲得訓練后的反卷積重建網絡;將原始遙測信號數據時間戳輸入至所述訓練后的反卷積重建網絡,以獲得與所述原始遙測信號數據時間戳對應的預測的遙測信號數據;計算所述原始遙測信號數據時間戳對應的原始遙測信號數據與所述預測的遙測信號數據之間的距離;當所述距離大于設定的閾值,確定所述原始遙測信號數據時間戳對應的原始遙測信號數據為野值,并將所述野值進行去除。
          • 基于卷積重建網絡遙測信號去除方法裝置介質
          • [發明專利]一種時間序列深度卷積網絡農作物遙感分類方法-CN202210586722.4在審
          • 李華朋;劉煥軍;張樹清 - 中國科學院東北地理與農業生態研究所
          • 2022-05-26 - 2022-07-26 - G06K9/62
          • 本發明公開了一種時間序列深度卷積網絡農作物遙感分類方法,包括以下步驟:步驟一,多時相遙感數據集影像獲取與預處理;步驟二,時間序列深度卷積網絡模型參數定義;步驟三,多時相遙感數據集聯合信息挖掘;步驟四,多時相遙感數據集單景影像信息挖掘;步驟五,模型預測分類;步驟六,最終分類圖產出;本發明相較于現有多時相影像農作物遙感分類方法,在傳統的聯合信息挖掘的基礎上,增加單景影像信息挖掘,充分挖掘利用了多時相影像數據集中每一個單景影像有關作物分類的獨特信息;并且能同時挖掘利用多時相影像數據集有關分類的聯合信息和數據集中單景影像的獨特信息,實現了多時相遙感信息的充分地、完全地發掘利用。
          • 一種時間序列深度卷積網絡農作物遙感分類方法
          • [發明專利]基于視覺SLAM的室內場景下單一目標物體字典模型改進方法-CN201810860165.4有效
          • 張小國;劉啟漢;鄭冰清;王慧青 - 東南大學
          • 2018-08-01 - 2022-07-26 - G06K9/62
          • 本發明公開了一種基于視覺SLAM的室內場景下單一目標物體字典模型改進方法:對于進行視覺SLAM的單目或雙目相機進行基礎標定,獲得內參信息后對環境進行檢測和前端同步定位與建圖,得到點云地圖;根據周邊環境與單一目標物體相關特征制作圖片數據集,利用DBoW2庫k?means++算法生成數據集對應的單詞;進行TF?IDF相似度計算劃分單詞權值,設定閾值,進行歸零化處理,得到單一目標物體字典改進模型;將該改進模型結合到SLAM系統的后端優化中,通過對點云地圖點在圖像幀上的投影與實際像素坐標進行最小化投影誤差。本發明優化了在室內場景下對于單一目標物體的回環檢測的發現與點云地圖的閉環融合,為一些類別環境下特定單一目標物體的同步定位與建圖提供了較大的便利。
          • 基于視覺slam室內場景單一目標物體字典模型改進方法
          • [發明專利]一種基于多特征融合的輻射源識別方法-CN201910402556.6有效
          • 金燕華;馬爽;閻嘯;潘文分 - 電子科技大學
          • 2019-05-15 - 2022-07-26 - G06K9/62
          • 本發明公開了一種基于多特征融合的輻射源識別方法,針對輻射源識別正確率低的問題,在現有基于矩形積分雙譜和主成分分析的輻射源識別方法的基礎上,提出了一種基于局域均值分解(LMD)后的盒維數和降維后的矩形積分雙譜(SIB)的融合的輻射源識別方法,這樣,將SIB特征與時頻分析特征構成的融合特征作為作為輻射源特征進行識別,消除因信號波形突變引起的消極影響,顯著提高識別正確率和穩健性。同時,采樣設備的采樣率和靈敏度較低的情況下,也能實現輻射源的有效識別。
          • 一種基于特征融合輻射源識別方法
          • [發明專利]一種加氫站中氫能設備的風險評價方法-CN202110220402.2有效
          • 楊武劍 - 浙大城市學院
          • 2021-02-26 - 2022-07-26 - G06K9/62
          • 本發明涉及一種加氫站中氫能設備的風險評價方法,方法包括:控制系統獲取加氫站中各氫能設備的運行參數,所述運行參數包括:壓縮機的運行參數,儲氫罐、加氫機和加注槍的運行參數,以及任意相鄰兩個氫能設備之間的連接管道的運行參數;所述控制系統根據所有氫能設備的運行參數和有效使用的氫能數據,按照氫能運算策略,確定整個加氫站是否存在氫氣泄露;所述控制系統若存在氫氣泄露,按照相鄰監測點的數據信息,確定存在氫氣泄露的位置信息。本發明的方法充分考慮了可用性和可靠性,保證了氫能設施的安全性和可靠性。
          • 一種加氫站中氫能設備風險評價方法
          • [發明專利]基于特征一致性學習的船舶目標自動標注方法-CN202110591115.2有效
          • 田聯房;馮俊健;李彬;董超 - 華南理工大學
          • 2021-05-28 - 2022-07-26 - G06K9/62
          • 本發明公開了一種基于特征一致性學習的船舶目標自動標注方法,包括步驟:1)利用已標注的和未標注的船舶樣本構建船舶數據集,并對其中的船舶樣本進行數據增強;2)構建船舶特征判別模型,利用船舶數據集進行基于特征一致性學習的模型訓練;3)在模型訓練過程中,計算船舶樣本的對抗擾動并優化;4)利用已訓練好的船舶特征判別模型對未標注的船舶樣本進行偽標注;5)利用船舶樣本的偽標注重復進行模型訓練直到收斂,輸出最終的偽標注。本發明利用多樣性的船舶數據,學習魯棒性的船舶通用特征,實現對船舶目標的自動標注,有效地減少人工標注的成本。
          • 基于特征一致性學習船舶目標自動標注方法

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