专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]用于使用预测学习模型预测结果的系统和方法-CN201680026921.2在审
  • G·卡尔松 - 阿雅斯迪公司
  • 2016-03-11 - 2018-04-17 - G06F15/18
  • 一种方法包括接收具有多个节点和多个边缘的网络,节点中的每个包括表示训练数据点的至少一个子集的成员,边缘中的每个连接共享至少一个数据点的节点;将数据点分组为多个群组,每个数据点为至少一个群组的成员;创建第一转换数据集,该第一转换数据集包含训练数据集以及与至少一个群组相关联的多个特征子集,如果用于特定群组的特定特征子集的特定数据点为该特定群组的成员,则该特定数据点的值是基于该特定数据点的值;以及将机器学习模型应用于该第一转换数据集以生成预测模型。
  • 用于使用预测学习模型结果系统方法
  • [发明专利]二元结果的预测-CN201680019449.X在审
  • 暗嫩·高德拉特 - 世博期权有限公司
  • 2016-03-31 - 2018-03-23 - G06F15/18
  • 提供了用于检查非随机二元结果的预测的系统、设备和方法。系统包括处理服务器和用户终端,其中,处理服务器与具有关于非随机二元结果的实时数据的外部馈送提供者连接,用户终端与处理服务器连接,该连接允许发送和接收信息,其中,用户终端还配置成允许向处理服务器发送输入参数。处理服务器具有专用二元预测算法,专用二元预测算法配置成允许对输入参数与从外部馈送提供者接收到的数据进行比较,以及其中,输入参数对应于非随机二元增加或减少的结果的预测。设备包括图形用户界面(GUI)、无线服务连接以及具有专用二元预测算法的处理器。
  • 二元结果预测
  • [发明专利]预测基因序列变异的致病性的方法-CN201680036589.8在审
  • I·S·哈克;E·A·埃文斯;S·M·维克兰;M·D·拉斯穆森 - 康希尔公司
  • 2016-06-22 - 2018-02-16 - G06F15/18
  • 成本高效DNA测序中的最近发展允许针对基因序列变异对对象进行个体化基因筛查。使用半监督训练方法来训练致病性预测模型产生了用于预测测试基因序列变异的致病性的更好模型。本文中提供了用于通过利用训练数据集来预测测试基因序列变异的致病性的方法,训练数据集包括标记的良性基因序列变异、未标记的基因序列变异,未标记的基因序列变异包括良性基因序列变异和致病基因序列变异的混合。利用一个或多个特征来注释基因序列,并且基于训练数据来在半监督过程中训练机器学习模型。然后使用一个或多个特征来注释测试基因序列,并且基于经训练的机器学习模型来预测测试基因序列变异为致病的概率。
  • 预测基因序列变异致病性方法
  • [发明专利]用于高效地更新尖峰神经元网络的装置和方法-CN201380039304.2有效
  • O·西尼亚维斯基;V·波洛尼克;E·伊日科维奇;J·A·莱温 - 高通股份有限公司
  • 2013-07-25 - 2017-12-19 - G06F15/18
  • 可以实现人工神经网络中的连接的高效更新。可以使用框架来描述使用线性突触动态过程的连接,其中这些连接具有稳定平衡的特性。可以基于去往/来自神经元的输入和输出,更新该网络中的神经元和突触的状态。在一些实现中,可以按照规则的时间间隔来实现这些更新。在一种或多种实现中,可以基于网络活动(例如,神经元输出和/或输入),按需地实现这些更新,以便进一步减少与突触更新相关联的计算负荷。可以将这些连接更新分解成多个依赖于事件的连接变化分量,其中这些分量可以用于描述由于神经元输入而造成的连接可塑性变化。通过使用依赖于事件的连接变化分量,可以在每一神经元的基础上执行连接更新,而不是在每一连接的基础上执行更新。
  • 用于高效更新尖峰神经元网络装置方法
  • [发明专利]一种深层模型处理方法及装置-CN201510408806.9有效
  • 邹永强;金涬;李毅;郭志懋;薛伟;肖磊 - 深圳市腾讯计算机系统有限公司
  • 2015-07-13 - 2017-12-01 - G06F15/18
  • 本申请公开了一种深层模型处理方法及装置,获取针对目标事件所构建并训练的浅层模型,并利用所述浅层模型的输入特征及输入权重值,构建深层模型的输入层,进一步确定深层模型的隐层个数及各隐层的节点个数,对深层模型中各层节点的输入权重值进行初始化,以使所述深层模型的输出层所输出的结果与浅层模型的输出结果相同或者接近。本申请利用浅层模型结构来构建深层模型的输入层,并通过对深层模型各层节点的输入权重值进行初始化,使深层模型输出结果与浅层模型输出结果相同或者相近,从而借鉴了浅层模型基于训练数据所学到的先验知识,使得初始化后的初步深层模型的质量与已训练完毕的浅层模型的质量相同或者相近。
  • 一种深层模型处理方法装置

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