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]数据传输网络配置-CN201880040359.8有效
  • J·霍伊迪斯;S·卡默雷尔;S·德尔纳 - 诺基亚技术有限公司
  • 2018-05-15 - 2023-10-27 - G06N3/02
  • 公开了一种用于配置数据传输网络的方法和设备。该方法由配置设备执行,用于配置数据传输网络,该方法包括:通过以下操作来训练数据传输网络的机器学习模型,其中,机器学习模型至少包括:包括发射机神经网络的发射机模型、信道模型、以及包括接收机神经网络的接收机模型:提供消息序列内的消息;使用发射机神经网络,针对消息序列中的每个消息生成发送符号组;将发送符号组连接在一起作为发送符号序列;使用信道模型模拟发送符号序列通过通信信道发送到接收机;使用接收机神经网络分析接收符号序列以生成解码消息;以及基于所述接收机神经网络的输出,更新机器学习模型。
  • 数据传输网络配置
  • [发明专利]算子的调度运行时间比较方法、装置及存储介质-CN202280006829.5在审
  • 胡以璇;陈金林;伍文龙 - 华为技术有限公司
  • 2022-02-08 - 2023-10-17 - G06N3/02
  • 本申请实施例数据处理领域,特别涉及一种算子的调度运行时间比较方法、装置及存储介质。该方法包括:获取目标计算表达对应的至少两个候选调度,目标计算表达用于描述算子的计算逻辑;获取代价比较模型,代价比较模型为采用多个样本调度对神经网络进行训练得到的模型;根据至少两个候选调度,调用代价比较模型输出得到代价对比结果,代价对比结果用于指示至少两个候选调度在目标硬件平台上的执行时长的大小排序。本申请实施例可以在不预测调度绝对执行时长的前提下,直接比较不同调度的执行时长的相对大小,从而实现编译器/自动优化器的自动调优功能,大大提高了调度运行代价的评估速度和准确度。
  • 算子调度运行时间比较方法装置存储介质
  • [发明专利]一种数据处理方法、装置、设备及介质-CN202180092652.0在审
  • 范礼;韩树发;皮华立;王洁欣 - 华为技术有限公司
  • 2021-02-23 - 2023-10-10 - G06N3/02
  • 本申请实施例公开了一种数据处理方法,包括:将第一张量切分为至少两个第一子张量,该第一张量为待处理的多维张量;确定该至少两个第一子张量的目标计算次序,该目标计算次序为该至少两个第一子张量的先后处理顺序;根据该目标计算次序处理该至少两个第一子张量。本申请实施例还提供一种装置、设备及介质。通过将第一张量切分为至少两个第一子张量,使每次需要处理的第一子张量数据量变小,使得中间数据也相应地变小,避免了缓存溢出的情况,从而在后续的工作过程中能够提升高速缓存数据复用率,增加计算数据吞吐,减少缓存与外部存储之间的数据交换频率。
  • 一种数据处理方法装置设备介质
  • [发明专利]身高发育评价方法及终端设备-CN202011400232.8有效
  • 张淼;庞海 - 石家庄喜高科技有限责任公司
  • 2020-12-04 - 2023-10-10 - G06N3/02
  • 本发明适用于儿童生长发育评价技术领域,提供了一种身高发育评价方法及终端设备,上述方法包括:采集目标个体的骨骼图像、实际身高及实际年龄;根据目标个体的骨骼图像,采用神经网络模型确定目标个体的骨龄;根据目标个体的骨龄、目标个体的实际身高及目标个体的实际年龄对目标个体的身高进行评价,并输出评价结果。本发明采用神经网络模型检测目标个体的骨龄,检测结果准确,然后根据儿童生产发育的自然规律,通过儿童的实际身高、实际年龄及骨龄对儿童的生长发育进行客观评价,评价结果客观准确,不受人为因素的影响,可为儿童生长发育干预方案的制定提供有力的参考依据。
  • 身高发育评价方法终端设备
  • [发明专利]一种本地学习方法、设备及介质-CN202210103243.2有效
  • 朱翔宇;李锐;张晖 - 山东浪潮科学研究院有限公司
  • 2022-01-27 - 2023-09-26 - G06N3/02
  • 本申请公开了一种本地学习方法、设备及介质。方法包括:通过TinyML模型接收输入的数据流,将数据流通过TinyML模型进行推理,得到推理数据流,并将推理数据流发送至本地学习模块;将推理数据流输入至本地学习模块的附加神经网络层,通过附加神经网络层进行推理,得到预测结果;根据数据流获取标签流,根据预测结果与标签流确定更新矩阵,将更新矩阵发送至本地学习模块的更新层;根据更新矩阵确定更新权重参数,并将更新权重参数发送至附加神经网络层,以根据更新权重参数将附加神经网络层进行更新。本申请通过本地学习系统实现了在资源受限的MCU在线学习,根据收集的数据在本地进行模型权重更新,有效解决了MCU的约束和限制。
  • 一种本地学习方法设备介质
  • [发明专利]通信系统中的端到端学习-CN201780097792.0有效
  • J·霍伊迪斯 - 诺基亚技术有限公司
  • 2017-10-23 - 2023-09-19 - G06N3/02
  • 本说明书涉及通信系统中的端到端学习,并且描述了:将多个发射器神经网络和多个接收器神经网络组织成多个发射器接收器神经网络对,其中针对多载波传输系统的多个子载波频带中的每个子载波频带,发射器接收器神经网络对被定义;将多载波传输系统的多个符号布置成多个传输块;将所述传输块中的每个传输块映射到发射器接收器神经网络对中的一个发射器接收器神经网络对;使用所映射的发射器接收器神经网络对来传输每个符号;以及针对每个发射器接收器神经网络对,使用损失函数来训练发射和接收神经网络的至少一些权重。
  • 通信系统中的端到端学习
  • [发明专利]胶囊机器人无线供能系统优化方法、系统、装置及介质-CN202110752216.3有效
  • 李旻;梅远腾 - 华南理工大学
  • 2021-07-02 - 2023-09-15 - G06N3/02
  • 本发明公开了一种胶囊机器人无线供能系统优化方法、系统、装置及介质,其中方法包括以下步骤:构建系统传输效率的数学模型;构建耦合线圈参数的BP神经网络模型,对BP神经网络模型进行训练;将数学模型与训练后的BP神经网络模型进行结合,获得系统优化目标函数;采用粒子群优化算法对所述系统优化目标函数进行优化,获得优化后的系统参数。本发明通过构建耦合线圈参数的BP神经网络模型,避免数学解析的复杂计算以及长时间的有限元软件分析,简化了无线能量传输系统参数优化过程,能够实现多参数的优化,提高系统传输性能;另外,结合粒子群优化算法对无线能量传输系统进行优化,便于操作,易于实现。本发明可广泛应用于微机电系统领域。
  • 胶囊机器人无线系统优化方法装置介质
  • [发明专利]用于值函数的优化和期望数据的生成的监督VAE-CN202280009878.4在审
  • 闵旭;梅婧;张渊;唐泽方 - 国际商业机器公司
  • 2022-01-12 - 2023-09-05 - G06N3/02
  • 一种模型学习和样本值生成框架包括用于综合集成编码、解码和值预测、以及优化函数以尽可能准确地重构原始输入样本数据空间的系统和方法。该系统利用变分自动编码器模型来生成尽可能真实的该数据空间的样本。该系统基于潜在特征数据而不是原始输入数据来学习值预测函数以实现目标结果。此外,该系统在没有约束的情况下解决了潜在空间中的优化问题,从而避免了在原始样本数据空间中进行优化的困难。所生成的最优样本与真实世界输入样本尽可能地相似。该系统提供了灵活的数据生成机制,其适用于各种目标结果规范。
  • 用于函数优化期望数据生成监督vae

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