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专利名称

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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]信息处理设备、信息处理方法和程序-CN201480041565.2在审
发明人：山本则行;笠见裕;高村成一;浅野康治;关野正志 -专利权人：索尼公司
申请日： 2014-07-22 - 公布日： 2016-04-06 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：该技术涉及一种使得可以增加对于用于观看事件的座位或区域的用户满意度的信息处理装置、信息处理方法和程序。在步骤S102中，执行目标事件处分配给用户的座位的特征与用户特征之间的匹配。对于目标事件处的每个座位，选择为其推荐所述座位的目标用户。在步骤S104中，对于每个选择的目标用户，与目标事件一起推荐所推荐的座位。该技术可以应用于例如推荐事件的系统。
信息处理设备方法程序

[发明专利]信息处理设备、信息处理方法和程序-CN201310193015.X有效
发明人： 关野正志;加藤泰信;伊藤达巳 -专利权人：索尼公司
申请日： 2013-05-22 - 公布日： 2013-12-18 - 主分类号： G01N15/14 文献下载
摘要：本发明提供了一种信息处理装置，包括测试部，针对一频带，对单染色数据和未染色数据进行统计测试以用于比较，该单染色数据通过对受到具有规定荧光特性的染色材料的单染色的颗粒进行荧光测量所获得，未染色数据通过对未染色颗粒进行荧光测量所获得；遮蔽处理部，在所述频带的所述单染色数据和所述未染色数据之间没有显著差异的情况下，将所述单染色数据设置为0或规定值；和估计部，以通过对由多种染色材料染色的颗粒进行荧光测量所获得的多重染色数据由基矢量的线性组合表示的方式来估计所述线性组合的组合系数，基矢量的线性组合表示对应于每种染色材料的单染色数据的分布。
信息处理设备方法程序

[发明专利]信息处理装置和方法、程序和校正荧光光谱的强度的方法-CN201210254464.6有效
发明人： 关野正志;加藤泰信;伊藤达巳 -专利权人：索尼公司
申请日： 2012-07-18 - 公布日： 2013-01-30 - 主分类号： G01N15/00 文献下载
摘要：公开了信息处理装置和方法、程序和校正荧光光谱的强度的方法。提供了一种信息处理装置，包括：估计单元，该估计单元将通过将光照射到测量对象的测量物而获得的光强度分布表述为通过将光照射到基准测量物而获得的光强度分布的线性组合，将从每个基准测量物获得的光强度分布建模为遵循预定的概率分布，并且根据从测量对象的测量物获得的光强度分布估计线性组合的组合系数，其中测量对象的测量物在该测量物的表面和/或内部具有对光的响应特性相互不同的多个物质，并且每个基准测量物具有单个物质。
信息处理装置方法程序校正荧光光谱强度

[发明专利]评价预测装置、评价预测方法以及程序-CN201110265740.4无效
发明人： 关野正志 -专利权人：索尼公司
申请日： 2011-09-01 - 公布日： 2012-04-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：提供了一种评价预测装置、评价预测方法以及程序。评价预测装置包括：后验分布计算部，后验分布计算部将表示第一条目的潜在特征的第一潜在向量、表示第二条目的潜在特征的第二潜在向量、以及把由第一和第二潜在向量的内积表达的评价值作为元素且秩数为H的评价值矩阵的秩h(h＝0～H)的剩余矩阵Rh这三者中的每一者当作根据正态分布的随机变量，并进行使用作为学习数据而被给予的已知评价值的变分贝叶斯估计，从而计算第一和第二潜在向量的变分后验分布；以及评价值预测部，评价值预测部使用第一和第二潜在向量的变分后验分布来预测未知的评价值。
评价预测装置方法以及程序

[发明专利]评价预测设备、评价预测方法和程序-CN201110139901.5无效
发明人： 关野正志 -专利权人：索尼公司
申请日： 2011-05-24 - 公布日： 2011-11-30 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：这里公开了一种评价预测设备、评价预测方法和程序。评价预测设备包括：估计部分，被配置为定义多个第一潜在向量、多个第二潜在向量、评价值、多个第一特征向量、多个第二特征向量、第一投影矩阵以及第二投影矩阵，表示第一潜在向量和第二潜在向量，并使用第一特征向量、第二特征向量和已知的评价值作为学习数据进行贝叶斯估计，并且计算包括第一潜在向量、第二潜在向量、第一投影矩阵和第二投影矩阵的参数组的后验分布；以及预测部，被配置为基于参数组的后验分布，计算未知的评价值的分布。
评价预测设备方法程序

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