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]一种基于多模态数据分析的大学生党员继续教育跟踪评价系统及方法-CN202310607195.5在审
  • 杨良盼;王小敏;高鹏;宋玉茹;许乃利;汪振涛 - 安徽大学
  • 2023-05-26 - 2023-09-19 - G06Q50/20
  • 本发明提供了一种基于多模态数据分析的大学生党员继续教育跟踪评价系统及方法。该系统结合了多种数据源和分析技术,旨在全面评估大学生党员在继续教育方面的表现和发展,为其提供个性化的建议和培训计划。该系统包括数据收集模块、数据分析模块、评估模块和报告生成模块。数据收集模块通过选择合适的数据源,获取大学生党员的多模态数据,如在线学习时长、线上作业评分、主题汇报交流质量等。数据分析模块对收集到的数据进行预处理、特征提取和模型训练,以揭示大学生党员继续教育的规律和趋势。评估模块根据设定的评价指标和权重,对大学生党员的继续教育进行综合评估和排名。报告生成模块根据评估结果生成个性化的评价报告,包括继续教育得分、排名以及具体的建议和培训计划。本发明的大学生党员继续教育跟踪评价系统及方法在高校和党组织中具有广泛的应用前景,可以有效提升大学生党员的继续教育水平,推动其全面发展。
  • 一种基于多模态数据分析大学生党员继续教育跟踪评价系统方法
  • [发明专利]多任务神经网络的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110069465.2有效
  • 游山;宋玉茹;楼赞;王飞;钱晨 - 北京市商汤科技开发有限公司
  • 2021-01-19 - 2023-04-07 - G06N3/08
  • 本公开提供了一种多任务神经网络的训练方法、装置、电子设备及存储介质,其中,该方法包括:获取训练样本,并通过多任务神经网络对训练样本进行处理,得到每个任务的预测结果;根据每个任务的预测结果确定每个任务的损失函数,并基于损失函数的梯度和预设的待优化变量构建多目标梯度优化模型;对多目标梯度优化模型进行求解,得到每个任务的权重值和目标任务的梯度下降方向的方向修正参数的参数值;基于每个任务的权重值和目标任务的梯度下降方向的方向修正参数的参数值,确定多任务神经网络的共享参数。本公开实施例通过设置有偏好的对目标任务和辅助任务进行学习可以促进目标任务的学习,提高多任务神经网络中目标任务的学习效果。
  • 任务神经网络训练方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]面向手术图像去烟雾的深度学习方法-CN202111390241.8在审
  • 王聪聪;赵薪童;宋玉茹;赵萌;张垚;张欣鹏;陈胜勇 - 天津理工大学
  • 2021-11-23 - 2022-02-18 - G06T7/00
  • 本发明提出一种面向手术图像去烟雾的深度学习方法,有效提高手术环境视野的可见性。本方法提出将去烟雾任务划分成合成数据全监督去烟雾和真实数据自监督去烟雾,如图1所示,面向手术图像去烟雾的深度学习方法流程图,利用U‑Net结构分别设计全监督去烟雾网络和自监督去烟雾网络。首先,构建全监督学习模型采用合成数据集进行预训练,预测去烟雾后图像Js、透射率ts和烟幕特征图F并获得预训练模型。然后,利用预训练模型对真实带烟雾图像进行自监督学习,实现网络优化。该方法能够准确估计烟雾模型,实现对真实手术图像的去烟雾,完整恢复图像细节。
  • 面向手术图像烟雾深度学习方法

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