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专利名称

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申请人
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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]召回策略的准召率的确定方法、装置、设备及存储介质-CN202010212112.9有效
发明人：魏龙;王娜;武桓州 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-03-24 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本公开提供一种的召回策略的准召率的确定方法、装置、设备及存储介质，涉及智能推荐技术，包括：根据召回策略生成用于在线召回的向量数据；根据向量数据、已有的真实用户点击数据模拟线上召回过程，并确定召回结果；根据召回结果确定召回策略对应的准召率。本公开提供的方法、装置、设备及可读存储介质中，可以通过线下模拟的方式确定召回结果，再根据召回结果确定准召率，无需将系统上线获取召回结果，从而能够提高确定召回策略准召率的效率。
召回策略准召率确定方法装置设备存储介质

[发明专利]网络模型异常的处理方法、装置、设备和存储介质-CN202110615335.4有效
发明人：李心明;魏龙;王召玺;王峰;武桓州 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本公开提供了网络模型异常的处理方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：确定异常网络模型版本和异常样本特征值；根据所述异常网络模型版本和所述异常样本特征值，确定异常网络模型的网络参数和异常样本特征值的嵌入向量；根据所述异常网络模型的网络参数和所述嵌入向量，预测异常样本特征值的任务得分，并记录预测过程中的网络层输出值。本公开实施例能够提高网络模型的异常处理效率。
网络模型异常处理方法装置设备存储介质

[发明专利]特征评估的方法及装置-CN202010244963.1有效
发明人： 武桓州;魏龙 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种特征评估的方法及装置，涉及深度学习技术领域，具体包括：电子设备针对第一样本集的任意一个样本，利用替换算子每次替换任意一个样本的其中一个特征的特征属性，得到多个替换样本；获取多个替换样本中的特征属性在神经网络模型中对应的向量值；进而计算得到各替换样本的预测结果；根据各替换样本的预测结果与各样本的实际值的差异情况，确定各特征的权重。本申请实施例中，可以基于电子设备与运行神经网络模型的设备的线上交互，以及电子设备本身的计算资源实现特征重要度的计算，对资源的占用较少。
特征评估方法装置

[发明专利]编译方法、编译装置、电子设备、存储介质和程序产品-CN202110309279.1有效
发明人： 武桓州;王欢;周威;骆涛;蓝翔 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本公开提供了一种编译方法、编译装置、电子设备、存储介质和程序产品，可以用于源文件编译领域和深度学习领域等领域中。该方法包括：获取源文件集合，源文件集合包括相同类型的源文件；基于与源文件集合相关联的预定组合规则，将源文件集合中的多个源文件组合成至少一个源文件子集；以及对每个源文件子集作为整体进行编译。利用上述方法，可以通过减少针对源文件编译次数来有效提高编译效率和降低编译耗时，从而能够提升用户体验。
编译方法装置电子设备存储介质程序产品

[发明专利]编译方法、编译装置、电子设备、存储介质和程序产品-CN202110309347.4有效
发明人： 武桓州;王欢;周威;骆涛;蓝翔 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本公开提供了一种编译方法、编译装置、电子设备、存储介质和程序产品，可以用于源文件编译领域和深度学习领域等领域中。该方法包括：获取源文件集合，源文件集合包括至少一种类型的源文件；获取与源文件集合相关联的对象集合的目录集合；针对目录集合中的第一目录，基于第一目录包括与第一类型的源文件相关联的第一对象集合，将与第一对象集合相关联的源文件组合成第一源文件子集；以及对第一源文件子集作为整体进行编译。利用上述方法，可以通过减少针对源文件编译次数来有效提高编译效率和降低编译耗时，从而能够提升用户体验。
编译方法装置电子设备存储介质程序产品

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