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]一种模型训练方法、装置及电子设备-CN202210380734.1在审
  • 田光见;饶思维;叶强;段艳杰 - 华为技术有限公司
  • 2022-04-12 - 2022-08-23 - H04L41/14
  • 本申请提供了一种模型训练方法、装置及电子设备。该方法包括确定N种类型的样本数据,样本数据包括在通信网络中由网络设备产生的数据,N≥1;基于样本数据,对第一目标模型进行自监督训练,第一目标模型中包括第一子模型,第一子模型包括第一网络和第二网络,第一网络中包括N种第一子网络,每种第一子网络均用于对一种类型的样本数据进行特征提取,以得到N个第一特征,第二网络中包括N种第二子网络,每种第二子网络均用于基于N个第一特征对一种类型的样本数据进行预测。由此实现了对多种不同类型的现网数据进行统一建模,从而有效地建模不同数据之间的业务关联关系,降低了网络运维的难度。
  • 一种模型训练方法装置电子设备
  • [发明专利]检测网络故障的方法和装置-CN202010495686.1有效
  • 段艳杰;谭小兵;吴霜;叶强;庞宏超 - 华为技术有限公司
  • 2020-06-03 - 2022-06-28 - H04L41/0631
  • 本申请涉及人工智能领域,提供了一种检测网络故障的方法,包括:获取目标特征数据,所述目标特征数据为与第一数据流的目标特征相关的数据;根据目标概率模型和所述目标特征数据确定目标异常程度,其中,所述目标概率模型用于指示正常特征数据的概率分布,所述正常特征数据为与正常数据流的目标特征相关的数据,所述目标异常程度为所述第一数据流的目标特征的异常程度;根据所述目标异常程度确定传输所述第一数据流的网络的故障。相比于人工设定规则和阈值检测网络故障,上述方法不依赖人工设定的规则和阈值,能够提高网络故障的检测效率,并且具有良好的自适应性。
  • 检测网络故障方法装置
  • [实用新型]一种语文教学用多功能台-CN202022620894.8有效
  • 王占奎;段艳杰 - 王占奎
  • 2020-11-12 - 2021-07-16 - G09B5/06
  • 本实用新型公开了一种语文教学用多功能台,涉及教学辅助设备技术领域。本实用新型包括垂直于地面一侧带有开口的箱体,所述箱体的顶部开设有收纳口,所述箱体内壁的底部转动连接有垂直于箱体内壁底部的电动伸缩杆一,所述电动伸缩杆一伸缩端的一侧固定有可活动穿过收纳口的显示屏,所述箱体上安装有用于驱动电动伸缩杆一转动的转动组件,所述箱体的顶部固定有话筒。本实用新型通过将通过显示屏的设置,能够将讲学资料展示在显示屏上供学生观看,再通过话筒的设置,扩大了老师讲话的声音,从而使得学生听起来更加的清楚,从而方便了老师的教学,再通过升降白板的设置,增大了老师能够书写的面积,从而方便了老师书写教学内容。
  • 一种语文教学多功能
  • [发明专利]时间序列的预测方法和装置-CN202010451372.1在审
  • 段艳杰;吕佳;秦臻;李国栋 - 华为技术有限公司
  • 2020-05-25 - 2020-10-16 - G06N3/04
  • 本申请提供了一种时间序列的预测方法和装置,涉及人工智能领域。在t时刻进行时间序列的预测时,该方法包括:获取第一输入、第二输入和第三输入,其中,第一输入包括t时刻对应的第一时间序列中的历史数据,第一时间序列为目标时间序列;第二输入包括第二时间序列,第二时间序列用于为t时刻时间序列的预测提供历史信息;第三输入包括t‑1时刻输出的第一状态值,t‑1时刻为t时刻的上一时刻;根据t时刻对应的第一时间序列中的历史数据、第二时间序列和t‑1时刻输出的第一状态值,得到t时刻的预测结果。该方法使得时间序列在预测的过程中能够考虑到更多的历史信息,从而能够提升时间序列的预测效果。
  • 时间序列预测方法装置
  • [实用新型]一种语文教学辅助装置-CN202020106841.1有效
  • 王占奎;段艳杰;郭红选;李奎彦;李真;钟锐杰;李建康 - 王占奎
  • 2020-01-17 - 2020-10-02 - B43L21/00
  • 本实用新型公开了一种语文教学辅助装置,包括支撑板和教学板本体,所述支撑板的上表面活动连接有教学板本体,所述支撑板的上表面活动连接有外杆,所述外杆的上表面活动连接有内杆,所述内杆的上表面螺纹连接有安装板,所述安装板的上表面固定连接有框架,所述框架的上表面活动连接有滑块。该语文教学辅助装置,通过设置了支撑杆、清洁布、滑块和滑槽,可以使清洁布随着支撑杆在滑槽内部进行活动,对教学板本体进行擦洗,方便教师使用,节省时间,提供教师授课效率,通过设置了魔术贴勾面魔术贴毛面,方便对清洁布的清理和适用,通过设置了防潮垫,可以避免清洁布内部的水分沾染支撑杆,避免支撑杆损坏,延长支撑杆的使用寿命。
  • 一种语文教学辅助装置
  • [发明专利]一种神经网络的处理方法及相关设备-CN202010321526.5在审
  • 段艳杰;刘裕良;田光见 - 华为技术有限公司
  • 2020-04-22 - 2020-09-11 - G06N3/04
  • 本申请实施例提供了人工智能领域中的一种神经网络的处理方法及相关设备,在该方法中,服务器根据R个正交张量对该待训练的初始多模态张量进行张量卷积操作,得到待训练的目标多模态张量;再根据该待训练的目标多模态张量更新该训练数据,得到更新后的训练数据;并进一步利用该更新后的训练数据输入预设的训练网络,训练得到预测模型。其中,该服务器通过R个正交张量对待训练的初始多模态张量做卷积运算得到转化后的待训练的目标多模态张量,相比于待训练的初始多模态张量,该待训练的目标多模态张量降低了张量维度,使得输入到预测模型中的参数大大减少,降低服务器构建的神经网络预测模型的复杂度,提升神经网络的处理效率。
  • 一种神经网络处理方法相关设备
  • [发明专利]一种交通数据弥补方法-CN201410336212.7有效
  • 王飞跃;段艳杰;吕宜生;亢文文;朱凤华;刘裕良;赵一飞 - 中国科学院自动化研究所
  • 2014-07-15 - 2017-04-19 - G06F19/00
  • 本发明公开一种交通数据弥补方法,该方法包括以下步骤步骤S1按照设定的交通数据缺失率对完整交通数据集进行随机缺失处理,获得缺失处理后的完整交通数据集;步骤S2对缺失处理后的完整交通数据集和完整交通数据集进行归一化处理,得到归一化后的交通数据;步骤S3对基于降噪堆式自动编码器深层网络结构的交通数据弥补模型进行训练,构建出弥补模型;步骤S4调用弥补模型对输入的含缺失数据的不完整的交通数据进行弥补,得到弥补后的交通数据值。本发明将缺失数据和观测数据视为整体,以数据恢复的角度弥补交通数据,深度挖掘交通数据之间的结构关联,一次补全缺失数据,效率高,鲁棒性好。
  • 一种交通数据弥补方法
  • [发明专利]一种基于LSTM的路段行程时间预测方法-CN201610395939.1在审
  • 王飞跃;段艳杰;吕宜生;陈圆圆;林懿伦;刘裕良 - 中国科学院自动化研究所
  • 2016-06-07 - 2016-11-09 - G06Q10/04
  • 本发明公开一种基于LSTM的路段行程时间预测方法,其特征在于,该方法包括预测模型生成和未来时段的行程时间的预测两部分;预测模型生成包括:步骤A1,对指定路段的历史行程时间数据进行数据归一化处理;步骤A2,利用归一化处理后的历史行程时间数据训练LSTM递归神经网络获得预测模型;未来时段的行程时间的预测包括:步骤B1,将当前行程时间数据采用步骤A1同样的方法进行数据归一化处理,然后输入预测模型进行未来时段的行程时间的预测,对预测结果进行反归一化处理得到未来时段的行程时间。能够挖掘行程时间数据的短时关联模式和长时关联模式,根据当前状态自动调整历史信息对当前预测的贡献,预测精度高、鲁棒性好。
  • 一种基于lstm路段行程时间预测方法
  • [发明专利]极板的制备方法-CN201410429350.X在审
  • 段艳杰 - 段艳杰
  • 2014-08-28 - 2016-03-02 - H01M4/16
  • 本发明公开了一种极板的制备方法,涉及电池制造领域。为解决现有技术中铅酸蓄电池的使用带来了巨大的环境污染的问题而发明。本发明实施例提供的技术方案包括:S10、将亚氧化钛粉料和粘合剂粉料混合均匀,得到混合粉料,所述亚氧化钛粉料的质量百分比为60%~90%,所述粘合剂粉料的质量百分比为10%~40%;S20、将所述混合粉料倒入模具内腔,所述模具内腔内均匀的设置一层脱模剂;S30、对所述模具内的混合粉料在5MPa~100MPa的压力下进行压制,得到压制后的极板;S40、将所述压制后的极板在600℃~1300℃的温度下烧结10min~600min,得到烧结后的极板。该方案可以用于电池极板制造系统中。
  • 极板制备方法

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