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]一种图像文字识别的纠错方法、纠错装置、设备及介质-CN202310792032.9在审
  • 周俊;李学勇;何海清;姜超 - 渤海银行股份有限公司
  • 2023-06-30 - 2023-10-20 - G06V30/12
  • 本申请提供了一种图像文字识别的纠错方法、纠错装置、设备及介质,所述方法包括:从原始文字图像中提取待纠错文本,并将待纠错文本输入到统计语言模型中,确定出待纠错文本中的多个待纠错字符以及每个待纠错字符对应的多个候选字符;针对于每个待纠错字符,将该待纠错字符与该待纠错字符对应的每个候选字符之间的字符相似度特征输入到预先训练好的可替换概率预测模型中,确定出每个候选字符的可替换概率;基于每个候选字符的可替换概率从多个候选字符中确定出替换该待纠错字符的目标字符,并基于目标字符对该待纠错字符进行纠错,以得到纠错后文本。通过所述方法及装置,提高了图像文字识别的准确率,同时提高了对错误文字进行纠错的效率。
  • 一种图像文字识别纠错方法装置设备介质
  • [发明专利]基于主动学习回归树的模型训练方法、系统及存储介质-CN202210822075.2在审
  • 姜超;何海清;郝寸平;张皓东 - 渤海银行股份有限公司
  • 2022-07-12 - 2022-10-18 - G06K9/62
  • 本发明公开一种基于主动学习回归树的模型训练方法、系统及计算机可读存储介质,包括:获取初始样本数据;根据初始样本数据中有标注样本训练输出模型获得过程输出模型以及回归模型;对过程输出模型进行验证,若过程输出模型满足预设条件则确定为最终输出模型,否则继续模型训练;根据回归模型的查询策略对初始样本数据中无标注样本进行查询,确定无标注样本中的补充样本;对补充样本进行标注以获得补充标注样本;根据有标注样本及补充标注样本训练过程输出模型。本发明可以在少量有标签样本的前提下,通过定义好的查询策略指出最需要补充标签的样本,提升模型的预测泛化能力;同时提供一种基于样本不确定性原则的查询策略,能指示大信息量样本。
  • 基于主动学习回归模型训练方法系统存储介质
  • [发明专利]一种公司风险应对能力的预测方法及装置-CN202111493447.3在审
  • 仵伟强;傅湘玲;宋美琦;任芸 - 渤海银行股份有限公司;北京邮电大学
  • 2021-12-08 - 2022-03-22 - G06Q10/04
  • 本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种公司风险应对能力的预测方法及装置,该方法包括:获取多个公司的相关新闻标题与公司报告以及股票状态信息;基于各个公司的相关新闻标题与公司报告确定各个公司的特征数据;基于各个公司的股票状态信息确定各个公司的风险应对能力标签;汇总各个公司的特征数据及相应的风险应对能力标签,进行数据预处理,得到多个公司相应的时序特征数据矩阵;将时序特征数据矩阵分为训练集与测试集,对双向长短时记忆神经网络进行有监督训练;基于训练得到的双向长短时记忆神经网络,对公司的风险应对能力进行预测。本发明能够用于预测未来一段时间内公司应对突发性风险的能力。
  • 一种公司风险应对能力预测方法装置

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