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]轻量化的Spark流水线预测模型的构建方法-CN202211470269.7在审
  • 程宏亮;罗艺闯;张卫东 - 美林数据技术股份有限公司
  • 2022-11-23 - 2023-03-17 - G06F8/61
  • 本发明公开了一种Spark流水线模型的轻量化预测方法,包括:步骤一、基于Spark Transformer的算法模型开发,实现模型参数的配置、模型的训练、保存及预测功能,同时开发基于MLeap Bundle的模型算子序列化方法,以实现Spark模型的轻量化输出。步骤二,基于实现的各算法模型,构建Spark流水线模型,同时记录各算法模型间的依赖关系,进而调用各模型算子Bundle序列化方法,生成轻量化后的Spark流水线模型。步骤三、基于MLeap Runtime依据Bundle中各算法模型的依赖关系,加载轻量化后的Spark流水线模型,提供高性能的模型预测服务。从而实现Spark模型不依赖Spark框架,在不损失准确度的情况下,提供高性能、实时预测功能,同时降低了存储及计算资源的消耗,解决了Spark模型在实时预测场景下耗时长、吞吐量低的问题。
  • 量化spark流水线预测模型构建方法
  • [发明专利]一种疫情影响下售电量精准预测方法-CN202010536579.9在审
  • 程宏亮;刘宏;张鹏飞;苟蛟龙;罗艺闯;蒋颖 - 美林数据技术股份有限公司
  • 2020-06-12 - 2020-10-30 - G06F17/18
  • 本发明公开了一种疫情影响下售电量精准预测方法,包括:构造算法一,由自回归模型拟合售电量曲线,并利用LightGBM集成学习算法预测售电量;构造算法二,利用X13季节分解算法分解售电量曲线处理,以得到预测后的售电量曲线;对算法一的结果以及算法二的结果进行优化估计,得到正常情况下模型最优预测结果。构造算法三,利用均值法得到疫情持续期间的每天影响电量;构造算法四,利用Logistic生长曲线分别预测疫情病例人数和疫情影响时长,并利用综合评价熵权法计算得到每天疫情影响权重;利用算法三和算法四的结果,加权计算每天的疫情影响电量,进而计算整个疫情影响期间的影响电量总量。利用疫情影响的电量计算结果进行修正,得到最终的售电量精准预测结果。
  • 一种疫情影响电量精准预测方法
  • [发明专利]一种基于图像序列的三维动画检索方法-CN201110311560.5无效
  • 肖秦琨;罗艺闯;高嵩 - 西安工业大学
  • 2011-10-14 - 2012-02-29 - G06F17/30
  • 一种三维动画检索方法,首先对三维动画(3dmax动画)数据库进行处理,从模型动画中采样m帧,在每一帧中设置,,共n个摄像机,摄像机位于正n面体的各个顶点,从各个视角来拍摄模型,得到n个视角的图像n幅图像,然后运用主成分分析法对得到的n幅图像进行融合,最终用得到的融合图像来代表模型一帧的图像;其次,对得到经融合的m帧图像提取光流描述子,并对得到的数据取均值,最终用x方向和y方向的速度来描述整个模型动画;最后运用描述两个向量相似度的度量作为检索的依据,并将得到的数据进行排序,输出检索动画结果。
  • 一种基于图像序列三维动画检索方法

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