“荣钰”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果59个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]分子轨迹预测方法、装置、设备、介质和程序产品-CN202311011347.1在审
发明人：黄文炳;吴黎明;荣钰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-08-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16C10/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种分子轨迹预测方法、装置、设备、介质和程序产品，属于人工智能领域。所述方法包括：获取待预测分子在至少两个时刻的分子图；至少两个时刻是位于第T+1时刻之前的时刻，第T+1时刻是待预测时刻，T大于0；基于分子轨迹预测模型，对至少两个时刻的分子图进行等变性聚合，得到待预测分子在第T+1时刻的预测分子图；等变性是指分子轨迹预测模型输出的几何特征与输入的几何特征之间具有相同变换效果的特性；基于待预测分子在至少两个时刻的分子图与在第T+1时刻的预测分子图，得到待预测分子的分子轨迹。上述方案可以提高分子轨迹的预测效果。
分子轨迹预测方法装置设备介质程序产品

[发明专利]事件信息处理方法、设备、存储介质及程序产品-CN202211513372.5在审
发明人：荣钰;刘阳 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本申请关于一种事件信息处理方法、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域。方法包括：获取目标对象的至少两个历史目标事件的事件信息；基于至少两个所述历史目标事件的事件信息中的位置信息，获取至少两个所述历史目标事件的位置表征向量；基于至少两个所述历史目标事件的事件信息中的时间信息，获取至少两个所述历史目标事件的时间表征向量；对所述位置表征向量和所述时间表征向量进行向量融合，获得至少两个所述历史目标事件的事件表征向量；基于所述事件表征向量获取所述目标事件的位置预测信息以及时间预测信息。本方案可以基于人工智能算法，提高事件预测的准确性。
事件信息处理方法设备存储介质程序产品

[发明专利]分子状态预测方法、装置和存储介质-CN202310913924.X在审
发明人：荣钰;李佳;刘阳 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种分子状态预测方法、分子状态预测装置、分子状态预测设备以及计算机可读存储介质。分子状态预测方法包括：接收分子在第一时刻的系统状态，其中分子包括一个或多个原子，第一时刻的系统状态包括分子中的每个原子在第一时刻的位置向量、速度向量和特征向量以及表征分子中的原子间物理关系的关系向量；基于第一时刻的系统状态，利用图神经网络模型预测分子中的每个原子在第一时刻的加速度向量；基于分子中的每个原子在第一时刻的加速度向量和第一时刻的系统状态生成分子在第二时刻的系统状态；以及执行多次迭代计算以生成分子在预定时刻的系统状态。
分子状态预测方法装置存储介质

[发明专利]分子性质预测方法、分子性质预测模型的训练方法及装置-CN202310070410.2在审
发明人：荣钰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种分子性质预测方法、分子性质预测模型的训练方法及装置，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取分子中包含的各个原子的特征向量，原子的特征向量用于以向量形式表征原子的特征；采用L种不同的注意力机制，对各个原子的特征向量进行特征提取，得到各个原子在每一种注意力机制下的特征信息；对于分子中包含的每一个原子，将原子在L种不同的注意力机制下的特征信息进行整合，得到原子的综合特征信息；根据分子中包含的各个原子的综合特征信息，预测得到分子的性质。本申请提升了原子的综合特征信息的表征准确性，进一步还可以提高后续的分子性质的预测的准确性。
分子性质预测方法模型训练装置

[发明专利]一种JAK1抑制剂及其制备方法-CN202110130407.6有效
发明人：李进;李加文;徐挺洋;董利明;于洋;邱亚平;荣钰;涂贵平;刘伟;戴维扬;黄俊洲;龚珍;程学敏;窦登峰 -专利权人：成都先导药物开发股份有限公司;深圳市腾讯计算机系统有限公司
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： C07D519/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种JAK1抑制剂及其制备方法。该JAK1抑制剂的结构如式I所示。本发明利用能够针对目标靶点的参考分子进行骨架跃迁的人工智能分子设计方法，基于乌帕替尼的结构和数据，得到了一种新骨架的化合物。实验结果表明，本发明提供的化合物具有良好的JAK1抑制活性，可以用来制备JAK1抑制剂，以及预防和/或治疗与JAK1表达异常相关疾病的药物，应用前景广阔。#imgabs0#
一种 jak1 抑制剂及其制备方法

[发明专利]基于人工智能的数据处理方法、装置、介质及电子设备-CN201910825937.5有效
发明人：荣钰;黄文炳;徐挺洋 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-03 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06N3/042 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于人工智能的数据处理方法、装置及系统，涉及人工智能领域。该方法包括：获取图结构，所述图结构包含多个节点；对各所述节点对应的各级子节点分别进行特征提取，以获得与所述图结构对应的各级图节点信息；根据所述图结构对应的原始特征和所述各级图节点信息确定与所述图结构对应的表征信息。本公开的技术方案减弱了过拟合和过平滑对图神经网络模型性能的影响，提升了图神经网络模型的性能，并进一步提升了图神经网络的预测性能。
基于人工智能数据处理方法装置介质电子设备

[发明专利]节点关系图的处理方法、装置、设备及存储介质-CN202110335473.7有效
发明人：荣钰;江雨俪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本申请公开了一种节点关系图的处理方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。方法包括：获取目标节点关系图对应的节点邻接关系信息和节点基本属性信息；基于节点邻接关系信息，对第一待更新信息进行更新处理，得到第一处理结果；基于节点基本属性信息，获取节点属性关系信息；基于节点属性关系信息，对第二待更新信息进行更新处理，得到第二处理结果；基于第一处理结果和第二处理结果，获取目标处理结果。基于此，在获取目标处理结果的过程中，关注的节点关系方面的信息不仅包括节点之间的邻接关系，还包括节点的基本属性之间的关系，关注的节点关系方面的信息较丰富，有利于提高目标处理结果的准确性。
节点关系处理方法装置设备存储介质

[发明专利]节点识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210379035.5有效
发明人：荣钰;马凯丽;李蓝青 -专利权人：深圳市腾讯计算机系统有限公司
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种节点识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待测网络中节点间的连接关系；根据连接关系确定待测网络中每个节点的节点影响参数，节点影响参数用于表征移除节点对待测网络的网络结构影响程度；根据每个节点的节点影响参数，从待测网络中选取网络结构影响程度达到预设程度的目标节点。其中，根据节点在移除后对网络结构的影响程度大小可筛选出网络的关键节点，即，影响程度越大，节点越关键，通过对网络关键节点的识别，便于对网络的分析和维护。
节点识别方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种智能交互方法、可穿戴设备和终端以及系统-CN201711294122.6有效
发明人：黄维东;荣钰 -专利权人：深圳市腾讯计算机系统有限公司
申请日： 2017-12-08 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种智能交互方法、可穿戴设备和终端以及系统，用于解决智能交互的范围受限问题，不限制用户的移动范围。本发明实施例提供一种智能交互方法，包括：可穿戴设备获取用户的输入信号；所述可穿戴设备根据所述输入信号确定需要进行语音唤醒；所述可穿戴设备在确定进行语音唤醒时采集语音信号；所述可穿戴设备向智能硬件体传输所述语音信号，由所述智能硬件体对所述语音信号进行语音指令识别。
一种智能交互方法穿戴设备终端以及系统

[发明专利]分布式数据处理方法及系统-CN201910503086.2有效
发明人：黄文炳;王义达;荣钰;徐挺洋;黄俊洲 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-06-11 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请公开了一种分布式数据处理方法及系统，属于数据处理技术领域。所述系统包括：数据采集服务器、多个数据采样服务器、数据汇总服务器和多个分类服务器；所述数据采集服务器，用于获取待分类的多个样本子集，并向所述多个数据采样服务器分发所述多个样本子集，所述多个样本子集由同一个样本集划分得到；所述数据采样服务器，用于对接收到的样本子集进行数据采样，并将采样后的样本子集发送至所述数据汇总服务器；所述数据汇总服务器，用于接收并汇总所述多个数据采样服务器发送的样本子集，并将汇总后的样本子集分发至所述多个分类服务器；所述分类服务器用于对接收到的样本子集中的样本进行分类。本发明有效地提高了对样本集进行采样的效率。
分布式数据处理方法系统

[发明专利]一种节点分类的方法、模型训练的方法及装置-CN201811361409.0有效
发明人：黄文炳;荣钰;黄俊洲 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-15 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型训练方法，包括：从待训练节点集合中获取待训练节点子集合，待训练节点子集合中的节点个数小于待训练节点集合的节点个数；根据待训练节点子集合确定节点特性向量子集合；根据目标节点子集合以及节点特性向量子集合确定预测类别概率子集合，预测类别概率与目标节点具有对应关系；根据预测类别概率子集合以及第一模型参数确定第二模型参数；根据第二模型参数训练得到节点分类模型。本发明还公开了节点分类方法以及服务器。本发明对于大规模图谱而言，可以仅基于一部分节点进行训练，每一次迭代计算图谱中的部分节点，无需遍历图谱中的每个节点，大幅地降低了计算开销，且节省计算资源。
一种节点分类方法模型训练装置

[外观设计]便携式中子测量仪-CN202230744211.1有效
发明人：乐爱兵;张阳天;朱海旭;荣钰;张亮;谷唯 -专利权人：北京方鸿智能科技有限公司
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： 10-04 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：便携式中子测量仪。2.本外观设计产品的用途：本产品是一种中子测量仪，属于核辐射检测领域。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
便携式中子测量仪

[发明专利]点击率的预测方法、点击率的确定方法及服务器-CN201810018869.7有效
发明人：马文晔;荣钰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-01-09 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明公开一种点击率的确定方法，包括：获取第一待训练数据，其中，第一待训练数据包含多个样本数据，第一待训练数据对应于第一时刻；根据第一待训练数据确定第一待训练数据对应的梯度；采用第一加权系数对第一待训练数据中每个样本数据所对应的梯度进行加权平均处理，得到第一加权平均梯度；通过第一预测模型以及第一加权平均梯度确定第二时刻所对应的第一模型学习参数，其中，第二时刻为第一时刻之后的一个相邻时刻；通过第二预测模型以及第一模型学习参数确定第二时刻所对应的点击率。本发明还提供一种点击率的确定方法及服务器。本发明在模型训练的过程中充分考虑到随着时间变化而变化的用户偏好和点击内容，使得模型具有更好的预测性能。
点击率预测方法确定服务器

[发明专利]分类处理、图卷积神经网络模型的训练方法和装置-CN201910900854.8有效
发明人：荣钰;黄文炳;徐挺洋;黄俊洲 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;深圳市腾讯计算机系统有限公司
申请日： 2019-09-23 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种分类处理、图卷积神经网络模型的训练方法和装置。其中，该分类处理方法包括：获取目标对象的样本数据的目标特征图，通过将目标对象的样本数据的目标特征图输入到预先训练好的目标图卷积神经网络模型中，得到的目标对象的分类信息，分类信息可以准确地表示目标对象研究领域，根据分类信息对目标对象进行分类，通过输入训练好的目标图卷积神经网络模型即人工智能的方式对用户进行分类，提高了目标对象分类的准确性，进而解决了相关技术中通过复杂图卷积网络模型，基于用户的研究领域对用户进行分类，由于复杂图卷积网络模型的构建中存在过拟合和过平滑的问题，导致分类结果的准确性低的技术问题。
分类处理图卷神经网络模型训练方法装置

[发明专利]文本信息分类处理方法、电子设备及计算机可读存储介质-CN202010183299.4有效
发明人：徐挺洋;卞天;荣钰;黄俊洲 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-03-16 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于人工智能技术的互联网文本信息分类处理方法、电子设备及计算机可读存储介质，包括：根据目标文本信息的转发关系和回复关系，确定目标文本信息的传播结构；将传播结构输入到双向图卷积神经网络中，得到分类信息，分类信息是根据双向图卷积神经网络的目标特征信息确定出的，双向图卷积神经网络包括自顶向下结构的第一图卷积神经网络和自底向上结构的第二图卷积神经网络，目标特征信息是根据第一特征信息和第二特征信息确定出的，第一特征信息是根据传播结构确定出的第一图卷积神经网络的特征信息，第二特征信息是根据传播结构确定出的第二图卷积神经网络的特征信息；根据分类信息对目标文本信息进行分类处理。
文本信息分类处理方法电子设备计算机可读存储介质

1
2
3
4
下一页»
尾页
共 59 条