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]一种网布加工用具有拉力可调式模切机-CN202311089757.8有效
  • 蔡丹琳;夏侯建兵;朱达欣 - 泉州师范学院
  • 2023-08-28 - 2023-10-24 - B26D1/06
  • 本发明公开了一种网布加工用具有拉力可调式模切机,属于模切机技术领域,包括底座,所述底座顶部延其长度方向顺次设置有放卷辊、第一传送辊和第二传送辊,所述放卷辊上设有用于对网布长度进行测量的测量机构,所述第二传送辊上设有用于对网布拉力进行调节的调节机构,所述底座顶部一侧固定设有固定板,所述固定板顶部固定设有收卷辊,所述固定板上右下至上顺次设有用于对网布进行夹紧定位的定位机构和用于辅助网布进行切割的切割机构。本发明通过设置测量机构,使测量机构对网布的宽度进行测量,将测量后的数据传输给定位机构,使定位机构可以对不同宽度大小的网布进行夹持,提升网布的紧绷度,从而便于后期的切割,避免出现粘连的情况。
  • 一种网布工用具有拉力调式模切机
  • [发明专利]一种基于AI教育系统的表情识别方法-CN202310676196.5在审
  • 彭振龙;黄幼岚;夏侯建兵 - 泉州师范学院
  • 2023-06-08 - 2023-08-29 - G06V40/16
  • 本发明公开了人脸识别技术领域的一种基于AI教育系统的表情识别方法,包括:S1、图像采集模块获取听课用户在不同表情下的脸部图像信号;S2、服务器对数字信号进行感知处理;S3、服务器重组二维图像信号得到具备高分辨率特征的重组图像块;S4、基于重组图像模块构建人脸识别模型,分析判断模块对听课用户进行身份验证;S5、对验证通过的听课用户进行听课监测,服务器基于听课用户的表情变化判断专注度。本方案对数据进行小波滤波处理和压缩感知处理,降低了噪声对图像数据分辨率的影响,对感知处理后的图像数据进行重组,以重组图像块构建的人脸识别模型对听课用户的表情进行识别判断,提高了识别的准确性。
  • 一种基于ai教育系统表情识别方法
  • [发明专利]一种基于动态注意力和分层强化学习的推荐系统-CN202011564661.9有效
  • 林元国;林凡;曾文华;夏侯建兵;冯世博 - 厦门大学
  • 2020-12-25 - 2022-09-30 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种动态注意力和分层强化学习的推荐系统,包括用户画像矫正器:通过删除噪声数据来修改用户画像;(2)动态注意力机制:自动调整用户偏好的变化;(3)推荐模型:向相关用户推荐目标物品。所述推荐系统具有以下特点:动态注意力机制通过一个多层感知器自动调整每个交互过程中相应物品的attention权重,并将基于分层强化学习的用户画像矫正器合并到一个统一的框架中;其次,为了增强推荐系统的自适应性,以提高推荐的准确性,推荐系统针对不同时段物品交互的信息,在attention权重上增加了一个自适应系数,以便在每个推荐阶段自动更新相应物品的attention权重;最后,与HRL模型相比,本推荐系统可以提高策略评估的收敛速度,每个推荐阶段的开销时间更少。
  • 一种基于动态注意力分层强化学习推荐系统
  • [发明专利]一种基于动态递归机制的分层强化学习的推荐系统-CN202011564657.2有效
  • 林元国;林凡;曾文华;夏侯建兵;张志宏 - 厦门大学
  • 2020-12-25 - 2022-08-12 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种基于动态递归机制的分层强化学习的推荐系统,包括用户画像矫正器:采用一种动态递归机制的策略梯度方法,及引入参数动态稀疏权重以删除噪声数据来修改用户画像,其中,所述动态递归机制的策略梯度方法包括:动态基线和基于时序上下文的递归强化学习,所述动态基线为采用动态稀疏权重对总收益进行学习策略的改进;注意力机制:用于自动调整用户偏好的变化;推荐模型:用于通过注意力机制向用户推荐最相关物品。本发明的推荐系统,通过在策略梯度方法中引入一个参数动态稀疏权重,使智能体在全局最优策略下选择最优行为;其次,结合时间上下文的分层强化学习,该方法能够更可靠地收敛,从而提高模型预测的稳定性。
  • 一种基于动态递归机制分层强化学习推荐系统
  • [发明专利]一种根据当前场景及其描述信息生成下一场景的方法-CN201911390030.7在审
  • 陈艺勇;夏侯建兵;林凡;谢伟业 - 厦门大学
  • 2019-12-30 - 2020-05-19 - G06F16/735
  • 本发明公开了一种根据当前场景及其描述信息生成下一场景的方法,涉及视频制作编辑领域,包括以下步骤:S1,通过机器学习训练,生成描述信息生成模型、描述信息翻译模型和图片生成模型;S2,采用描述信息生成模型抽取当前场景的图片或视频的高维特征,将其转换成自然语言的描述,该自然语言的描述即为当前场景的描述信息;S3,采用描述信息翻译模型,通过少量单词建立当前场景和下一场景之间的上下文关系,并根据所述上下文关系,由当前场景的描述信息生成下一场景的描述信息;S4,采用图片生成模型,根据下一场景的描述信息和当前场景的的图片或视频的高维特征构建下一场景。
  • 一种根据当前场景及其描述信息生成方法
  • [发明专利]基于AHP-RBF的分布式大数据系统风险预测方法-CN201510414923.6在审
  • 林凡;王备战;吴鹏程;夏侯建兵 - 厦门大学;林凡
  • 2015-07-15 - 2015-10-14 - G06Q10/04
  • 本发明公开一种基于AHP-RBF的分布式大数据系统风险预测方法,包括如下步骤:步骤1:采用AHP方法构建云计算虚拟机的单点风险描述模型;步骤2:用RBF神经网络实现AHP的风险指标的预测;RBF神经网络包含3层:第一层是输入层,由信号源节点组成;第二层为隐含层,该层所含的神经元数目是由具体问题而定的;第三层为输出层,主要是对输入模式做出响应;步骤3:采用MRPGA算法对RBF神经网络的隐含层优化,实现RBF神经网络对云计算虚拟机的单点风险预测;首先采用混合递阶遗传算法训练RBF神经网络,其将递阶遗传算法与递推最小二乘法相结合,利用递阶遗传算法确定RBF神经网络的结构、隐含层节点的中心和宽度,同时用递推最小二乘法对隐含层和输出层之间的连接权值进行构造。
  • 基于ahprbf分布式数据系统风险预测方法
  • [发明专利]专业图像服务器系统-CN201110337532.0无效
  • 孙莉;杨希;夏侯建兵 - 福州英世信息技术有限公司
  • 2011-10-31 - 2012-06-20 - H04N5/222
  • 本发明公开一种专业图像服务器系统,包括计算机、摄像机、调音台、蓝箱、录像机和监视器,所述的摄像机的镜头对着蓝箱设置,其特征在于:所述的摄像机、调音台和录像机分别与计算机连接,蓝箱与调音台连接,录像机连接有监视器。利用系统生成的虚拟摄像机及多层虚拟三维物件自动合成实时的真三维动态虚拟特效,因此不移动外置的摄像机即可借助三维场景及物件,在虚拟场景中实现真实摄像机推,拉,摇,移等立体动作,给观众带来真实的感受。
  • 专业图像服务器系统

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