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]用户表征学习及推荐方法及系统-CN202310135479.9在审
  • 朱能军;孙凌丹;刘俊;薛青云 - 上海大学;上海临枢健康科技有限公司
  • 2023-02-17 - 2023-06-13 - G06Q30/0601
  • 本发明提供了一种用户表征学习及推荐方法及系统,包括如下步骤:使用全连接神经网络将用户和项目的one‑hot编码转换为embedding表征;将用户会话分为长期会话和短期会话,抽取关键信息,分别形成长期会话表征和短期会话表征;计算用户可能属于的用户组的概率分布;根据概率分布,聚合不同用户组的特征,捕捉用户邻居的影响以及志同道合用户子集之间的偏好差异,得到群体影响表征;用户的长期会话表征和短期会话表征以及群体影响表征构建混合用户表征;估计一个项目成为下一个访问项目的概率。本发明解决了大多数现有的基于会话的推荐系统中,独立地基于用户自身的会话总结用户的表征,而忽视了用户模型之间信息共享的问题。
  • 用户表征学习推荐方法系统
  • [发明专利]常驻区域预测方法、装置、设备及存储介质-CN202011049739.3在审
  • 路新江;朱能军;熊辉 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2020-09-29 - 2020-11-27 - G06F16/9535
  • 本申请公开了常驻区域预测方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能技术、大数据、深度学习和多任务学习。具体实现方案为:获取目标用户的常驻区域数据,常驻区域数据包含目标用户的常驻区域及对应的常驻时间;将常驻区域数据输入区域关系模型,得到目标用户的常驻区域之间的关联关系,该区域关系模型用于反映区域之间的位置关系;根据关联关系、常驻时间及到访POI数据,确定目标用户访问的区域之间的时序关系;根据时序关系及目标用户的基本属性信息,预测目标用户的目标常驻区域。通过本申请的方案,可以快速、准确地预测用户的常驻区域。
  • 常驻区域预测方法装置设备存储介质
  • [发明专利]病例复杂度预测方法及系统-CN201810909242.0有效
  • 曹健;朱能军;沈坤炜;陈小松;朱思吉 - 上海交通大学;上海交通大学医学院附属瑞金医院
  • 2018-08-10 - 2020-11-06 - G16H50/70
  • 本发明提供了一种病例复杂度预测方法及系统,包括:计算每个历史病例的讨论分歧度;获取每个历史病例的特征数据;根据历史病例的特征数据和讨论分歧度建立回归模型;根据建立的回归模型和目标病例的特征数据预测目标病例的讨论分歧度;根据历史病例的特征数据和对应的治疗方案建立治疗方案推荐模型;利用治疗方案推荐模型给出目标病例的推荐结果,计算推荐结果的不确定性;线性组合目标病例的讨论分歧度和推荐结果的不确定性,从而确定反应目标病例复杂度的综合指标。本发明能够充分利用多学科医疗决策团队的历史投票数据和历史病例数据,从多个维度,即讨论的分歧度和推荐结果的不确定性,定义病例的复杂度指标。
  • 病例复杂度预测方法系统
  • [发明专利]治疗方案推荐系统的模型优化方法及系统-CN201810911078.7有效
  • 曹健;朱能军;沈坤炜;陈小松;朱思吉 - 上海交通大学;上海交通大学医学院附属瑞金医院
  • 2018-08-10 - 2020-07-28 - G16H20/00
  • 本发明提供了一种治疗方案推荐系统的模型优化方法及系统,包括:对每一个待推荐治疗方案的病例,选定用于计算的属性,确定相应的机器学习算法以及优化算法,初始化所选定属性的属性权重;计算每一个历史病例的复杂程度;对训练集中的每个历史病例,基于当前属性权重,使用机器学习算法计算当前属性权重的结果,并对其中错误的结果进行类别划分;根据历史病例的复杂程度及对应的类别划分计算优化算法的目标函数,将目标函数代入机器学习算法中优化属性权重;循环进行权重结果计算划分以及目标函数计算至收敛,得到最优的属性权重。本发明能够充分使用医生决策结果来度量病例的复杂程度以优化推荐结果,同时能充分考虑不同错误类型对结果的影响。
  • 治疗方案推荐系统模型优化方法

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