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]一种隧道掘进机超挖装置-CN202110832380.5有效
  • 刘飞香;程永亮;任勇;彭正阳;暨智勇;阳旭;李建芳;肖京 - 中国铁建重工集团股份有限公司
  • 2021-07-22 - 2023-04-07 - E21D9/10
  • 本发明提供了一种隧道掘进机超挖装置,所述超挖装置包括缸体和潜孔锤,所述缸体为中空结构且缸体的后端设有注入端口,所述潜孔锤的后端滑动设置于所述缸体的内部,通过注入端口注入的驱动介质驱动潜孔锤在缸体内部运动;所述注入端口还与潜孔锤后端的通道连通,实现驱动介质进入潜孔锤中驱动潜孔锤前端的冲击头进行破岩。本发明的超挖装置通过驱动介质驱动潜孔锤在缸体中运动以及驱动潜孔锤进行破岩,实现在破岩过程中潜孔锤的冲击头一直与岩壁贴紧,直至完成预定的超挖量。本发明的超挖装置通过控制限位环件小外径端伸入缸体内部的长度实现调节潜孔锤的运动行程,实现超挖量可以根据施工的需求进行调整,满足不同超挖量的要求。
  • 一种隧道掘进机装置
  • [发明专利]非绩优人员培训方法、系统、终端及计算机可读存储介质-CN201810983357.4有效
  • 邓悦;金戈;徐亮;肖京 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2018-08-27 - 2023-04-07 - G06F18/214
  • 本发明提供一种非绩优人员培训方法、系统、终端及计算机可读存储介质。所述非绩优人员培训方法包括:获取多个绩优人员的样本数据;根据多个绩优人员的非行为因子数据建立并训练得到一潜力绩优识别模型,以识别得出非绩优人员成长为每一绩优类型的概率值;从计算得出的概率值中选取一最大概率值对应的绩优类型作为非绩优人员的潜力绩优类型;将非绩优人员的每一行为因子值与所述潜力绩优类型的每一行为因子的均值进行一一对应比较,以判定所述非绩优人员是否需要选择提升该行为因子的培训课程。本发明基于神经网络训练得到潜力绩优识别模型,根据模型定位出非绩优人员成长的潜力绩优类型,再对成长为该潜力绩优类型的行为因素进行有针对性培训。
  • 非绩优人员培训方法系统终端计算机可读存储介质
  • [发明专利]海量数据下商品推荐方法、电子装置及存储介质-CN201811157751.9有效
  • 邓悦;金戈;徐亮;肖京 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2018-09-30 - 2023-04-07 - G06Q30/0601
  • 本发明属于大数据分析技术领域,公开了一种海量数据下商品推荐方法包括:构建样本库;从样本库中选取样本,构建训练集,对样本进行预处理,包括注意力操作和池化操作;构建多层感知器神经网络模型;对多层感知器神经网络模型进行训练,输出概率向量;根据概率向量向用户推荐商品。本发明中,根据待推荐商品对当前用户兴趣的贡献度不同,向样本施加不同的注意力权重,并根据池化操作对用户的多重兴趣进行分类,经过多层感知器神经网络模型输出各待推荐商品的概率,根据概率大小向用户推荐商品。本发明可以提高模型性能和收敛速度,并提高向用户推荐商品的准确度,增加用户的体验感。本发明还公开了一种电子装置和计算机可读存储介质。
  • 海量数据商品推荐方法电子装置存储介质
  • [发明专利]基于概念树的意图识别方法、装置及计算机设备-CN201811285537.1有效
  • 严海锐;周宝;王健宗;肖京 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2018-10-31 - 2023-04-07 - G06F40/289
  • 本发明提供一种基于概念树的意图识别方法、装置及计算机设备,涉及数据分析技术领域,通过构建概念树,概念树包括至少一个层,每一个层包括至少一个意图,每一个意图对应至少一个关键词,每一个关键词设置有相应的权值,将目标语句分词处理为至少一个遍历词,并针对每一个当前遍历词,对概念树中每一个意图对应的关键词进行遍历,并计算当前遍历词与遍历到的每一个关键词的词向量相似度,根据词向量相似度以及每一个关键词的权值,计算目标语句在每一个意图对应的意图分值,根据意图分值以及每一个层的意图阈值,来确定目标语句的意图。本发明无需特定领域的大量训练样本,通过概念树实现关系网络分析,从而可以准确的预估出目标语句的意图。
  • 基于概念意图识别方法装置计算机设备
  • [发明专利]基于地理位置作业的众包任务的推送方法及相关设备-CN201811358664.X有效
  • 黄夕桐;李佳琳;王健宗;肖京 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2018-11-15 - 2023-04-07 - G06Q10/0631
  • 本发明实施例适用于运维领域中的运营过程优化,公开了基于地理位置作业的众包任务的推送方法及相关设备,所述方法包括:获取目标众包任务对应的任务分配区域;确定分配给各个任务分配区域的区域任务数量;确定目标众包任务的数据转移量折扣;根据数据转移量折扣确定各个目标众包任务的折后数据转移量;将携带折后数据转移量的目标众包任务推送给对应任务分配区域中的区域用户;根据针对目标众包任务的总预设数据量减去目标众包任务的折后数据转移量的总和产生的差值,确定总数据结余量;从完成目标众包任务的区域用户中确定至少一个激励用户;分别向至少一个激励用户的账户转移激励数据。采用本发明的方案可以提高众包任务的交付效率和质量。
  • 基于地理位置作业任务推送方法相关设备
  • [发明专利]自适应困难负样本采样方法、装置、设备及存储介质-CN202211399880.5在审
  • 舒畅;肖京;陈又新 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2022-11-09 - 2023-04-04 - G06F16/33
  • 本申请涉及深度学习技术领域,特别是涉及到一种自适应困难负样本采样方法、装置、设备及存储介质,实现了在一个批次的文本数据中,每个样本的特征向量变化的情况下,根据样本与样本之间的相似度,确定Alignment值和Uniformity值。通过计算Alignment值和Uniformity值,自适应地确定每一批次文本数据困难负样本的采样的个数。解决现有技术中不能根据每一批次文本数据中的样本自适应确定困难负样本个数的技术问题。找到困难负样本后,通过文本模型的处理,可以更好的处理每一批次文本数据,提高文本匹配效果,可以用于金融理财产品售前或售后的智能问答应用,针对用户的提问通过匹配问答库中对应的标准问题,将标准问题对应的标准答案发送给用户。
  • 自适应困难样本采样方法装置设备存储介质
  • [发明专利]产品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201810607862.9有效
  • 金戈;徐亮;肖京 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2018-06-13 - 2023-03-31 - G06Q30/0601
  • 本发明提出的产品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质,其中方法包括:获取某个用户的用户数据和某个产品的产品数据,并根据所述用户数据得到用户对产品的第一评分矩阵以及根据所述产品数据得到产品对用户的第二评分矩阵,所述用户数据为某个用户对所有产品的数据,所述产品数据为某个产品对所有用户的数据;将所述第一评分矩阵输入到预设的第一深度矩阵分解模型中进行计算得到用户特征,以及将所述第二评分矩阵输入到预设的第二深度矩阵分解模型中进行计算得到产品特征。本发明提出的产品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质,充分利用所有用户所有信息,准确地预测出用户对不同产品的感兴趣程度,为用户推荐合理的产品。
  • 产品推荐方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]预测模型的生成方法、装置及计算机可读存储介质-CN201810768332.2有效
  • 李弦;徐亮;阮晓雯;肖京 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2018-07-13 - 2023-03-31 - G16H50/80
  • 本发明公开了一种预测模型的生成方法,该方法包括:确定目标区域和待预测的目标时间单元和预设周期;获取目标区域在目标时间单元之前的连续多个时间单元的流感样病例百分比数据序列;根据预设周期和预设阶数k,将流感样病例百分比数据序列在预设周期前后滞后0至k阶,获取2k+1个数据序列;计算2k+1个数据序列与流感样病例百分比数据序列的自相关系数,根据第一个自相关系数大于预设阈值的数据序列确定预测周期;计算模型参数,根据模型参数和预测周期建立自回归积分滑动平均模型作为预测模型。本发明还提出一种预测模型的生成装置以及一种计算机可读存储介质。本发明提高了自回归积分滑动平均模型的预测精准度。
  • 预测模型生成方法装置计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种针对十亿像素的像素块排列方法与系统-CN202211433402.1在审
  • 方璐;郭雨晨;戴琼海;袁肖赟;林浩哲;肖京;曾凡涛 - 清华大学;平安科技(深圳)有限公司
  • 2022-11-16 - 2023-03-21 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种针对十亿像素的像素块排列方法与系统,该方法包括:将待标注的十亿像素图像输入至推理模型中,并利用初始像素块构建像素块树;基于像素块过滤模型和像素块树进行像素块过滤,以将相邻的细粒度像素块排列到相应的粗粒度像素块中;以及,基于剩余的细粒度像素块和相应的粗粒度像素块以及像素块打包模型得到预设数量的画布,并在预设数量的画布中生成打包像素块的最终布局信息;基于打包像素块的最终布局信息进行模型优化以得到训练好的推理模型,基于训练好的推理模型输出待标注的十亿像素图像的标注数据以及标注数据的标签。本发明所提出像素块排列框架在保持理想性能的同时对十亿像素图像的推理速度有了大幅度提高。
  • 一种针对十亿像素排列方法系统

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