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]一种稽查新词识别系统及方法-CN202310647462.1在审
  • 赵郭燚;王宗伟;张全;任海洋;苏媛;卜晓阳;姜冬;冉晶晶;朱瑾鹏;任东英 - 国家电网有限公司客户服务中心
  • 2023-06-01 - 2023-10-13 - G06Q10/10
  • 本发明涉及电力稽查系统技术领域,具体为一种稽查新词识别系统及方法,一种稽查新词识别系统是由电力稽查系统、录入项识别系统、稽查录入系统组成,电力稽查系统的输出端与录入项识别系统、稽查录入系统的输入端通讯连接。本发明中,通过电力稽查系统的运作,进行不间断数据收录以及稽查工作,并分配巡检任务给稽查录入系统的各移动端口,以此录入关键内容,并在新词识别单元中,通过词汇录入单元搭载手动录入组件、导入组件、自动化生成组件,以此达成手动录入新词、通过文件导入新词以及基于关键内容自动化生成新词的效果,对同义词进行识别并比对参照的同时,也达成了新词的多维度识别功能,进而确保了数据录入工作的快捷性以及全面性特征。
  • 一种稽查新词识别系统方法
  • [发明专利]一种电力营销稽查信息分析系统及方法-CN202310243179.2在审
  • 赵郭燚;张全;王海鸿;苏媛;赵骞;任海洋;夏泽举;顾理 - 国家电网有限公司客户服务中心
  • 2023-03-14 - 2023-07-28 - G06F16/35
  • 本发明涉及电力营销分析技术领域,尤其是一种电力营销稽查信息分析系统及方法,包括基于Transformer模型的文本预处理模块、文本摘要算法模块、BERT分类模块、权重计算模块以及编码模块;文本预处理模块:用于数据集的同义词替换、随机插入、随即交换、随即删除,用以数据集的扩充,生成原始数据的增强数据,通过同义词替换和随机插入操作引入新的词汇,允许泛化至处于测试集中但不包括训练集中的单词;文本摘要算法模块:用于筛选文本中的冗长信息,去除停用词。此装置设计合理,辅助稽查人员全方位、多维度快速完成稽查营销信息分类与分析,强化数据深度挖掘应用,提高稽查营销系统效率,减少人工成本,全面提升营销稽查工作的时效性、标准性以及准确性。
  • 一种电力营销稽查信息分析系统方法
  • [发明专利]一种基于眼球追踪技术的市场调查装置及方法-CN202210076238.7在审
  • 卜晓阳;王宗伟;赵郭燚 - 国家电网有限公司客户服务中心
  • 2022-01-24 - 2022-05-13 - F16M11/04
  • 本发明公开了市场调查技术领域的一种基于眼球追踪技术的市场调查装置及方法,包括移动底座、电动推杆、液晶显示屏、眼球追踪系统、录音模块、语音播放模块、中央处理器、继电器驱动模块、无线传输模块、云端服务器和管理收费系统,通过移动底座配合环视摄像头、中央处理器、无线传输模块和云端服务器可以获取远程移动控制命令,方便不同商家使用;同时眼球追踪系统配合录音模块记录消费者在显示商家产品信息的液晶显示屏前的交流语音和眼球的特征变化,并结合语音播放模块发出的提示语音,获取消费者对产品信息上出现的调查问卷做出的答案,该装置适用范围广,满足市场调查需求,具有创造性。
  • 一种基于眼球追踪技术市场调查装置方法
  • [发明专利]基于SVM算法的客户用电需求识别方法-CN201910262557.5在审
  • 卜晓阳;赵郭燚;王宗伟;金鹏;武鹏;汪莉;郑悦;魏冰;冉晶晶;郭晓芸 - 卜晓阳
  • 2019-04-02 - 2020-10-13 - G06Q10/04
  • 本发明涉及电力技术领域,具体公开了基于SVM算法的客户用电需求识别方法,所述方法包括:获取待识别客户的用电需求信息并生成用电需求样本进行存储;提取用电需求样本进行数据分析得到训练样本;基于SVM算法对至少一个训练样本进行SVM训练得到SVM模型;接收客户用电需求请求并输入至SVM模型进行识别得到识别数据;对识别数据分类后进行分享。本发明通过基于SVM算法对提取的用电需求样本进行数据分析得到的训练样本,训练样本通过SVM训练得到SVM模型,进而可以将客户用电需求请求输入至SVM模型进行识别,解决了由于无法对客户用电需求进行识别而降低了分析预测准确性的问题。
  • 基于svm算法客户用电需求识别方法

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