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]一种基于不完善异构关系网络图的风险预测方法及装置-CN202311158959.3在审
  • 吴迪;那崇宁;胡汉一;张泷 - 之江实验室
  • 2023-09-08 - 2023-10-13 - G06Q10/0635
  • 本说明书公开了一种基于不完善异构关系网络图的风险预测方法及装置,可以确定该目标业务对象及相关业务对象的初始特征,而后,根据异构关系网络图、初始特征和图结构调整参数,确定目标业务对象的综合特征。将该目标业务对象的综合特征输入到风险预测网络中,预测得到目标业务对象的风险程度。最后,根据目标业务对象的风险程度,确定针对目标业务对象的策略,并确定奖励,进而根据策略评价值和奖励,对特征提取网络、风险预测网络以及评价网络进行训练,以调整图结构调整参数,根据调整后的图结构调整参数,得到调整后的异构关系网络图,并根据调整后的异构关系网络图以及风险预测网络,实时进行风险预测,从而提高了风险预测的准确性。
  • 一种基于不完善关系网络图风险预测方法装置
  • [发明专利]基于联合树模型的数据预测方法、装置和计算机设备-CN202310595002.9在审
  • 陈奎;那崇宁;杨耀;卢冰洁 - 之江实验室
  • 2023-05-23 - 2023-09-29 - G06F18/243
  • 本申请涉及一种基于联合树模型的数据预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:首先,获取本地数据集与初始第三方数据集,之后,基于所述本地数据集确定局部训练树模型,基于联合数据集确定局部联合树模型,其中,所述联合数据集包括所述本地数据集和初始第三方数据集,之后,基于所述本地数据集确定所述局部训练树模型和局部联合树模型的树节点的信息熵值,之后,基于所述信息熵值确定所述初始第三方数据集参与训练的增益程度,基于所述增益程度确定目标第三方数据集,并基于所述本地数据集以及目标第三方数据集确定目标联合树模型,最后,将待预测数据输入所述目标联合树模型,得到预测结果。
  • 基于联合模型数据预测方法装置计算机设备
  • [发明专利]一种基于博弈论的多节点联邦数据交互与传输方法-CN202310519948.7在审
  • 王海军;那崇宁;卢冰洁 - 之江实验室
  • 2023-05-10 - 2023-09-19 - G06N20/20
  • 本发明公开了一种基于博弈论的多节点联邦数据交互与传输方法,所述方法在一个数据资源需求节点与多个数据资源供应节点之间建立联系,数据资源需求节点与多个数据资源供应节点运用博弈论的均衡结果来交互理论的待支付数据总价与待传输数据量、运用联邦学习技术来获得并交互理论待传输数据量对应数据集的实际机器学习结果,在各个节点的理论效用水平与实际效用水平达到一致时确定数据总价与传输数据量。相较于传统方法,本发明在信息交互过程中不产生实际的数据传输并能够准确给出数据资源需求节点所需的数据传输量以及为获得所述数据传输量的数据集而支付的总价,有助于提升单节点获取多节点数据的传输效率。
  • 一种基于博弈论节点联邦数据交互传输方法
  • [发明专利]数据异常值处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质-CN202311057175.1在审
  • 梁变;卢章耀;吴迪;那崇宁;杨耀 - 之江实验室
  • 2023-08-22 - 2023-09-15 - G06F18/10
  • 本申请涉及一种数据异常值处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质。所述方法包括:获取多个单样本数据中的目标列数据以及多个特征列数据;基于多个所述单样本数据的历史数据,确定每个所述单样本数据的异常值处理次数;根据所述目标列数据对多个所述特征列数据进行分类,得到多个特征列数据组;基于异常值处理次数为多个所述特征列数据组分配对应的数据组处理次数;基于所述数据组处理次数,对相应特征列数据组中的特征列数据进行异常数据处理。采用本方法能够实现数据的预处理,且为特征列数据组分配恰当的异常值处理次数,确保良好的数据清洗效果的同时尽可能的减少数据处理时间和资源的浪费,大幅度提高数据异常值处理的效率和精度。
  • 数据异常处理方法装置计算机设备可读存储介质
  • [发明专利]适用于少样本和有偏数据的金融文本事件抽取方法和装置-CN202310781210.8有效
  • 李栓;那崇宁 - 之江实验室
  • 2023-06-29 - 2023-09-01 - G06F16/36
  • 本发明公开了一种适用于少样本和有偏数据的金融文本事件抽取方法和装置,针对金融事件任务中事件类型较多,不同事件发生地频率也不相同,往往存在少样本和有偏的情况,从事件主体和事件类型两个层面上对样本较少数据进行增强,有效地缓解了有偏及少样本类型数据对模型提取结果的影响;针对描述文本中同一事件主体出现多次且对应多个事件类型的难题和描述文本中多个事件主体对应同一事件类型的难题,构建了包括基于事件主体预测和事件类型预测两级分布处理的抽取模型,该抽取模型经过增强后训练样本的训练,能够提高各情况金融文本事件的准确抽取。
  • 适用于样本数据金融文本事件抽取方法装置
  • [发明专利]一种多方联邦隐私数据资源交互方法、装置和介质-CN202310612723.6有效
  • 王海军;那崇宁;卢冰洁 - 之江实验室
  • 2023-05-29 - 2023-08-29 - G06F21/62
  • 本发明公开了一种多方联邦隐私数据资源交互方法、装置和介质,该方法采用博弈论确定数据需求节点发布的数据总价及多个数据供应节点训练预设模型而从各自的第二预设数据集中提取的至少部分数据,运用联邦学习训练预设模型,并根据差分隐私模型对各自的训练过程进行隐私扰动,以获取各自的训练参数,再重新确定第一模型精度,进而重新确定第一效用值,以获取各数据供应节点提取的至少部分数据。本发明在数据总价与数据量谈判的过程中不需要传输数据,仅需在各自本地对预设模型进行训练确定数据总价和数据量,并在交互完成后进行数据资源的交换,有助于提升数据资源的交换效率;通过差分隐私模型对训练过程进行隐私扰动,保证了数据安全。
  • 一种多方联邦隐私数据资源交互方法装置介质

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