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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]一种卷积神经网络模型的自动压缩方法-CN202311034626.X在审
发明人： 钟阳宇;杜凯;刘忠新;邓强;温研 -专利权人：北京麟卓信息科技有限公司
申请日： 2023-08-17 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本发明公开了一种卷积神经网络模型的自动压缩方法，采用设定的选择条件及限制条件确定卷积神经网络模型中存在的可被剪枝的卷积算子及批量归一化算子，针对卷积算子及批量归一化算子分别采用特定的剪枝方式完成剪枝，实现了仅需设置初始参数等即可完成模型自动剪枝的功能，有效减少了模型剪枝过程所需的时间和人力，此外，对处于同一结构层的卷积算子及批量归一化算子在其剪枝后再同步通道尺寸进一步提高了剪枝效果。
一种卷积神经网络模型自动压缩方法

[发明专利]金融数据特征选择和预测方法、装置、设备及存储介质-CN202010004446.7有效
发明人：覃业梅;雷振;钟阳宇 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2020-01-03 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于金融数据特征选择方法，包括：构建金融数据特征选择模型；对金融数据进行标准化处理得到标准化金融数据；根据所述标准化金融数据匹配相应金融数据特征选择模型，并对所述标准化金融数据进行输入处理，得到待模型化处理金融数据；根据所述金融数据特征选择模型和特征选择规则对所述待模型化处理金融数据进行选择，得到金融数据特征集；使用金融数据预测要求来对当前待识别金融数据预测进行预测，以得到预测结果。本发明可以解决在进行网络安全信息数据挖掘时，无法确保特征选择是否正确及最优和现有数据挖掘中集中存储，而预测调用时高成本的问题。
金融数据特征选择预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于异构芯片的深度学习模型计算误差定位方法-CN202310487619.9有效
发明人： 钟阳宇;杜凯;刘忠新;邓强;温研 -专利权人：北京麟卓信息科技有限公司
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异构芯片的深度学习模型计算误差定位方法，通过对深度学习模型进行解析获取所有结构层及算子的输出，在此基础上确定深度学习模型的标准输出，再获取深度学习模型由目标芯片优化后的实测输出，通过计算实测输出与标准输出的相似度定位并修正计算误差，有效提高了由异构芯片优化产生的深度学习模型计算误差的定位及修正效率。
一种基于芯片深度学习模型计算误差定位方法

[发明专利]一种基于神经网络预测算法的控制系统-CN202210185001.2有效
发明人：覃业梅;冯懿归;万前红;周禹;石浩然;钟阳宇;雷振;陶斯美 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06V10/56 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经网络预测算法的控制系统，所述控制系统包括采集单元、运算单元以及控制单元；所述采集单元通过采集待烘焙的茶叶的图像信息，获得第一参数；由用户确定所需要的茶叶品类从而确定标准样本值；通过所述运算单元将第一参数与烘焙工序相关的第二参数输入由神经网络组成的预测系统，获得一个调试样本值；将调试样本值与用户期望的标准样本值进行反复预测与对比，优化第二参数的权重值，从而指导烘焙设备根据最优解的参数进行程序化烘焙工作，从而获得用户期望的茶叶品类。
一种基于神经网络预测算法控制系统

[发明专利]一种金融数据预测方法、装置、设备及存储介质-CN202010004452.2在审
发明人：覃业梅;钟阳宇;雷振 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2020-01-03 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种金融数据预测方法，包括：从一个或多个数据源获取历史金融数据及实时金融数据；根据历史时间点对所述历史金融数据进行规整，以使所述历史数据与当前实时金融数据形成对应关系；根据金融处理标准对所述历史金融数据进行特征处理，得到训练数据；根据所述历史金融数据建立逐层深度学习预测模型，并根据所述训练数据不断修正所述深度学习预测模型直至模型收敛；将所述对应关系和实时金融数据输入所述深度学习预测模型，得到金融数据预测结果。本发明可以根据各金融数据网站的金融数据记载情况以及根据用户的浏览习惯信息自动获得用户所关心的金融数据变化趋势概率，简化了繁琐的操作，提升了用户体验度。
一种金融数据预测方法装置设备存储介质

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