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]识别彼此具有关系的无线装置-CN202080102995.6在审
  • E·菲尔斯曼;R·伊纳姆;金逸飞 - 瑞典爱立信有限公司
  • 2020-05-12 - 2023-03-10 - H04W4/02
  • 根据一方面,提供一种在通信网络中操作数据分析节点的方法,该方法包括:从通信网络中的位置信息管理节点接收(1301)与第一无线装置的操作状态和/或配置有关的行为信息和对识别与第一无线装置具有关系的无线装置的信息的请求;分析(1303)所接收的第一无线装置的行为信息和一个或多个其它无线装置的行为信息,以识别与第一无线装置具有关系的一个或多个无线装置;以及向位置信息管理节点发送(1305)包括被识别为与第一无线装置具有关系的一个或多个无线装置的身份的关系信息。
  • 识别彼此具有关系无线装置
  • [发明专利]使用数据优先级的数据传输-CN202080095316.7在审
  • M·福克松;B·孙;R·伊纳姆;E·费斯曼;D·林德斯特罗姆 - 瑞典爱立信有限公司
  • 2020-02-07 - 2022-09-09 - G06N3/08
  • 一种用于向经由一个或多个网络连接到一个或多个源节点的目的地节点提供数据的方法。在一方面,该方法由用于从特征集合中选择至少一个特征的特征识别器执行。该特征集合包括第一特征和第二特征。该方法包括:针对在该特征集合中包括的每个特征,获得指示从存储用于该特征的数据集的源节点向经由网络连接到该源节点的目的地节点提供该数据集的成本的值。该方法还包括:基于所获得的值,选择该特征集合的子集。该方法进一步包括:针对每个所选择的特征,发起用于相应所选择的特征的相应数据集从源节点向目的地节点的传输。目的地节点可以执行机器学习过程,该机器学习过程可操作以使用该相应数据集以产生模型。
  • 使用数据优先级数据传输
  • [发明专利]执行机器学习模型-CN201980097196.1在审
  • B·孙;R·伊纳姆;A·沃尔加拉基斯菲尔詹;K·范迪卡斯 - 瑞典爱立信有限公司
  • 2019-06-04 - 2022-02-18 - G06N20/00
  • 本文所描述的实施例提供了用于执行机器学习模型的方法和装置。在第一节点处,基于第一数据集并使用机器学习算法开发第一机器学习模型。在第二节点处,基于第一机器学习模型和第二数据集并使用机器学习算法开发第二机器学习模型。关于第一机器学习模型与第二机器学习模型之间的差异的信息从第二节点被传送到第一节点。在第一节点处接收对执行机器学习模型的请求。响应于接收到对执行机器学习模型的请求,在第一节点处获得指示执行策略的信息。最后,取决于所获得的指示执行策略的信息:在第一节点处执行基于第一机器学习模型和关于第一机器学习模型与第二机器学习模型之间的差异的信息的机器学习模型以获得结果;或者在第一节点处部分地执行第一机器学习模型,并在第二节点处部分地执行第二机器学习模型,以获得结果。
  • 执行机器学习模型

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