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]一种教师持续发展评价系统及评价方法-CN201610551239.7在审
  • 杨春生 - 杨春生
  • 2016-07-12 - 2016-12-07 - G06Q10/06
  • 本发明提供一种教师持续发展评价系统及评价方法,该系统包括与当前成果评价模块连接的教学业绩评价模块、教学研究评价模块、资源开发评价模块、继续教育评价模块、教师荣誉评价模块、成长评价模块。本发明能够方便有效的自动生成每位教师的持续发展评价报告,该装置依据量化管理理论,创建数学模型,全面搜集教师专业发展过程性数据,生成可视化的评价,方便对教师的专业发展情况进行科学的对比分析。
  • 一种教师持续发展评价系统方法
  • [发明专利]基于神经网络技术的教师实践技能评价方法-CN201210548331.X无效
  • 张蕾;董恩国;关志伟;亓剑;娄杰轩 - 天津职业技术师范大学
  • 2012-12-17 - 2013-03-13 - G06Q10/06
  • 一种基于神经网络技术的教师实践技能评价方法,包括神经网络技术、模糊数学、计算机技术。这种方法由信息指标体系、模糊处理模块、神经网络评价模块组成。信息指标体系,根据汽车专业教师实践能力的特性选取信息指标体系的特征值;模糊处理模块,完成特征值的模糊化处理以及特征值权重的设定;神经网络评价模块,应用被模糊化的信息指标体系的特征值作为神经网络的输入值,通过建立的BP神经网络评价系统,以神经网络输出层单元值的数值大小评价汽车专业教师实践技能的等级。本发明的优点是可以快速、准确地评价汽车专业教师的实践技能等级,为学校管理部门的决策提供数据支撑。本发明可以广泛地应用于各学科专业教师的实践技能评价中。
  • 基于神经网络技术教师实践技能评价方法
  • [发明专利]基于熵权法和TOPSIS理论方法对毕业达成度综合评价方法-CN202111316421.1在审
  • 陈洪芳;高毅 - 北京工业大学
  • 2021-11-08 - 2022-01-04 - G06Q10/06
  • 本发明公开了基于熵权法和TOPSIS理论方法对毕业达成度综合评价方法,包括分析可以支撑不同项毕业要求的属性,毕业要求指标点权重确定,毕业生毕业要求达成度综合评价。本文通过构建本校测控技术与仪器专业不同届学生毕业要求达成度评价模型,对不同届应届毕业学生毕业要求达成度评价结果进行综合评价,并对不同届学生的毕业要求达成情况进行排序,测度测控技术与仪器专业不同届学生的培养质量本发明提出的方法为OBE实施过程中有效评价毕业要求达成度提供参考,为本校特色的测控技术与仪器专业实践人才培养体系的建立打下坚实的基础。
  • 基于熵权法topsis理论方法毕业达成综合评价
  • [发明专利]一种基于无障碍检测系统的用户评价方法-CN201611120283.9在审
  • 卜佳俊;于智;陈静;王炜;王灿;陈纯 - 浙江大学
  • 2016-12-08 - 2017-05-10 - G06Q10/06
  • 一种基于无障碍检测系统的用户评价方法,包括首先计算用户的积分,用户每做对一个任务就会增加任务对应的积分,完成正确任务的数量越多,积分就越多,专业度也会随着积分的增多而增长;其次计算完成任务的准确率,用户的专业度和完成任务的准确率呈正相关,用户的专业度评分将以准确率为主要元素;同时计算完成任务的放弃率,用户放弃任务的比例越高,将会对评价有负面影响,因此也将根据放弃率相应降低专业度评分;最后综合上述因素对用户的专业度进行计算。本方法的优点在于用户积分和专业度的评分是任务分配策略的基础,此方法的专业评价能使任务分配给更合适的用户并提高任务结果的准确率。
  • 一种基于障碍检测系统用户评价方法
  • [发明专利]基于人工智能的在线教育课程分配平台-CN201911337265.X有效
  • 蒲雪芹 - 炼海岩;刘柳;沈美娟;杨川;杨涛;周景祺;周全伟
  • 2018-11-20 - 2021-01-29 - G06Q10/02
  • 应用服务器接收用户发送的用户特征信息和课程请求信息,课程检索引擎根据课程请求信息检索课程计划信息;分析服务器获取检索到的课程的基础信息和专业评价信息,将用户特征信息与课程的基础信息进行比较。若满足课程条件,则将该课程的专业评价信息发送至用户终端,用户在预设时间内提供专业答复数据流并将其发送至分析服务器。分析服务器将专业答复数据流进行处理后作为输入数据发送至用于专业标准评价的深度神经网络模型,根据模型的输出值判断用户专业水平是否满足课程的专业标准;应用服务器为满足课程专业标准的用户进行课程预订。
  • 基于人工智能在线教育课程分配平台

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