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]人工晶体套装、设计方法、选择人工晶体的方法及设备-CN201610898769.9有效
  • 罗敏;曹立 - 东莞东阳光医疗智能器件研发有限公司
  • 2016-10-14 - 2019-08-16 - A61F2/16
  • 本发明公开了人工晶体套装、设计方法、选择人工晶体的方法及设备。人工晶体套装由多个人工晶体构成,多个人工晶体具有不同的度数,多个人工晶体的襻平面到人工晶体光学面的第二主平面之间的距离相等,该方法包括:设定多个人工晶体的度数以及所述距离;基于所述度数和所述距离,制备多个晶体前表面模具以及多个晶体后表面模具;基于所述人工晶体的度数、所述第一预设晶体度数以及所述第二预设晶体度数,分别制备所述多个人工晶体,以便获得所述人工晶体套装。本发明具有如下优点:人工晶体套装设计方法合理,可以提供准确反应不同度数的多个晶体的参数;晶体度数计算准确,不需使用通过统计获得的常数(如SRK/T公式使用的A常数)。
  • 人工晶体套装设计方法选择设备
  • [发明专利]一种非接触电子支付中实现应用选择的方法及终端-CN200910079444.8有效
  • 马景旺;贾倩 - 中兴通讯股份有限公司
  • 2009-03-11 - 2010-09-15 - G07F7/08
  • 本发明公开了一种非接触电子支付中实现应用选择的方法及终端。本发明方案中,终端接收SELECT指令,确定存在人工选择应用,并确定所述人工选择应用符合应用选择SELECT指令的要求,选择符合SELECT指令的要求的人工选择应用。这样,终端中存储有多个电子支付应用时,可以根据用户的意愿选择其中的一个或多个电子支付应用进行电子支付;进一步地,终端仍然可以支持现有的显式选择方式来选择电子支付应用,由此完善了终端选择的电子支付应用的方案进一步地,进行电子支付时使用用户期望的人工选择应用,大大提高了用户对电子支付业务的满意度,增强用户的业务体验。
  • 一种接触电子支付实现应用选择方法终端
  • [发明专利]基于伦理风险评定的人工智能伦理风险辨识和防范方法-CN202010773844.5在审
  • 朱定局 - 华南师范大学
  • 2020-08-04 - 2020-12-15 - G06N20/00
  • 基于伦理风险评定的人工智能伦理风险辨识和防范方法,包括:装置与场景获取步骤;规则和风险类型获取步骤;场景判断与规则选择步骤;规则设定步骤;场景变化检测步骤。上述方法、系统和机器人,根据事件场景动态选择合适的人工智能伦理规则来降低和防范人工智能伦理风险,使得同一个人工智能装置可以根据事件场景选择合适的不同的人工智能伦理规则,从而可以提高人工智能装置遵守人工智能伦理规则的灵活性,通过选择合适的事件场景,可以极大防范和降低人工智能伦理规则在事件场景中所产生的人工智能伦理风险。
  • 基于伦理风险评定人工智能辨识防范方法
  • [发明专利]基于大数据深度学习的个人联动区域时空预测方法-CN202011627009.7在审
  • 朱定局 - 华南师范大学
  • 2020-12-30 - 2021-04-16 - G16H50/30
  • 基于大数据深度学习的个人联动区域时空预测方法,包括:装置与场景获取步骤;规则和风险类型获取步骤;场景判断与规则选择步骤;规则设定步骤;场景变化检测步骤。上述方法、系统和机器人,根据事件场景动态选择合适的人工智能伦理规则来降低和防范人工智能伦理风险,使得同一个人工智能装置可以根据事件场景选择合适的不同的人工智能伦理规则,从而可以提高人工智能装置遵守人工智能伦理规则的灵活性,通过选择合适的事件场景,可以极大防范和降低人工智能伦理规则在事件场景中所产生的人工智能伦理风险。
  • 基于数据深度学习个人联动区域时空预测方法
  • [发明专利]基于人工神经网络的特征选择方法和装置-CN201410834973.5在审
  • 祁仲昂;胡卫松 - 日本电气株式会社
  • 2014-12-26 - 2016-07-20 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种基于人工神经网络的特征选择方法和装置,其中该方法包括:根据待选择的K个特征和O个输出目标构造具有输入层、中间层和输出层的人工神经网络;利用训练集对所述人工神经网络进行训练,以确定所述人工神经网络中各层至下一层的连接权重,其中,训练时所用的优化函数包括对所述输入层进行稀疏性约束的项,以使得所述输入层至下一层的连接权重能够表示对所述K个特征的选择结果。通过在人工神经网络的输入层添加稀疏性约束,能够实现在对人工神经网络进行训练的同时得到特征选择结果,提高了对人工神经网络进行特征选择的效率。
  • 基于人工神经网络特征选择方法装置

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