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]融入个体异质性和动态从众性的网络舆情极化方法及其系统-CN201911011520.1在审
  • 陈庭贵;李倩倩;王伟刚 - 浙江工商大学
  • 2019-10-23 - 2020-02-18 - G06F30/20
  • 一种融入个体异质性和动态从众性的网络舆情极化方法,首先引入个体在交互过程中对于他人观点的从众倾向动态变化函数并进一步定义了不同交互个体之间的影响度权重,将交互个体从完全同质性拓展为初始时刻观点异质性及从众异质性;然后,通过仿真发现个体态度的改变程度是有限的,在初始时刻呈一种态度的个体难以通过交互行为转变为另一种对立的态度;此外,在一定阈值内从众性低的个体更容易形成极化;最后给出网络突发群体事件的管控策略。本发明还包括融入个体异质性和动态从众性的网络舆情极化系统。本发明弥补了传统网络舆情极化方法实用性差、建模简单的缺陷,使对网络突发事件演变过程的预测准确性得到明显提升。
  • 融入个体异质性动态从众网络舆情极化方法及其系统
  • [发明专利]一种基于解耦表征学习与图神经网络的服务推荐方法-CN202211634971.2在审
  • 王东京;万峰;俞东进;张新;邓水光 - 杭州电子科技大学
  • 2022-12-19 - 2023-05-30 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种基于解耦表征学习与图神经网络的服务推荐方法,以在线应用记录的用户交互日志为数据源,获取用户的完整历史交互序列以及对应类别序列,首先在个性化程度上分别捕获用户长期的稳定兴趣和短期的动态兴趣,然后利用服务类别信息捕获用户的从众兴趣该方法针对基于隐式解耦表征学习的方法依赖于人工设置的潜在兴趣个数,难以适应不同应用场景,且没有考虑不同在线应用服务类别因素的问题,分别基于完整序列、最近序列和类别序列学习用户的长期兴趣、短期兴趣和从众兴趣,避免人工设置潜在兴趣个数的弊端,并考虑不同在线应用类别因素的影响,捕获用户的从众兴趣作为推荐结果可解释性的基础,帮助应用提供商有针对性的调整推荐策略。
  • 一种基于表征学习神经网络服务推荐方法
  • [发明专利]基于从众包导出的提示的WEB加速-CN201380022845.4在审
  • E·米滋罗斯基;G·贝伦勒基斯 - 高通互联体验公司
  • 2013-05-01 - 2015-07-29 - H04L29/06
  • 在一实施例中,UE确定要经由该UE上的移动浏览应用来加载web页面。UE从web服务器获得用于在该UE上加载web页面的web页面资源信息。UE使用该web页面资源信息来加载该web页面并且标识一个或多个提示以辅助至少一个其他UE上的一个或多个移动浏览应用来执行对该web页面的初始加载,UE然后向提示服务器报告该一个或多个提示。提示服务器从该UE以及其他UE收集提示,评估其相关性并且基于其感知到的相关性来生成和/或更新众包提示列表。提示服务器向目标UE提供众包提示列表,并且目标UE使用该众包提示列表来加载该web页面。
  • 基于从众导出提示web加速

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