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]村镇社区公共服务时空数据汇聚方法及装置-CN202110276944.1在审
  • 彭程;吴华瑞;朱华吉;郭旺;孙想;陈诚 - 北京农业智能装备技术研究中心
  • 2021-03-15 - 2021-06-25 - G06F16/29
  • 本发明提供一种村镇社区公共服务时空数据汇聚方法及装置,该方法包括:根据类型要素对村镇社区公共服务数据进行类型划分,并确定数据的特征要素;对村镇社区公共服务时空数据的特征要素分别进行类型语义提取、时间语义提取和空间语义提取;根据提取的语义特征,确定数据之间的时间关联度、空间关联度、时空关联度和语义相似度;依次按照类型特征匹配、时间关联度、空间关联度、时空关联度和语义相似度,逐级缩小数据搜索范围,以量化排序的方式筛选数据该方法建立数据之间的关联构建,能够根据检索需求进行扩展查询,帮助查找潜在数据,相比依靠经验的人工方法寻找据,更具备计算分析的科学依据,提高了海量村镇社区公共服务数据的利用率。
  • 村镇社区公共服务时空数据汇聚方法装置
  • [发明专利]一种在线迁移学习方法、装置、设备和存储介质-CN202310459656.9在审
  • 蒋晓玲 - 重庆长安汽车股份有限公司
  • 2023-04-25 - 2023-07-14 - G06F18/214
  • 本发明公开了一种在线迁移学习方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:获取n个源域离线数据和目标域离线数据;将目标域离线数据分别和n个源域离线数据,映射到公共子空间,得到n个跨域数据;分别采用n个跨域数据集训练得到n个源域离线学习模型,以及采用目标域离线数据集训练得到目标域离线学习模型;获取当前目标域在线样本,并根据当前目标域在线样本、n个源域离线学习模型和目标域离线学习模型,进行目标域在线学习模型的迁移学习本发明通过将目标域离线数据与源域离线数据映射到同一公共子空间,实现源域离线数据与目标域数据的特征空间对齐,本发明能有效提高了目标域在线样本分类的准确性。
  • 一种在线迁移学习方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种构建及验证信用评分方程过程中的元变量设计方法-CN201710038207.1在审
  • 顾凌云 - 上海冰鉴信息科技有限公司
  • 2017-01-19 - 2017-06-13 - G06Q40/02
  • 本发明公开了一种构建及验证信用评分方程过程中的元变量设计方法,中央计算机服务器与公共网络连接,中央计算机服务器有个基于一系列指令的计算机可用媒介,该指令由处理器执行,包括如下1)通过公共网络从以下至少一个数据源搜索和收集借款人的数据借款人、私有数据公共数据或社交网络数据源;2)将数据转换成一些与借款人信用风险相关的变量;3)用统计或机器学习的方法独立处理每一个变量来产生描述借款人特定方面的元变量。本发明主要提供了用来建立和验证信用评分模型的变量转换方法,有效地变量转换方法是在第一台电脑上对每个新借款人的基础数据都产生一个数据,把这些数据都标准化为一系列变量。
  • 一种构建验证信用评分方程过程中的变量设计方法
  • [发明专利]一种基于双向链表的数据筛选方法和系统-CN202210394936.1有效
  • 眭新光;关创创 - 成都卓讯智安科技有限公司
  • 2022-04-15 - 2022-10-14 - G06F16/2457
  • 本发明公开了一种基于双向链表的数据筛选方法和系统,预先按指定长度从全词规则集中提取去重后的最少公共子串集合,并建立各最少公共子串与原始字符串的映射关系,该方法包括:根据最少公共子串集合构造出采用连续内存数组存放的数据数据集中各数据成员为结构体;根据各计数值将各数据成员作为节点划分到预设双向链表指针数组的各个分区;从各分区中依次取出第一目标节点,并根据与第一目标节点关联的第二目标节点的索引值更新预设双向链表指针数组;在各分区中不存在节点时,确认完成数据筛选,从而避免了多次重新对数据的完整排序,提高了对最少公共子串集合的筛选效率。
  • 一种基于双向数据筛选方法系统
  • [发明专利]一种针对客户端深度学习的在线定制化方法及系统-CN201811290235.3有效
  • 黄罡;刘譞哲;徐梦炜;马郓 - 北京大学
  • 2018-10-31 - 2021-05-25 - G06F8/20
  • 本发明提供一种针对客户端深度学习的在线定制化方法及系统,包括服务器、至少一个客户端,所述方法包括:所述服务器利用公共数据对预设机器学习模型进行训练,获得公共模型;所述客户端从所述服务器获取所述公共模型;所述客户端获取用户个性化数据;所述客户端利用所述用户个性化数据对所述公共模型进行训练,得到定制化模型。本发明采用服务器端‑客户端协同训练的方式,在计算资源较强的服务器端先利用大量的公共数据进行预训练,将模型的参数调整到合适的位置;然后将模型下发到各个移动设备,利用本地产生的数据进行定制化训练。在客户端进行预测和定制化训练的过程中,无需上传训练数据,从而保证了隐私信息不会被泄露。
  • 一种针对客户端深度学习在线定制方法系统

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