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]群组推荐方法和系统-CN200910207130.1无效
  • 陈恩红;高建煌;向彪;刘淇;杜家春 - 华为技术有限公司;中国科学技术大学
  • 2009-10-23 - 2011-05-04 - G06Q10/00
  • 该方法包括:根据用户特征发现并创建共性群组;根据用户在所加入的共性群组中的活跃程度和用户与其他共性群组的匹配程度向用户推荐共性群组。该系统包括:共性群组发现子系统,用于根据用户特征发现并创建共性群组;共性群组推荐子系统,用于根据用户在所加入的共性群组中的活跃程度和用户与其他共性群组的匹配程度向用户推荐共性群组。本发明实施例通过用户的共性群组并根据用户与共性群组的匹配程度和在共性群组中活跃程度对用户进行推荐,从而能实现更为有效的推荐。
  • 推荐方法系统
  • [发明专利]一种细胞分类的方法、装置及设备-CN201911316367.3在审
  • 王希;何光宇;平安 - 东软集团股份有限公司
  • 2019-12-19 - 2020-05-19 - G06K9/00
  • 本申请公开一种细胞分类方法、装置及设备,所述方法包括:将待分类细胞的图像输入至细胞特征提取模型中,经过所述细胞特征提取模型的处理后,得到所述待分类细胞的类别特征共性特征;类别特征包括每个细胞类别的独有特征,所述共性特征包括每个细胞类别的共有特征;基于所述待分类细胞的类别特征共性特征,对所述待分类细胞进行分类,得到所述待分类细胞的分类结果。由于类别特征能够体现待分类细胞中每个细胞类别的独有特征,而共性特征能够体现每个细胞类别的共有特征,因此结合独有特征共性特征能够更准确的对待分类细胞进行特征表达,使得本申请基于类别特征共性特征对待分类细胞进行分类后得到的分类结果更准确
  • 一种细胞分类方法装置设备
  • [发明专利]轮毂电机电动汽车驱动系统共性与故障特征协同提取方法-CN202310484126.X在审
  • 薛红涛;戈淳;任晓波;颜骏 - 江苏大学
  • 2023-04-28 - 2023-08-01 - G06F18/213
  • 本发明公开汽车及故障检测领域中的一种轮毂电机电动汽车驱动系统共性与故障特征协同提取方法,分别采集各个子系统的电机轴承振动信号并进行时频分析,计算出所有的幅值作为元素组成各子系统的时频矩阵,将各个子系统在相同的系统内部工作状态或相同的外部耦合激励下的特征的时频元素归为一类,对归类后的数据集中的元素采用层次聚类算法分类成共性特征元素集和个性特征元素集,设定与时频矩阵同行同列的空的共性特征矩阵以及空的个性特征矩阵,对共性特征元素集和个性特征元素集中所有元素分别将其放入与自身时频相同的元素位置上,构造出共性特征矩阵和个性特征矩阵,逆变换得到共性特征参数和个性特征参数,提高特征提取的准确性和时效性。
  • 轮毂电机电动汽车驱动系统共性故障特征协同提取方法
  • [发明专利]跨领域虚假新闻检测方法-CN202110523434.X有效
  • 曹娟;王彦焱;谢添 - 杭州中科睿鉴科技有限公司
  • 2021-05-13 - 2023-05-30 - G06F16/35
  • 本发明的技术方案是:一种跨领域虚假新闻检测方法,其特征在于:将新闻文本输入经训练的领域共性特征提取模型,提取新闻文本的领域共性特征,并得出领域共性特征的谣言分类结果;将同一新闻文本输入经训练的领域特性特征提取模型,提取新闻文本的领域特性特征,并得出领域特性特征的谣言分类结果;将领域共性特征的谣言分类结果和领域特性特征的谣言分类结果加权求和,得到所述新闻文本经虚假新闻检测的判定结果。
  • 领域虚假新闻检测方法
  • [发明专利]基于多元辅助信息融合的跨域共性迁移推荐方法和系统-CN202310015107.2有效
  • 倪欣;聂婕;左子杰;谢华鑫;魏志强 - 中国海洋大学
  • 2023-01-06 - 2023-05-26 - G06F16/2457
  • 本发明属于跨域推荐技术领域,公开了一种基于多元辅助信息融合的跨域共性迁移推荐方法和系统,获取共同用户在源域和目标域上的物品评论信息、用户评论信息和用户历史偏好信息;提取平衡融合多辅助信息的用户和物品Aspect级特征;基于变分自编码器提取用户域间共性特征,并基于自注意力机制获得源域和目标域用户和物品的嵌入特征;通过得到的用户嵌入特征、物品嵌入特征预测打分。通过本发明利用多元辅助信息之间的关联来开展嵌入特征的学习,利用变分自编码器获取用户域间共性特征和域内个性特征,通过最小化共性特征与个性特征之间的互信息来进行共性信息增强,将用户偏好进行有效迁移,解决了跨域推荐过程中可能会出现的负迁移问题
  • 基于多元辅助信息融合共性迁移推荐方法系统

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