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]一种分类模型构建方法及装置-CN201910138844.5在审
  • 杨晓庆;李奘;谢君;卓呈祥;叶杰平 - 北京嘀嘀无限科技发展有限公司
  • 2019-02-25 - 2020-09-01 - G06K9/62
  • 本申请实施例公开了一种分类模型构建方法及装置,涉及计算机技术领域,本申请实施例提供的分类模型构建方法,基于初始分类模型对每个训练样本的分类结果信息和每个训练样本的分类标记,将部分具有预定分类标记的训练样本的分类标记修订为目标分类标记;并基于多个训练样本和多个训练样本中每个训练样本的分类标记,对初始分类模型进行训练,得到目标分类模型。上述技术方案在模型训练的过程中,会将数量较多的类型的训练样本标记为数据量较少的训练样本的分类标记,利用分类标记修订后的训练样本训练得到的分类模型的准确度和稳定性均得到了有效提升,即利用训练得到的分类模型能够提升数量较少的类型的数据的检出率以及数据分类的稳定性
  • 一种分类模型构建方法装置
  • [发明专利]书面语体类型的分类方法、装置、存储介质及电子设备-CN202110598080.5在审
  • 罗茵;逯燕玲;周建设;史金生;刘竞洋;陈硕 - 北京联合大学
  • 2021-05-31 - 2021-09-21 - G06K9/62
  • 本申请属于数据处理技术领域,尤其涉及一种书面语体类型的分类方法、装置、存储介质及电子设备。所述方法包括:先获取待分类书面语体样本,然后将所述待分类书面语体样本输入预先配置的书面语体类型分类模型,获取至少一个分类结果,其中,所述书面语体类型分类模型包括至少一个子分类模型,所述子分类模型是指经多个书面语体训练样本预先训练过的分类模型,所述至少一个子分类模型与所述至少一个分类结果对应,最后根据所述至少一个分类结果,确定所述待分类书面语体样本的书面语体类型。因此,以解决了传统靠人工对其加以区分,而导致所述汉语书面语体类型的分类无法批量且自动的进行分类,进而使得书面语体类型的分类成本较高等技术问题。
  • 书面语体类型分类方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]文本分类模型训练、文本分类方法、装置、设备及介质-CN202110961278.5在审
  • 张家铭 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2021-08-20 - 2021-11-12 - G06F16/35
  • 本公开提供了一种文本分类模型训练、文本分类方法、装置、设备及介质,涉及数据处理技术领域,进一步涉及深度学习和云计算等人工智能技术,包括:根据目标文本的历史存储关联数据生成目标文本样本数据;将第一目标文本样本数据输入至文本分类模型的第一文本分类器,得到第一目标文本分类结果;将第二目标文本样本数据输入至文本分类模型的第二文本分类器,得到第二目标文本分类结果;根据第一目标文本分类结果和第二目标文本分类结果确定目标文本样本数据的目标文本分类结果,以对所述文本分类模型进行训练本公开实施例能够提高文本分类模型的分类效果和泛化能力,从而提高文本分类模型的准确率,进而提高文本分类的准确率。
  • 文本分类模型训练方法装置设备介质
  • [发明专利]基于权重分配的药品分类的方法、装置、设备及存储介质-CN202111151709.8在审
  • 艾晶 - 平安医疗健康管理股份有限公司
  • 2021-09-29 - 2021-12-21 - G06F16/35
  • 本申请公开了一种基于权重分配的药品分类的方法、装置、设备及存储介质,属于人工智能技术领域。本申请通过对待分类药品的说明书信息进行文本分类,得到第一分类结果,并对待分类药品的结算记录信息进行聚类,得到第二分类结果,计算第一分类结果的权重,得到第一权重,以及计算第二分类结果,得到第二权重,基于第一权重和第二权重,对第一分类结果和第二分类结果进行加权求和,生成待分类药品的分类结果。此外,本申请还涉及区块链技术,结算记录信息可存储于区块链中。本申请在进行药品分类时,考虑药品本身特性,同时参考药品在各种疾病治疗疗程中的实际使用情况实现自动分类,降低了药品分类过程的人力投入,提高药品分类的效率和准确度。
  • 基于权重分配药品分类方法装置设备存储介质
  • [发明专利]视频分类模型的训练、视频分类方法、装置、设备及介质-CN202111001173.1有效
  • 班寅虓;谯睿智;任博 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-08-30 - 2021-11-23 - G06K9/00
  • 本申请公开了一种视频分类模型的训练、视频分类方法、装置、设备及介质,涉及人工智能技术领域中的计算机视觉技术。该视频分类模型的训练方法包括:获取样本视频和视频分类模型,样本视频对应有分类标签,视频分类模型包括至少两个视频分类子模型;调用各个视频分类子模型分别对样本视频进行分类,得到各个视频分类子模型分别输出的参考特征和视频分类结果;基于各个视频分类子模型分别对应的第一损失函数和第二损失函数,获取目标损失函数;利用目标损失函数对各个视频分类子模型进行训练,得到目标视频分类模型。此方式,扩展了训练过程所利用的监督信息,训练效果较好,根据训练得到的目标视频分类模型对视频进行分类的准确性较高。
  • 视频分类模型训练方法装置设备介质
  • [发明专利]一种基于ConvNeXt的遥感影像植被分类方法和装置-CN202211258816.5在审
  • 陆超然;王宇翔;张攀 - 航天宏图信息技术股份有限公司
  • 2022-10-14 - 2023-04-11 - G06V10/764
  • 本发明提供了一种基于ConvNeXt的遥感影像植被分类方法和装置,涉及植被分类技术领域,包括:获取样本遥感影像数据,并利用Fmix混合样本数据增强算法对样本遥感影像数据进行扩充,得到样本数据集;利用样本数据集对植被分类模型进行训练,得到目标植被分类模型,其中,植被分类模型包括基于ConvNeXt构建特征编码器和基于UperNet构建解码器;在获取到待分类遥感影像数据之后,将待分类遥感影像数据输入目标植被分类模型,得到初始分类结果;对初始分类结果中的目标对象进行临近类别融合处理,以及对类别融合处理结果中的图斑进行轮廓简化处理,得到目标分类结果,解决了现有的植被分类方法精度较低的技术问题。
  • 一种基于convnext遥感影像植被分类方法装置
  • [发明专利]一种用户分类方法及装置-CN201810063767.7有效
  • 谢仁强 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2018-01-23 - 2021-09-03 - G06K9/62
  • 本发明实施例提供了一种用户分类方法及装置,涉及计算机技术领域,该方法包括:获取待分类用户针对预设特征的特征值;将所获取的特征值输入至预先训练得到的分类模型对该待分类用户进行分类,获得该待分类用户的分类结果;其中,分类模型为:采用各个样本用户的训练信息对预设的第一模型进行训练得到的模型,一个样本用户的训练信息包括:该样本用户针对上述预设特征的特征值和该样本用户的标注分类,各个样本用户的训练信息为:由不同数据源提供的用户信息确定的信息与现有技术相比,应用本发明实施例提供的方案,分类模型的分类效果更好,获得的分类结果的准确度更高。
  • 一种用户分类方法装置
  • [发明专利]图像分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110465701.2有效
  • 刘杰;王健宗;瞿晓阳 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2021-04-28 - 2023-09-26 - G06V10/764
  • 本发明涉及人工智能技术,揭露了一种图像分类方法,包括:获取原始图像集,其中,所述原始图像集中包括有标注图像集及无标注图像集,对无标注图像集中的图像进行标注猜测,得到标注猜测图像集,汇总标注猜测图像集及有标注图像集,得到图像训练集,在预设的图像分类网络中构建表征混合层,得到混合图像分类网络,利用图像训练集对所述混合图像分类网络进行训练,得到标准图像分类网络,利用标准图像分类网络对待分类图像进行分类,得到图像分类结果,此外,本发明还涉及区块链技术,所述图像分类结果可存储在区块链的节点中。本发明还提出一种图像分类装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决图像分类准确性较低的问题。
  • 图像分类方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于信息融合技术的海洋浮游生物自动识别方法及系统-CN202210882946.X在审
  • 高瑞;刘毅然;谯旭 - 山东大学
  • 2022-07-26 - 2022-11-01 - G06V20/05
  • 本发明属于图像分类识别技术领域,提供了一种基于信息融合技术的海洋浮游生物自动识别方法及系统,包括:获取海洋浮游生物的图像信息;依据获取的图像信息,以及预设的海洋浮游生物自动分类识别模型,得到海洋浮游生物的分类识别结果;本发明提取分割后图像信息的多色彩空间对应颜色通道的手工特征及深度特征,并将所述手工特征和深度特征融合后得到融合特征,通过筛选融合特征得到训练集,依据训练集,训练多个子分类器,集成多个子分类器得到海洋浮游生物自动分类识别模型利用信息融合技术,构建了海洋浮游生物自动分类识别模型,实现了海洋浮游生物的自动分类识别,可以获得更加精准的海洋浮游生物分类结果。
  • 基于信息融合技术海洋浮游生物自动识别方法系统

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