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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果914830个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]基于大数据的数据分析方法和平台-CN202211254667.5在审
  • 丁浩冉;王梦琦 - 徐州海清信息科技有限公司
  • 2022-10-13 - 2023-03-21 - G06F16/958
  • 在本申请中,基于目标区域包括的多个目标子区域分别在多个历史时间下具有的目标区域代表行为信息,构建出对应的目标区域代表行为分布网络序列;依据包括的区域代表行为信息,从多个参考区域代表行为分布网络序列中,筛选出与目标区域代表行为分布网络序列匹配的参考区域代表行为分布网络序列,作为目标区域代表行为分布网络序列对应的匹配区域代表行为分布网络序列;对目标区域和匹配区域代表行为分布网络序列对应的其它区域进行关联处理,以在目标区域和其它区域之间形成关联关系。
  • 基于数据分析方法平台
  • [发明专利]用于获取数据的方法和装置-CN202180087875.8在审
  • 崇卫微;吴晓波;辛阳 - 华为技术有限公司
  • 2021-02-08 - 2023-09-01 - H04L41/14
  • 本申请提供了一种用于获取数据的方法和装置,该方法包括:第一网络中的数据分析网元确定需要获取的数据包括第二网络中待分析的数据,该数据分析网元向该第一网络中的第一网元发送请求获取所述待分析的数据的第一请求消息,该第一请求消息中包括第一指示信息,第一指示信息用于指示上述的待分析的数据需要从第二网络中获取,即第一网络中的数据分析网元可以通过第一网络中的网元获取第二网络中待分析的数据。
  • 用于获取数据方法装置
  • [发明专利]功率转换装置及其温度推算方法-CN202210185617.X在审
  • 小森谷徹 - 日本电产艾莱希斯株式会社
  • 2022-02-28 - 2023-09-05 - H02P29/68
  • 本发明的功率转换装置包括:基板;设置在所述基板上的至少一个功率元件;设置在所述基板上的至少一个温度检测部;以及温度推算部,该温度推算部利用热网络模型来推算所述功率元件的温度,所述热网络模型包括:第一热网络模型,该第一热网络模型包含从所述功率元件到所述温度检测部为止的第一热量路径上所设置的元器件的热容和热阻;以及第二热网络模型,该第二热网络模型与所述第一热网络模型相连接,且包含所述第一热量路径以外的会引起所述功率元件的温度变化的第二热量路径上的其它元器件的热容和热阻
  • 功率转换装置及其温度推算方法
  • [发明专利]一种用于网络安全的智能检测预警系统及其方法-CN202310825227.9在审
  • 魏书山;陈志峰;曹伟祺 - 广东网安科技有限公司
  • 2023-07-06 - 2023-09-05 - H04L9/40
  • 本发明公开了一种用于网络安全的智能检测预警系统和方法,涉及网络安全检测预警技术领域,包括监控中心,所述监控中心通信连接有数据监测模块、数据存储模块、特征识别模块、数据处理模块、数据分析模块和安全预警模块;数据监测模块监测网络节点的数据信息;特征识别模块判断数据流是否为攻击数据流;数据处理模块根据数据流特征参数集动态生成攻击数据流的威胁指数,数据分析模块用于根据网络节点的威胁等级和网络带宽占用率对网络节点进行环形双向链表动态排序,并根据环形双向链表动态调整网络安全预警策略,从而在面对海量的攻击数据时对系统的安全威胁状况有更加准确的了解。
  • 一种用于网络安全智能检测预警系统及其方法
  • [发明专利]多任务图架构的搜索方法、装置、行为预测方法和产品-CN202310711082.X在审
  • 朱文武;王鑫;秦一鉴 - 清华大学
  • 2023-06-15 - 2023-09-12 - G06N3/0464
  • 本发明提供了一种多任务图架构的搜索方法、装置、行为预测方法和产品,该方法应用于深度学习技术领域,该方法包括:将多个图任务输入分层解耦超网络,在分层解耦超网络中进行前向传播,得到输出的多个架构;利用输出的多个架构进行目标分类任务,得到预测结果,根据预测结果,得到损失函数;根据损失函数,进行架构参数训练,对分层解耦超网络的架构参数进行更新,对软任务协作参数进行更新;根据损失函数,进行模型参数训练,对分层解耦超网络的模型参数更新,模型参数表示图卷积操作的参数;重复步骤,得到训练完成的分层解耦超网络;将多个图任务输入训练完成的分层解耦超网络,得到多任务图神经网络架构。
  • 任务架构搜索方法装置行为预测产品

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top