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[发明专利]内燃机的控制装置以及内燃机中的学习值的学习方法-CN201811374308.7有效
发明人：井户侧正直;村上成美;杉本元浩 -专利权人：丰田自动车株式会社
申请日： 2018-11-19 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： F02D41/40 文献下载
摘要：本发明提供一种内燃机的控制装置以及内燃机中的学习值的学习方法，控制装置包括：P/L学习部，其实施P/L学习处理；吹扫学习部，其实施吹扫学习处理；空燃比学习部，其实施空燃比学习处理；以及存储部，其存储有各学习处理的学习结果在内燃机启动时各学习处理的学习结果未存储于存储部的情况下，P/L学习部每当缸内喷射阀进行P/L喷射时通过P/L学习处理对缸内喷射阀的喷射特性进行学习，在P/L学习处理完成前使P/L学习处理中断。以P/L学习处理的中断为条件，吹扫学习部实施吹扫学习处理，空燃比学习部开始空燃比学习处理。而且，以吹扫学习处理完成为条件，P/L学习部恢复P/L学习处理。
内燃机控制装置以及中的学习学习方法

[发明专利]深度学习网络处理装置、方法及图像处理单元-CN201711105542.5在审
发明人：余智超 -专利权人：福州瑞芯微电子股份有限公司
申请日： 2017-11-10 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种深度学习网络处理装置、方法及图像处理单元，所述深度学习网络处理装置包括：图像采集单元、应用处理单元和包括至少两个级联的深度学习网络处理单元的图像处理单元；至少一个深度学习网络处理单元与图像采集单元相连，从图像采集单元接收图像序列；各级联的深度学习网络处理单元分别根据深度学习网络的不同部分或深度学习网络中图像处理算法的不同部分对接收到的图像序列进行处理；至少一个深度学习网络处理单元与应用处理单元相连，将处理后的图像序列发送至应用处理单元。本发明中把深度学习网络的不同层次放到不同的深度学习网络处理单元上，让终端适配不同复杂度的深度学习网络，同时处理不同场景的图像输入。
网络处理单元学习图像采集单元图像处理单元网络处理装置应用处理单元图像序列网络图像处理算法接收图像图像输入终端适配复杂度级联场景发送

[发明专利]一种基于图像处理技术的学习效率监测陪伴机器人-CN202010455509.0在审
发明人：刘则 -专利权人：天津市微卡科技有限公司
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2020-08-21 - 主分类号： B25J11/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图像处理技术的学习效率监测陪伴机器人，包括陪护机器人和图像处理装置，图像处理装置设有图像处理控制系统，图像处理控制系统包括图像处理控制单元、红外传感检测单元、摄像采集检测单元，陪护机器人包括学习内容单元、学习过程监测单元、语音交互单元、存储单元和学习处理控制单元，图像处理控制单元、学习内容单元、学习过程监测单元、学习存储单元和语音交互单元均数据传输至学习处理控制单元。本发明所述的一种基于图像处理技术的学习效率监测陪伴机器人，可以对学生日常学习内容进行实现把控，学习效率进行实施检测，同时可以通过人脸图像处理进行分级加密处理。
一种基于图像处理技术学习效率监测陪伴机器人

[发明专利]学习系统、学习方法和程序-CN201980085721.8在审
发明人：蓝正州 -专利权人：乐天集团股份有限公司
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：学习系统(S)的取得单元(101)取得使学习模型学习的教师数据。学习单元(102)根据教师数据来反复执行学习模型的学习处理。学习单元(102)在对学习模型的一部分层的参数进行量化而执行学习处理以后，对所述学习模型的其他层的参数进行量化而执行学习处理。
学习系统学习方法程序

[发明专利]基板处理装置、方法、系统以及学习用数据的生成方法-CN202011559598.X在审
发明人：犹原英司;太田乔;池内崇;中村康则 -专利权人：株式会社斯库林集团
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： H01L21/67 文献下载
摘要：本发明提供一种基板处理装置、基板处理方法、基板处理系统以及学习用数据的生成方法。基板处理装置包括喷嘴、移动机构、存储部及控制部。移动机构使喷嘴移动。存储部存储学习完毕模型。学习完毕模型是通过将表示喷嘴的移动速度的学习对象速度信息与处理量作为学习用数据进行学习而生成，所述处理量是以基于学习对象速度信息的速度来使喷嘴移动并对学习对象基板执行处理而获取。控制部将处理量的目标量输入至学习完毕模型，由此，从学习完毕模型输出处理时速度信息。控制部在对处理对象基板执行处理时，控制移动机构，以使喷嘴以基于处理时速度信息的速度而移动。处理时速度信息表示喷嘴的移动速度。
处理装置方法系统以及习用数据生成

[发明专利]机器学习装置和机器学习系统-CN202180035638.7在审
发明人：并木勇太 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：提供一种能够使学习数据轻量化来高速地进行学习的机器学习装置和机器学习系统。机器学习装置具备：机器学习部，其对学习数据进行学习，该学习数据包含图像和针对图像的标签；图像处理部，其使用图像处理程序来对图像进行图像处理；轻量学习数据制作部，其从图像中截取用于在机器学习部的学习中使用的部分图像，来制作包含部分图像的轻量学习数据；以及学习数据控制部，其使轻量学习数据与所述图像处理程序相关联地存储，其中，机器学习部对学习数据或轻量学习数据进行学习。
机器学习装置系统

[发明专利]一种嵌入式深度学习处理器-CN201610342944.6在审
发明人：史传进;陈迟晓;张怡云;马睿;丁宏伟 -专利权人：复旦大学
申请日： 2016-05-23 - 公布日： 2016-10-12 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明属于集成电路技术领域，具体为一种嵌入式深度学习处理器。该深度学习处理器包括：中央处理器（CPU），完成处理器学习和运行过程中必要的逻辑运算、控制及存储工作；深度学习单元，深度学习算法的硬件实现单元，是进行深度学习处理的核心部件。该深度学习处理器结合传统CPU与深度学习组合单元，其中深度学习组合单元可由多个深度学习单元任意组合，具有可扩展性，可针对不同的计算规模，作为人工智能应用的核心处理器。
一种嵌入式深度学习处理器

[发明专利]学习装置、学习方法及计算机可读介质、判定装置、判定方法及计算机可读介质-CN202110123638.4在审
发明人：藤井凉平;林艳艳 -专利权人：横河电机株式会社
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供一种学习装置，该学习装置具有：学习用数据取得部，其取得包含对设备进行测定而得到的测定数据以及设备的状态在内的学习用数据；学习用预处理部，其进行降低学习用数据中的测定数据的漂移的预处理，输出预处理完毕学习用数据；以及学习处理部，其使用预处理完毕学习用数据，进行对模型进行学习的处理，该模型根据预处理后的测定数据对设备的状态进行判定。
学习装置学习方法计算机可读介质判定方法

[发明专利]一种具有智能学习功能的处理方法及其系统-CN201711109690.4在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：成都钰月科技有限责任公司
申请日： 2017-11-11 - 公布日： 2018-02-02 - 主分类号： G06N99/00 文献下载
摘要：本发明提供一种具有智能学习功能的处理方法及其系统，通过学习内容输入单元、对所输入的学习内容进行判断的判断单元、进行学习内容处理的中央处理单元以及学习内容输出单元，所述学习内容输入单元、判断单元、中央处理单元以及学习内容输出单元依次连接
一种具有智能学习功能处理方法及其系统

[发明专利]一种具有智能学习功能的处理方法及其系统-CN201310467102.X无效
发明人：陈淮琰;王秦秦 -专利权人：无敌科技(西安）有限公司
申请日： 2013-09-29 - 公布日： 2015-04-15 - 主分类号： G06F15/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种具有智能学习功能的处理方法及其系统，通过学习内容输入单元、对所输入的学习内容进行判断的判断单元、进行学习内容处理的中央处理单元以及学习内容输出单元，所述学习内容输入单元、判断单元、中央处理单元以及学习内容输出单元依次连接
一种具有智能学习功能处理方法及其系统

[发明专利]一种基于区块链网络的机器学习模型处理方法-CN202211302357.6在审
发明人：张辉辉;张彭;曲秀清 -专利权人：潍坊学院
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F21/44 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习模型处理技术领域，且公开了一种基于区块链网络的机器学习模型处理方法，包括机器学习模型处理系统，所述机器学习模型处理系统包括身份认证单元、预处理单元、反馈单元、区块链网络单元、人工智能单元、处理单元、分析单元、特征值工程单元和机器学习模型单元，通过采用空值处理、离群值处理、归一化或数据缩放、编码分类特征和离散化多种预处理方式，对机器学习模型要学习的原始数据信息进行预处理，便于快速从海量的原始数据中找到与机器学习模型的目标数据信息相对应的数据信息，提高机器学习模型学习的效率，且并通过反馈单元预设逻辑辅助，便于对进行预处理时快速找到预处理过程中出现的程序错误或预处理错误。
一种基于区块网络机器学习模型处理方法

[发明专利]模型集成装置、模型集成方法、模型集成程序、推定系统、检查系统以及控制系统-CN201980082141.3在审
发明人：米谷竜;诹访正树;宫浦宏之 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供用于构建能力更高的学习完毕的学习模型的技术。本发明的一方面所涉及的模型集成装置具备：模型收集部，从多个学习装置分别收集学习完毕的学习模型；集成处理部，对各学习完毕的学习模型，执行对设定在共同部分内的集成范围中所反映的机器学习的结果进行集成的集成处理；以及模型更新部，通过将集成处理的结果向各学习装置发送，并对于各学习装置，使集成处理的结果用于各学习完毕的学习模型内的集成范围，从而对各学习装置保持的学习完毕学习模型进行更新。
模型集成装置方法程序推定系统检查以及控制系统

[发明专利]模型生成方法、异常要因推定装置及方法、基板处理装置、学习方法、装置及数据制作方法-CN202110205886.3在审
发明人：脇田明日香;泽崎尚树;太田乔 -专利权人：株式会社斯库林集团
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明提供一种学习完成的模型生成方法、异常主要原因推定装置、基板处理装置、异常主要原因推定方法、学习方法、学习装置以及学习数据制作方法。学习完成的模型生成方法包括：获取学习数据的步骤；以及通过对学习数据进行机器学习从而生成学习完成的模型的步骤，所述学习完成的模型推定经处理流体处理后的处理对象基板的异常的主要原因。学习数据包含特征量及异常主要原因信息。异常主要原因信息表示经处理流体处理后的学习对象基板的异常的主要原因。特征量包含表示时序数据中的区间数据的时间推移的特征的、第一特征量信息，所述时序数据表示利用处理流体对学习对象基板进行处理的基板处理装置使用的物体的物理量。第一特征量信息由时间表示。
模型生成方法异常要因推定装置处理学习方法数据制作方法

[发明专利]一种心电表征自监督学习方法-CN202211241397.4有效
发明人：王宁;王宗敏;宋洪军;谭健;高健;于婕;冯盼盼;葛昭阳;周艳杰;周兵;汪振华 -专利权人：郑州大学;河南云心电网络科技有限公司;云心电网络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本发明涉及心电数据处理、深度学习、对比学习和对抗学习技术领域，具体涉及一种心电表征自监督学习方法，包括以下步骤：步骤1，基于增噪处理和滤波处理实现心电数据转换处理，心电数据转换处理分为预处理阶段、增噪处理阶段和滤波处理阶段；步骤2，基于对抗学习构建编码器与判别器对抗任务，通过构建心电表征自监督学习模型的对抗学习模块，以实现编码器和判别器的对抗任务；步骤3，基于回归网络构建心电时空回归任务，通过构建心电表征自监督学习模型的回归模块，以实现心电数据时空回归任务；步骤4，基于对比学习构建患者对比任务，构建心电表征自监督学习模型的对比学习模块，以实现患者对比任务。
一种表征监督学习方法

[发明专利]机器学习方法及机器学习系统-CN202111430621.X在审
发明人：千叶宽也;晴山阳平;横山大树 -专利权人：丰田自动车株式会社
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种机器学习方法及机器学习系统，抑制服务器的处理负荷过剩地变高。在具备具有机器学习模型的车辆(2)和能够与车辆通信的服务器(3)的机器学习系统(1)中进行的对模型参数的值进行机器学习的机器学习方法包括以下步骤：服务器检测服务器的当前的处理负荷；服务器基于处理负荷来决定在服务器及车辆的各自中进行的机器学习的处理量；服务器根据决定的服务器中的机器学习的处理量来对模型参数的值进行机器学习；及车辆根据决定的车辆中的机器学习的处理量来对模型参数的值进行机器学习。服务器在处理负荷相对高时与相对低时相比减少服务器中的机器学习的处理量。
机器学习方法学习系统

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