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]学习方法、管理装置和记录介质-CN202010305849.5在审
  • 片冈勇树;渡边雄仁 - 东京毅力科创株式会社
  • 2020-04-17 - 2020-10-30 - G06N20/00
  • 本发明提供一种能够高精度且高效地生成回归方程的学习方法、管理装置和管理程序。学习方法对等离子体处理装置的腔室内的发光数据进行预处理。学习方法设定用于生成回归方程的机器学习的约束,回归方程表示等离子体处理装置的蚀刻速率与发光数据之间的关系。学习方法从被进行预处理后的发光数据中选择学习对象的波长。学习方法接受对与发光数据不同的其它传感器的数据的选择。学习方法将选择出的波长、接受到的其它传感器的数据、以及蚀刻速率作为学习数据,基于所设定的约束来进行机器学习,生成回归方程。学习方法输出生成的回归方程。
  • 学习方法管理装置记录介质
  • [发明专利]一种神经网络及该神经网络的学习方法-CN201510383326.1在审
  • 胡静 - 上海电机学院
  • 2015-07-02 - 2015-09-30 - G06N3/02
  • 本发明提供一种神经网络的学习方法,包括:初始化输入样本集和样本的标识集,其中,所述输入样本集是全部已标识样本、全部未标识样本及已标识和未标识混合样本中的一种;随机抽取一个输入样本,重新训练网络,直至样本集中的样本全部取完本方法从一个新的角度上探索了模糊神经网络的应用范围问题,分析了模糊神经网络分类器在选择训练样本时,可采用的更加实际和广泛的学习方法。该学习方法相对于原有的学习方法而言,所需选择的样本范围更加扩大,实用性也大大增强,更加接近人类的学习方法,并且有效的提高了模糊神经网络的分类效果,填补了模糊神经网络训练样本学习方法的空白。
  • 一种神经网络学习方法
  • [发明专利]一种响应式教学设计方法及系统-CN201510036433.7在审
  • 朱栩 - 上海达钮信息科技有限公司
  • 2015-01-23 - 2016-08-17 - G09B19/00
  • 本发明公开了一种响应式教学设计方法及系统,可根据学生的学习基础、学习能力和学习习惯分配相适应的班级、课程、课程知识点及学习方法,根据学生对课程、课程知识点掌握程度和学习方法的效果,调整学生课程及课程知识点并选取与调整后的课程及课程知识点相适应的学习方法本发明还提供了一种响应式教学设计系统,本发明提供的一种响应式教学设计方法及系统,能够基于知识点及学习方法应用结果分析后提供的更精准的响应式学习规划,可以为不同基础、学习能力的学生按照各自的节奏进行完整课程学习,解决学习能力较强学生学习过快后浪费时间和学习能力较弱学生学习过慢后无法跟上进度的问题。
  • 一种响应教学设计方法系统
  • [发明专利]一种高光谱遥感影像目标探测方法-CN201610156117.8有效
  • 张玉香;杜博;张良培 - 武汉大学
  • 2016-03-18 - 2019-04-26 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种高光谱遥感影像目标探测方法,将多任务学习方法引入高光谱遥感影像目标探测中,多任务学习方法充分考虑高光谱遥感影像波段间的信息冗余性,提出联合稀疏表达和多任务学习的目标探测算法。多任务学习方法能够利用高光谱遥感影像波段间的冗余性提取多个子数据集,构建多探测任务,利用不同任务的数据相关性对基于稀疏表达模型的像素光谱进行更好的学习,从而提高探测效果。同时,多任务学习方法在保留足够多的判别信息的同时能够减弱冗余干扰效应。
  • 一种光谱遥感影像目标探测方法

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