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]一种发动机飞轮不规则度自学习系统及方法-CN202111033254.X在审
  • 高伟锋 - 马瑞利(中国)有限公司
  • 2021-09-03 - 2022-01-11 - G05B13/04
  • 本发明提供一种发动机飞轮不规则度自学习系统及方法,涉及发动机技术领域,包括:一诊断模块,用于供操作人员输入一自学习命令;一发动机控制模块,分别连接诊断模块、一制动踏板和一发动机,用于在接收到自学习命令并持续接收到制动踏板的一制动信号时,根据自学习命令进行发动机的飞轮不规则度自学习,实时反馈自学习过程中的自学习状态,并在发动机的飞轮不规则度自学习完成后保存自学习得到的飞轮不规则度;诊断模块还用于接收并显示自学习状态。有益效果是本系统及方法排除了人为操作对自学习过程的干扰,有效提高了自学习成功率,解决了传统操作无法适配部分混合动力汽车发动机飞轮自学习需求。
  • 一种发动机飞轮不规则自学习系统方法
  • [发明专利]基于联邦学习的系统安全漏洞检测方法及设备-CN202111369304.1在审
  • 彭长根;黄湘洲;丁红发;田有亮;樊玫玫 - 贵州大学
  • 2021-11-18 - 2022-02-08 - G06F21/57
  • 本申请涉及一种基于联邦学习的系统安全漏洞检测方法及设备,方法包括:模拟待检测联邦学习系统的联邦模型训练过程;在联邦模型训练过程中,随机选取联邦模型的训练节点进行模拟攻击;对受到模拟攻击之前的联邦模型和受到模拟攻击之后的联邦模型分别进行仿真,并将仿真结果进行对比生成对比结果;根据对比结果判断待检测联邦学习系统的安全性能。本申请中在待检测联邦学习系统进行模型训练的过程中随机选取联邦模型的训练节点进行模拟攻击来评测待检测联邦学习系统的安全性能,可以提前了解待检测联邦学习系统到对于重放攻击的防御程度,从而及时做出改进和完善。
  • 基于联邦学习系统安全漏洞检测方法设备
  • [发明专利]一种车辆再识别方法及系统-CN201711395760.7有效
  • 张史梁;田奇;高文;刘晓滨 - 北京大学
  • 2017-12-21 - 2020-10-27 - G06K9/46
  • 本发明提供了一种车辆再识别方法及系统,基于车辆部件特征与集合距离度量学习,包括如下步骤:提取车辆的全局特征及局部特征,并基于局部特征的质量确定每个局部特征所占权重;通过集合距离度量学习,完成车辆再识别过程本发明使用集合距离度量学习加速特征学习过程。集合距离度量学习首先将同一辆车的不同图片视为一个集合,通过减小每个集合内部的图片距离,同时增大不同集合之间的距离优化特征学习过程
  • 一种车辆识别方法系统
  • [发明专利]一种基于深度学习的预包装品质识别方法-CN201811152465.3在审
  • 张耿霖 - 大连九州创智科技有限公司
  • 2018-09-29 - 2020-04-07 - G06K9/62
  • 本发明提供一种基于深度学习的预包装品质识别方法,至少包括:离线训练过程及在线识别过程;离线识别过程:采集预包装图像的图像采集单元采集图像,并将图像采集单元采集的图像传至预处理单元进行预处理;预处理单元处理后的图像传至数据学习单元;数据学习单元学习后的数据传至储存单元储存;在线识别过程:采集预包装图像的图像采集单元采集图像,并将图像采集单元采集的图像传至预处理单元进行预处理;预处理单元处理后的图像传至数据学习单元;识别单元调用储存单元内储存的模型进行识别本发明通过学习模型实现识别的准确性和准确性,通过采集图像识别出包装的优劣,节省了人力劳动降低了检测的成本。
  • 一种基于深度学习包装品质识别方法
  • [发明专利]一种基于增量学习的孪生网络目标跟踪的方法-CN202211073134.7在审
  • 汲清波;陈奎丞;候长波;李子琦;吴江江;孔德强;戚宇飞 - 哈尔滨工程大学
  • 2022-09-02 - 2022-12-02 - G06V20/40
  • 本发明公开了一种基于增量学习的孪生网络目标跟踪的方法,将增量学习应用到目标跟踪网络模型的更新过程中;首先,将跟踪网络SiamRPN++的RPN复制为学生模型,利用跟踪过程中产生的高可信度目标作为在线训练的小样本集;然后,利用增量学习的方式学习上一帧网络产生的小样本集,对模型通过域扩展以及知识蒸馏的方式训练学生模型;最后,利用学生网络模型产生的目标信息和教师网络模型产生的目标信息进行动态加权融合以更新位置;本发明利用增量学习的方式使离线训练的模型具有自适应的学习能力,不仅有效利用了跟踪过程中目标的历史信息,还避免了对模型进行大规模的离线训练,提升了孪生网络算法在跟踪过程中处理目标形变情况的能力。
  • 一种基于增量学习孪生网络目标跟踪方法
  • [发明专利]基于点阵笔数据的学习情况评价方法、装置和电子设备-CN202310204041.1在审
  • 刘娟;李燕;王曼婕 - 北京一起教育科技发展有限公司
  • 2023-03-06 - 2023-06-23 - G06Q10/0639
  • 本申请提供一种基于点阵笔数据的学习情况评价方法、装置和电子设备,其中,该方法包括:获取各学生的题目作答数据和点阵笔采集到的、学生作答题目过程中产生的作答过程数据;基于题目作答数据和所述作答过程数据,得到各学生的题目作答指标;利用高阶CFA框架对各学生的题目作答指标进行处理,得到评价参数;根据得到的评价参数和各学生的题目作答指标,对各学生的学习指标进行计算,并通过计算得到的各学生的学习指标,对各学生分别进行评价;利用高阶CFA框架对难题尝试率等7个题目作答指标进行处理,对题目作答过程中各学生的学习的坚韧性、专注性、时间管理情况以及作业成就情况等学习品质进行量化,对学生的学习品质进行客观准确评价。
  • 基于点阵数据学习情况评价方法装置电子设备
  • [发明专利]基于深度学习和知识图谱的课外学习辅导系统及实现方法-CN201910596244.3在审
  • 王浩 - 浙江有教信息科技有限公司
  • 2019-07-03 - 2021-01-05 - G06Q50/20
  • 本发明公开了辅导学习技术领域的基于深度学习和知识图谱的课外学习辅导系统及实现方法,包括如下步骤:步骤一、对学习的资源、题目进行资源标签化,对学生、教师及其他的社群标签化,并形成知识图谱化;步骤二、学生预习、复习回顾,在线看资源;学生做作业、学习、考试、在线做题目;步骤三、收集学生学习过程和结果数据,收集学生社群的学习行为数据,基于认知模型、知识结构进行诊断分析,生成学生学情报告、学生画像,加入到知识图谱中,并进一步完善学习资源、题目、学生、教师、社群的标签,强化知识图谱,本发明在学生课外学习的教学练测评过程,引入了学生认知能力模型,采用深度学习和知识图谱的技术,提供中小学生课外个性化学习辅导。
  • 基于深度学习知识图谱课外辅导系统实现方法
  • [发明专利]组件化的强化学习模型处理方法、系统、设备和存储介质-CN202110171433.3在审
  • 朱恒满;周正;张正生;刘永升 - 超参数科技(深圳)有限公司
  • 2021-02-07 - 2021-05-28 - G06N20/00
  • 本申请涉及一种组件化的强化学习模型处理方法、装置、计算机设备和存储介质。包括:获取虚拟对象在与交互环境进行交互过程中所产生的交互数据;虚拟对象是由部署于云端的强化学习系统中的运行组件所控制;强化学习系统还包括学习组件和评估组件;通过学习组件,基于交互数据对强化学习模型进行迭代训练;在迭代训练的过程中,通过评估组件对迭代训练所得的强化学习模型进行评估,根据评估所得的结果判断迭代训练所得的强化学习模型是否满足交互条件;若否,则根据迭代训练所得的强化学习模型对运行组件关联的模型进行更新,以使运行组件基于更新的强化学习模型控制虚拟对象。采用本方法能够降低在不同业务中复用强化学习模型训练框架的复杂度。
  • 组件强化学习模型处理方法系统设备存储介质

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