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]模拟壁炉-CN200680024562.3无效
  • 亚瑟·珀顿;罗纳德·迈克尔·瓦伦 - 基础持股公司
  • 2006-06-02 - 2008-07-09 - F24C7/00
  • 公开了一种包括安装在框架内的平板屏幕显示面板的模拟壁炉。该面板被配置成显示至少一个火的图像序列,图像序列存储在存储设备上,该壁炉的特征在于还包括可安装到框架的前面的单个玻璃薄板,薄板具有比面板的覆盖区大的覆盖区。理想地,将面板设置为烟色玻璃面板。存储设备可以是闪存卡,可在框架的侧面板上的容纳槽中容纳该存储设备。
  • 模拟壁炉
  • [发明专利]基于LSTM深度学习模型的销售预测优化方法-CN202011407174.1在审
  • 唐军;孙永强 - 四川长虹电器股份有限公司
  • 2020-12-04 - 2021-02-19 - G06Q30/02
  • 深度学习模型的销售预测优化方法,包括:步骤S1:采集销售预测数据;步骤S2:数据预处理,包括对异常数据进行离散点数据分析、补充缺失值数据和字段类型转换;步骤S3:将销售预测数据分解为一组性能较好的近似序列和若干组细节序列,分别对近似序列和细节序列进行预测;步骤S4:利用GRU框架实现自定义前向框架方法,采用自适应调节学习率的随机梯度下降算法adam与遗传算法组合算法解决最优解问题。本发明运用GRU实现自定义前向框架方法,并采用自适应调节学习率的随机梯度下降算法adam与遗传算法组合算法解决最优解问题,解决LSTM深度学习模型计算耗时导致销售预测系统耗时较长的问题。
  • 基于lstm深度学习模型销售预测优化方法
  • [发明专利]函数调用方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111447422.X在审
  • 秦连松 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2021-11-30 - 2023-06-02 - G06F8/41
  • 本公开是关于一种函数调用方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:接收客户端发送的预设框架函数的输入参数,输入参数包括:第一函数的标识、第二函数的标识、第二函数的实参序列;基于输入参数,调用预设框架函数,得到第一函数的第一返回值,以及将返回值返回给客户端,预设框架函数被调用时用于:基于第一函数的标识从函数库中确定出第一函数;基于第二函数的标识从函数库中确定出第二函数,并基于实参序列,调用第二函数,得到第二函数的第二返回值序列;基于第二返回值序列,调用第一函数,得到第一函数的第一返回值。
  • 函数调用方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种基于WF4.5的流程引擎框架设计方法-CN201710708090.3有效
  • 薛源;曹剑 - 成都好医生医学检验所有限公司
  • 2017-08-17 - 2020-11-10 - G06F8/20
  • 本发明公开了一种基于WF4.5的流程引擎框架设计方法,用户发出启动一个流程的命令,命令中包括初始启动流程的数据信息;获取初始启动流程的数据信息中类的实例的类型,序列化类的实例每个属性赋值后的对象为字节数组,并将类的实例的类型与序列化后的字节数组再反序列化为一个包含类型与字节数组的对象,这个对象名为object content with type。这个对象可以被反序列化从而被任何第三方系统调用并使用到。该方法能够有效利用.NET 4.5中自带的WF4.5框架的功能,既能够有效解决流程的设计、部署、版本管理、人机任务、第三方系统对接等问题,又能够作为独立框架被任何系统使用。
  • 一种基于wf4流程引擎框架设计方法

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