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]智能分析方法及系统-CN201910241537.X有效
  • 蔡博振;郑伟;崔凯;李航 - 杭州海康威视数字技术股份有限公司
  • 2019-03-28 - 2023-09-26 - G06V20/52
  • 本申请提供一种智能分析方法及系统,该智能分析系统包括:模型训练平台、智能应用平台以及智能设备;其中:所述模型训练平台,用于进行智能算法模型训练;所述智能应用平台,用于获取所述模型训练平台训练好的智能算法模型,并基于所述智能算法模型对所述智能设备中的智能算法模型进行管理;所述智能设备,用于基于所述智能应用平台的智能算法模型管理,执行智能分析任务。该智能分析系统可以提高智能设备执行智能分析任务的灵活性。
  • 智能分析方法系统
  • [发明专利]人工智能模型控制系统与控制方法-CN202310437849.4在审
  • 段艺霖;刘建 - 上海芯歌智能科技有限公司
  • 2023-04-21 - 2023-07-28 - G06N3/008
  • 本发明揭示一种人工智能模型控制系统与控制方法,所述系统包括区块链网络、用户系统及人工知能模型,区块链网络设有存储模块,人工智能模型与区块链网络连接,用户系统调用人工智能模型,区块链网络的存储模块预先设置一智能合约模块,智能合约模块包括与预设业务对应的指令控制准则,以对人工智能模型将要执行的指令进行检验控制人工智能模型的行为,当用户系统调用人工智能模型时,人工智能模型先调取智能合约模块;在人工智能模型使用过程中,智能合约模块对人工智能模型所执行的指令进行检验,如人工智能模型将要执行的指令符合预设的指令控制准则,则允许人工智能模型执行此指令,否则不允许人工智能模型执行此指令。
  • 人工智能模型控制系统控制方法
  • [发明专利]一种基于区块链的人工智能模型保护、松耦合分布式训练方法-CN201811596925.1有效
  • 谈建中 - 谈建中
  • 2018-12-26 - 2023-07-11 - G06F21/10
  • 本发明公开了一种基于区块链的人工智能模型保护、松耦合分布式训练方法,包括:模型设计者通过模型训练智能合约在区块链上征求模型训练参与者,模型训练参与者提供算力对加入区块链的人工智能模型进行分布式训练,得到最终人工智能模型及其相关信息;人工智能模型模型所有者通过确权智能合约在所述区块链上确认对应人工智能模型的所有权;模型使用者通过防篡改智能合约验证其使用的人工智能模型的正确性;模型所有者之间、模型所有者和模型训练参与者之间可通过交易智能合约针对人工智能模型的所有权进行交易本发明提供了人工智能模型权益转让的交易机制,形成人工智能模型的市场,促使更多企业投入到人工智能模型的开发和使用中来,产生更加高附加值的价值。
  • 一种基于区块人工智能模型保护耦合分布式训练方法
  • [发明专利]O-RAN系统中的人工智能模型处理方法和装置-CN202010135512.4有效
  • 韩丽华 - 北京物资学院
  • 2020-03-02 - 2021-03-23 - H04L12/24
  • 本申请公开了一种O‑RAN系统中的人工智能模型处理方法和装置,方法包括:非实时智能处理单元向实时智能处理单元配置人工智能模型处理策略的门限;实时智能处理单元评估人工智能模型的性能,并且基于非实时智能处理单元配置的门限,向非实时智能处理单元反馈对人工智能模型处理的请求。其中请求包括:已经部署的人工智能模型工作正常,请求继续使用模型;已经部署的人工智能模型状态不佳,请求更新和部署新的人工智能模型;已经部署的人工智能模型需要停止,请求回退到传统的、不应用人工智能模型的状态
  • ran系统中的人工智能模型处理方法装置
  • [发明专利]一种智能系统测试方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211698637.3在审
  • 赵悦;赵超;肖新光 - 安天科技集团股份有限公司
  • 2022-12-28 - 2023-04-25 - G06F11/36
  • 本申请提供一种智能系统测试方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:确定待测试智能系统内包含的至少一个目标智能模型;目标智能模型用于对待测试智能系统中其对应的任务类型的任务进行处理;任意两个目标智能模型之间对应的任务类型不同;构建每一目标智能模型对应的目标待测试模型;目标待测试模型模型类型和应用框架均与其对应的目标智能模型相同;对每一目标待测试模型分别进行测试任务,得到每一目标待测试模型对应的模型测试结果;根据每一模型测试结果,生成待测试智能系统对应的系统测试结果。本申请避免了对智能系统以及其内的目标智能模型直接进行对抗测试,也避免了因对抗测试对智能系统以及其内的目标智能模型产生破坏。
  • 一种智能系统测试方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]智能模型的生成方法、装置、设备及存储介质-CN202211471366.8在审
  • 唐柯;陈宏武 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2022-11-23 - 2023-10-27 - A63F13/67
  • 本申请公开了一种智能模型的生成方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域。所述方法包括:生成包括智能模型在不同训练时长下得到的多个候选智能模型的第一模型池,不同的候选智能模型具有不同的自主决策能力;在第一模型池对应的能力评分范围不满足条件的情况下,调整奖励项,重新对智能模型进行训练,得到第二模型池;对第一模型池和第二模型池进行合并,得到合并模型池;在合并模型池对应的能力评分范围满足条件的情况下,从合并模型池包含的各个候选智能模型中,选择不同能力档位对应的目标智能模型。本申请通过调整奖励项对智能模型进行不同训练,可以得到自主决策能力丰富的合并模型池,从而提高了智能模型的部署多样性和灵活性。
  • 智能模型生成方法装置设备存储介质

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