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[发明专利]机器人系统-CN201810982755.4有效
发明人：稻垣聪;陈文杰;王凯濛 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2018-08-27 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提供一种机器人系统，降低计算学习校正量的学习次数，其中，该学习校正量用于校正机器人机构部的位置控制。机器人系统(1)包含：至少一个未学习机器人(102)，其未学习基于动作指令的位置控制的学习校正量；至少一个已学习机器人(101、103、104)，其已学习基于动作指令的位置控制的学习校正量；存储装置(210)，其保存已学习机器人的动作指令(1、3、4)和学习校正量，未学习机器人具有：校正量推定部，其根据保存于存储装置的已学习机器人(103)的动作指令(3)与本机器人的动作指令(2)的差异，校正保存于存储装置的已学习机器人的学习校正量，将校正后的学习校正量推定为本机器人的学习校正量。
机器人系统

[发明专利]确定多变量时间序列数据依赖性-CN202180028874.6在审
发明人： X-H·唐;郭运奇;S·Y·沙;P·泽尔弗斯 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：该系统包括存储计算机可执行组件的存储器。该系统还包括处理器，其可操作地耦合到存储器，并且执行存储在存储器中的计算机可执行组件。计算机可执行组件包括时间序列分析组件，其生成机器学习模型，该机器学习模型使用由不确定性测量控制的关注机制来发现多变量时间序列数据之间的依赖性。
确定多变时间序列数据依赖性

[发明专利]模型配置方法、装置、电子设备及可读取存储介质-CN201910105813.X在审
发明人：曲晓峰 -专利权人：深圳绿米联创科技有限公司
申请日： 2019-02-01 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型配置方法、装置、电子设备及可读取存储介质，该方法包括：获取第一机器学习模型；获取一个或多个第二机器学习模型，每个所述第二机器学习模型根据其对应的设备和/或平台构建；将所述第一机器学习模型的能力迁移到每个所述第二机器学习模型上，获得训练后的一个或多个第二机器学习模型；根据训练后的每个所述第二机器学习模型对与其对应的所述设备和/或平台进行配置，以使所述设备和/或平台运行训练后的所述第二机器学习模型。本方法利用模型迁移技术，将海量数据和大型机器学习模型学习到的机器学习能力嵌入到多种不同的设备中，即可将多个大机器学习模型的性能迁移到小机器学习模型，解决生活中的实际问题。
机器学习模型可读取存储介质电子设备模型配置迁移大型机器海量数据机器学习模型学习能力迁移平台构建实际问题大机器小机器嵌入学习配置申请

[发明专利]一种可改善阿尔兹海默症患者认知的智能机器人-CN201811281869.2在审
发明人：何勇 -专利权人：何勇
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： A61B5/145 文献下载
摘要：本发明公开了一种可改善阿尔兹海默症患者认知的智能机器人，包括底板、机器人本体和机器人机头，所述底板的顶部固定连接有机器人行走驱动组件，且机器人行走组件的顶部与机器人本体的底部固定连接，所述机器人本体的顶部通过连接杆与机器人机头的底部活动连接，涉及医疗机器人技术领域。该可改善阿尔兹海默症患者认知的智能机器人，实现对患者的病情进行改善，实现了通过在对患者进行药物治疗的基础上，再通过设计智能机器人使患者进行重新认知学习，达到了在药物治疗和物理治疗上同时作用，使患者进行神经修复的过程中，也在不断的学习认知的目的，可大大缩短治疗时间，实现短期内见效，且大大降低复发率。
认知阿尔兹海默症机器人本体智能机器人机器人底板药物治疗机头行走驱动组件医疗机器人底部活动人本发明神经修复物理治疗行走组件有机器人智能机器复发率连接杆学习治疗

[发明专利]一种对话机器人自动生成方法及装置-CN201710270940.6有效
发明人：汤鹏飞;彭明超;白铖;王远斌;赵紫星 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2017-04-24 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种对话机器人自动生成方法及装置，涉及机器学习领域，其中方法包括：基于用户输入的机器人建立指令确定所需创建的机器学习模型；将初始语料集合作为训练样本对机器学习模型进行训练；获取训练好的机器学习模型进行部署，并设置与机器学习模型对应的机器人对话入口；将对话交互信息输入与机器人对话入口相对应的机器学习模型，以使机器学习模型生成应答信息。本发明的对话机器人自动生成方法及装置，对用户开放建立和部署对话机器人的功能，机器学习模型的训练和部署由系统自动完成，用户无需编程便可自动建立机器学习模型并能够利用机器学习模型进行应答，提高了用户建立和部署对话机器人的效率
一种对话机器人自动生成方法装置

[发明专利]执行机器学习模型-CN201980097196.1在审
发明人： B·孙;R·伊纳姆;A·沃尔加拉基斯菲尔詹;K·范迪卡斯 -专利权人：瑞典爱立信有限公司
申请日： 2019-06-04 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本文所描述的实施例提供了用于执行机器学习模型的方法和装置。在第一节点处，基于第一数据集并使用机器学习算法开发第一机器学习模型。在第二节点处，基于第一机器学习模型和第二数据集并使用机器学习算法开发第二机器学习模型。关于第一机器学习模型与第二机器学习模型之间的差异的信息从第二节点被传送到第一节点。在第一节点处接收对执行机器学习模型的请求。响应于接收到对执行机器学习模型的请求，在第一节点处获得指示执行策略的信息。最后，取决于所获得的指示执行策略的信息：在第一节点处执行基于第一机器学习模型和关于第一机器学习模型与第二机器学习模型之间的差异的信息的机器学习模型以获得结果；或者在第一节点处部分地执行第一机器学习模型，并在第二节点处部分地执行第二机器学习模型，以获得结果。
执行机器学习模型

[发明专利]学习工具状态的机器学习装置、机器人系统以及机器学习方法-CN202010555681.3在审
发明人：羽根干人;佐藤贵之 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提供一种学习工具状态的机器学习装置、机器人系统以及机器学习方法。机器学习装置能够根据机器人使用工具进行作业时从工具施加给机器人的力来判定工具的状态。机器学习装置对机器人在作业中使用的工具的状态进行学习，其具有：学习数据取得部，其取得在机器人正在使工具进行预定的动作的期间从工具向机器人施加的力的数据、以及表示正在进行预定的动作时的工具的状态的数据，来作为学习数据集；以及学习部，其使用学习数据集生成表示力与工具的状态之间的相关性的学习模型。
学习工具状态机器装置机器人系统以及学习方法

[发明专利]通用密态数据安全计算方法-CN202310159080.4有效
发明人：沈玉龙;程珂;张志为;祝幸辉;刘新;付家瑄;宋安霄 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04L9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种通用密态数据安全计算方法，通过密态数据安全计算库中各种组件的组合可以将各种机器学习算法外包至云服务器进行隐私保护的计算，在保护数据隐私和模型安全的同时，提高机器学习算法的外包计算效率和计算精度本发明的通用密态数据安全计算库中各个组件基于各自的协议完成计算过程，这些协议均为隐私保护外包计算协议，在确保机器学习算法精度和计算高效性等前提下，可以实现半诚实威胁模型下的可证明安全，即用户和模型所有者的任何隐私信息都不会泄漏给云服务器此外，通过并行生成方式在目标组件运行计算过程中生成未运行的目标组件的辅助参数，可以提高运算的效率。
通用数据安全计算方法

[发明专利]学习线缆的状态的机器学习装置、机器人系统以及机器学习方法-CN202010461624.9在审
发明人：沟上真路 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提供一种学习线缆的状态的机器学习装置、机器人系统以及机器学习方法。机器学习装置能够定量且高精度地评价机器人的线缆的状态。机器学习装置对设置在机器人中的线缆的状态进行学习，具有：学习数据取得部，其取得机器人进行规定动作时由照相机拍摄到的线缆的图像数据、以及表示机器人进行规定动作时的线缆的状态的数据作为学习数据集；学习部，其使用学习数据集来生成表示图像数据与线缆的状态的相关性的学习模型
学习线缆状态机器装置机器人系统以及学习方法

[发明专利]用于安全纵向联邦学习的方法、装置和系统-CN202080061690.5在审
发明人：褚令洋;黄宇韬;张勇;王岚君 -专利权人：华为云计算技术有限公司
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：通过以下方式使用安全纵向联邦学习来学习机器学习模型：网络机器学习模型从多个私有机器学习模型接收一组私有机器学习模型输出。所述一组私有机器学习模型输出基于所述多个私有机器学习模型中的每一个独占拥有的数据。所述一组私有机器学习模型输出基于所述数据的样本ID对齐。所述网络机器学习模型提供预测，所述预测为所述网络模型基于所述一组私有机器学习模型输出的输出。所述网络模型向所述多个私有机器学习模型中的一个传输所述预测，所述多个私有机器学习模型中的所述一个包括标签。所述网络模型从所述多个私有机器学习模型中的所述一个接收基于所述标签和所述预测的损失，基于所述损失计算梯度，并基于所述损失更新所述网络模型的参数。
用于安全纵向联邦学习方法装置系统

[发明专利]进化的机器学习模型-CN201980027832.3在审
发明人： A·肯德尔;D·拉科;S·安巴蒂;P·普拉布;M·兰德里;J·麦金尼 -专利权人： H2O人工智能公司
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2021-01-19 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：基于多个原始特征确定多个初始机器学习模型。通过选择初始机器学习模型的子集作为一个或多个幸存机器学习模型来对多个初始机器学习模型进行过滤。生成一个或多个进化的机器学习模型。进化的机器学习模型中的至少一个至少部分基于一个或多个新特征，所述一个或多个新特征至少部分基于一个或多个幸存机器学习模型的至少一个特征的变换。比较与一个或多个进化的机器学习模型相关联的对应验证分数和与一个或多个幸存机器学习模型相关联的对应验证分数。一个或多个进化的机器学习模型或者一个或多个幸存机器学习模型中的至少一个被选择为一个或多个新的所选幸存机器学习模型。
进化机器学习模型

[发明专利]用于数据库查询处理的机器学习推理调用-CN202080070367.4在审
发明人： S·宋;Y·尹;K·K·古普塔;S·克里希纳穆尔蒂;S·史蒂芬妮;S·森古普塔;J·内 -专利权人：亚马逊技术股份有限公司
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本发明描述进行机器学习推理调用以用于数据库查询处理的技术。在一些实施方案中，一种进行机器学习推理调用以用于数据库查询处理的方法可以包括：至少基于将对存储在数据库服务中的数据执行的查询来生成第一批机器学习请求，其中所述查询标识机器学习服务；将所述第一批机器学习请求发送到异步请求处理程序的输入缓冲器，所述异步请求处理程序基于所述第一批机器学习请求来生成第二批机器学习请求；以及从所述异步请求处理程序的输出缓冲器获得多个机器学习响应，所述机器学习响应是由所述机器学习服务响应于接收到所述第二批机器学习请求而使用机器学习模型生成
用于数据库查询处理机器学习推理调用

[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

[发明专利]一种基于编译器的机器学习加速芯片故障实时探测方法-CN202211448646.7有效
发明人：陈志远;陈韫韬;赵季;徐宁仪 -专利权人：辉羲智能科技（上海）有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于编译器的机器学习加速芯片故障实时探测方法，包括以下步骤：T1、编译期，通过编译器对机器学习模型源代码的执行过程进行分析，针对机器学习模型执行过程使用到的各个计算单元生成随机计算的测试指令，将测试指令直接嵌入到机器学习模型各个计算单元中，模拟运行机器学习模型，获得机器学习模型全部测试指令预期校验和并记录，编译得到机器学习模型可执行文件；T2、运行时，嵌入式设备通过驱动软件加载机器学习模型可执行文件，实际运行机器学习模型，获得机器学习模型全部计算单元实际校验和，并和记录的机器学习模型全部计算单元预期校验和进行比较判断出现机器学习加速芯片硬件故障。
一种基于编译器机器学习加速芯片故障实时探测方法

[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

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