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]一种热点事件挖掘方法、装置、存储介质及设备-CN202211372406.3在审
  • 郑伟伟;范磊;汤杰锋 - 讯飞智元信息科技有限公司
  • 2022-11-03 - 2023-04-07 - G06F16/335
  • 本申请公开了一种热点事件挖掘方法、装置、存储介质及设备,该方法包括:首先获取待挖掘的目标事件文本;然后将其输入至预先构建的事件分类模型,根据预先标注的热点事件的历史类别,预测其对应的热点事件类别;事件分类模型是利用无监督的聚类文本,进行有监督的训练得到的;当目标事件文本对应的热点事件类别不属于历史类别时,对目标事件文本进行文本聚类和类别聚类的串联式聚类处理,以确定其对应的新的热点事件类别。由于本申请是先利用事件分类模型对目标事件文本进行热点事件挖掘,并在确定出其不属于历史类别时,进行文本聚类和类别聚类的串联式聚类挖掘,结合有监督与无监督的热点事件挖掘方式,有效提高了热点事件挖掘结果的准确性
  • 一种热点事件挖掘方法装置存储介质设备
  • [发明专利]基于LSTM的滴滴订单需求预测方法及装置-CN202010593477.0在审
  • 李颖;杨晓萌;朱东阳;杨润佳;田濡霞;贺伟;盖腾飞 - 长安大学
  • 2020-06-27 - 2020-10-09 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于LSTM的滴滴订单需求预测方法,包括以下步骤:对获取的GPS订单数据进行筛选清洗得到预处理数据,将预处理数据匹配到实际地图道路网络中;对预处理数据进行聚类分析得到区域数据簇,根据区域数据簇将实际地图道路网络划分若干子区域;根据子区域中的预处理数据训练基于长短期记忆网络的订单预测模型;通过订单预测模型预测每一子区域每一时段内的起点订单数量和终点订单数量,寻找热点区域;计算热点区域的订单差值,根据订单差值判断子区域该时段的车辆实际需求量本发明还公开了一种基于LSTM的滴滴订单需求预测装置,本发明有利于提高滴滴司机的经济效益并提升乘客的乘车体验。
  • 基于lstm滴滴订单需求预测方法装置
  • [发明专利]一种针对twitter的热点事件爆发预测的方法-CN201911390362.5在审
  • 鲁宁;杨震 - 北京工业大学
  • 2019-12-27 - 2020-05-12 - G06F16/35
  • 本发明涉及一种针对twitter的热点事件爆发预测的方法,用于预测twitter中的某个热点事件是否会造成大规模传播,具体技术方案为,首先通过twitter官方API接收实时推文消息。根据需要预测的某个话题将所需的推文整合并组建用户关系网,并将网络分解表达。最终使用分解后的网络预测。该方法相较于传统的情感分析、用户分析方法,能够从全网的用户关系网构成角度出发,全面了解事件网络状态以及波及用户范围,能够及时快速知道当前事件发展趋势,给出预测结果。
  • 一种针对twitter热点事件爆发预测方法

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