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]一种小学课外图书分级阅读评价和推荐方法及系统-CN202210623160.6在审
  • 孙媛;梁家亚 - 中央民族大学
  • 2022-06-02 - 2022-08-30 - G06F16/9536
  • 本发明公开了一种小学课外图书分级阅读评价和推荐方法及系统;其中,该方法包括以下步骤:从课外图书中选取了小学三个学段适用图书,构建小学课外阅读图书语料库;从图书多样性,图书复杂度,图书衔接性三个综合特征出发,分析、研判后得到图片、汉字、词汇、句子以及篇章五个层面多种特征作为小学课外图书分级阅读评价方法的备选特征集;运用数据分析软件筛选出最优综合特征构建小学课外图书分级阅读评价方法;将小学课外图书分级阅读评价方法预测图书的适用学段运用到协同过滤推荐算法计算用户相似度的过程中
  • 一种小学课外图书分级阅读评价推荐方法系统
  • [发明专利]一种近红外谱区新疆红枣品质分级建模方法-CN201110025060.5无效
  • 罗华平;卢启鹏 - 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
  • 2011-01-24 - 2011-09-14 - G01N21/25
  • 一种近红外谱区新疆红枣品质分级建模方法,涉及近红外谱区对天然产物品质分级的建模方法,它解决现有采用随机选择枣样品近红外光谱差异较大,且无法分离影响光谱变化的主要光谱特征因子,进而导致分级建模效果差的问题,通过对样品外观特征初步挑选后,对同批次红枣样品逐个扫描;经过适当的光谱预处理后获得该批次红枣样品的平均光谱,并与原样品光谱图按相似度筛选,挑出光谱差异较大的样品,对剩余的再进行光谱扫描,反复调整和逐步细分,直到该批次样品的光谱差异在所需的精度范围内,将分离出的特征因子编码建立子模型,运用该方法成功分离出新疆红枣的特征因子和建立了子模型,本发明适用于如红枣、苹果、梨子等果品品质分级
  • 一种红外新疆红枣品质分级建模方法
  • [发明专利]文本难度分级及训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111641248.2在审
  • 王永杰 - 上海流利说信息技术有限公司
  • 2021-12-29 - 2022-05-13 - G06F16/35
  • 文本难度分级及训练方法、装置、电子设备、存储介质,其中,文本难度分级训练方法包括:获取已标注的第一目标文本集,其包含各文本对应的难度真实值的标签数据;对第一目标文本集中的各文本进行预处理,得到第一训练文本集中各文本对应的特征集;根据第一训练文本集中各文本对应的特征集和预先设置的权重系数,建立难度分级评估模型;获取未标注的第二目标文本集,计算未标注的第二目标文本集中各文本对应的难度伪标签值,得到已标注的第二目标文本集;将第一训练文本集、已标注的第二目标文本集输入至预设的预训练模型,得到文本难度分级模型。采用上述方案,在对文本的阅读难度进行分级时,能够提高文本难度分级的准确性。
  • 文本难度分级训练方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]选矿磨矿中的最大可选粒度分级工艺-CN201310012055.X无效
  • 彭会清 - 武汉理工大学
  • 2013-01-11 - 2013-04-24 - B03B7/00
  • 本发明涉及一种选矿中的最大可选粒度分级工艺,属于选矿磨矿分级工艺。选矿磨矿中的最大可选粒度分级工艺,其特征在于它包括如下步骤:皮带给矿进入球磨机,从球磨机的格子板内流出来的矿物从球磨机的出料处进入旋流器分级;旋流器分级后的返砂返回磨矿机,旋流器分级后的溢流产物进入高频振动筛进行二段分级,高频振动筛的大于最大可选粒度Dxmax粒级的返砂和球磨排矿一起进入沉砂池,然后由砂泵扬送入旋流器,完成闭路分级循环作业,高频振动筛的筛下产物进入浮选给矿。该工艺可提高分级效率。
  • 选矿磨矿中的最大可选粒度分级工艺
  • [发明专利]一种垃圾分类方法及系统-CN202210412884.6在审
  • 张波;张超 - 科大天工智能装备技术(天津)有限公司;北京科技大学
  • 2022-04-20 - 2022-05-17 - G06V10/764
  • 本发明涉及一种垃圾分类方法及系统,属于图像识别领域,该方法包括:构建垃圾分类数据集;构建粒度分级表征网络,粒度分级表征网络用于对输入待分类垃圾图像连续多次进行下采样操作获得目标特征图,对目标特征图进行N个不同尺度池化核的池化操作,并对各池化操作后的特征图进行反卷积,获得N个粒度特征图,N个粒度特征图的尺寸相同,将N个粒度特征图和目标特征图进行通道维度的拼接获得多粒度表征特征图,将多粒度表征特征图输入全连接层得到图像在各垃圾细化分类上的预测概率;采用垃圾分类数据集训练粒度分级表征网络,获得垃圾分类模型;采用垃圾分类模型对垃圾图像进行分类。
  • 一种垃圾分类方法系统

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