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]主题模型训练和主题预测方法、装置、设备及存储介质-CN202110901920.0有效
  • 邓文超 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-08-06 - 2021-11-09 - G06F40/289
  • 本申请实施例提供了一种主题模型训练和主题预测方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,在该方法中,采用综合模态特征提取器对综合模态参考数据进行特征提取,获得综合模态参考数据的综合模态特征,实现对综合模态参考数据中各个单模态参考数据的数据特征融合,故基于获得的各个综合模态特征进行聚类,获得目标主题模型时,每个聚类获得的主题特征可以更加准确地表征各个主题,从而提高主题模型的预测性能。进一步地,采用综合模态特征提取器,对目标综合模态数据的目标综合模态数据进行特征提取,获得目标综合模态特征,然后基于目标综合模态特征从目标主题模型中匹配目标综合模态数据的目标主题,从而提高主题预测的准确性
  • 主题模型训练预测方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种目标关联方法及装置-CN201810341258.6有效
  • 唐宏美;汪勇峰 - 北京环境特性研究所
  • 2018-04-17 - 2020-10-13 - G01S7/41
  • 本发明提供了一种目标关联方法及装置,该方法,包括:迭代执行:确定出至少两个在第k+1个时刻的综合特征的测量值;根据在第k个时刻的综合特征的滤波值,预测出在第k+1个时刻的综合特征的预测值;根据每个在第k+1个时刻的综合特征的预测值、每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值以及每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值,确定出每个在第k个时刻的综合特征的测量值相关联的在第k+1个时刻的综合特征的测量值;进行滤波处理,确定在第k+1个时刻的综合特征的滤波值。
  • 一种目标关联方法装置
  • [发明专利]一种用于临摹卡通图像质量分析的方法-CN201610818783.3有效
  • 路通;周先礼;巫义锐;郭梅;孙林碧 - 南京大学
  • 2016-09-12 - 2020-03-27 - G06T7/00
  • 一种用于临摹卡通图像质量分析的方法,包括训练和外形打分步骤,训练包括输入幅样本图像及模板图片,对其进行预处理和变为二值图像处理,采用图像综合特征提取方法提取综合特征,对样本图像的综合特征和模板图片的综合特征进行匹配,用匹配特征及打分分值建立分类决策树;外形打分包括:输入图片并进行预处理和变为二值图像处理,采用图像综合特征提取方法提取待打分图像的综合特征和待打分图像所对应的模板图片的综合特征,并对待打分图像的综合特征和待打分图像所对应的模板图片的综合特征进行匹配得到待打分图像的匹配特征,将待打分图像的匹配特征输入分类决策树,得到待打分图像的外形打分结果。
  • 一种用于临摹卡通图像质量分析方法
  • [发明专利]无纹理场景视频的视场区域分割方法及装置-CN201911033542.8有效
  • 张睿;张雪莲 - 衢州学院
  • 2019-10-28 - 2020-08-21 - G06K9/00
  • 该方法包括:获取视频中每个像素点在HSI颜色空间中的色调特征值和强度特征值;获取所述视频中每个像素点的综合轮廓特征值;获取所述视频中每个像素点的近期动态性特征值;根据所述每个像素点的综合轮廓特征值、近期动态性特征值以及HSI颜色空间中的色调特征值和强度特征值,生成每个像素点对应的综合视觉特征向量;根据所述综合视觉特征向量对所述视频中的视场进行区域分割。该技术方案结合综合轮廓特征值的综合视觉特征向量能够对无纹理场景视频的视场进行有效分割,提高了视场区域分割的效果。
  • 纹理场景视频视场区域分割方法装置
  • [发明专利]一种基于深度卷积与归一化的无人机目标识别方法-CN202211660374.7在审
  • 周代英 - 电子科技大学
  • 2022-12-23 - 2023-04-18 - G01S7/41
  • 本发明首先对多旋翼无人机的雷达回波数据序列进行预处理,然后输入到深度卷积特征与归一化特征综合网络中进行分类识别,卷积特征与归一化特征综合网络包括5个卷积子网、卷积特征综合子网和归一化特征综合子网,卷积特征综合子网由后3个卷积子网的卷积特征图按层次顺序进行排列,后接1个核大小为1×1的卷积层和1个全连接层,归一化特征综合子网由后3个卷积子网的归一化特征图按层次顺序进行排列,也后接1个核大小为1×1的卷积层和1个全连接层,再将卷积特征综合子网和归一化特征综合子网中的全连接层输入到softmax分类层,完成对目标的分类识别。
  • 一种基于深度卷积归一化无人机目标识别方法
  • [发明专利]特征选择方法及装置-CN201911354862.3在审
  • 李虹锋;曹清鑫;樊丹 - 中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司
  • 2019-12-25 - 2020-04-21 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种特征选择方法及装置,该方法包括:确定总体样本中各特征的离散特征值;根据各特征的离散特征值计算各特征对总体样本进行划分所获得的信息增益;根据各特征的离散特征值计算各特征间的相关系数;根据各特征与总体样本中其他所有特征的相关系数计算各特征与其他特征的相关系数综合衡量值;根据各特征对总体样本进行划分所获得的信息增益以及各特征与其他特征的相关系数综合衡量值确定各特征特征综合值,以根据所述特征综合值对总体样本中各特征进行选择。本发明提出一种衡量特征得分的计算方法,通过该方法可以较为综合的对各特征进行评价。
  • 特征选择方法装置
  • [发明专利]一种数据处理方法、装置、计算机及可读存储介质-CN202010604515.8有效
  • 陈昊 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2020-06-29 - 2023-09-19 - G06F16/9536
  • 本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、计算机及可读存储介质,可以使用人工智能领域的机器学习技术,该方法包括:获取至少两个参与用户的用户行为特征及用户社交特征;根据每个参与用户的用户社交特征,确定每个参与用户对应的社交关联用户,将社交关联用户的用户行为特征,向对应的参与用户的用户行为特征进行特征传递,得到综合特征矩阵;从综合特征矩阵中获取第一用户的第一综合特征,与第二用户的第二综合特征,获取第一综合特征与第二综合特征特征差异值,基于特征差异值识别第一用户与第二用户之间的社交删除关系。
  • 一种数据处理方法装置计算机可读存储介质

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