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]一种基于字节流的结构数据表示方法-CN201610189288.0有效
  • 张煜;荀智德;端木竹筠;赵克俭;徐慧 - 中国电子科技集团公司第二十八研究所
  • 2016-03-29 - 2020-06-12 - G06F16/25
  • 本发明公开了一种基于字节流的结构数据表示方法,包括如下步骤:步骤1,约定结构数据表示的范围;步骤2,建立对单一结构数据的通用表示方式,对单一结构数据进行统一建模,规定单一结构数据的字段名称和字段内容表示方式;步骤3,对单一结构数据的附加属性进行形式规范;步骤4,建立单一结构数据内容的数据类型规范,枚举单一结构数据的所有的数据类型,对数据类型进行限定,并建立复杂数据类型的表示规范;步骤5,建立统一的基于字节流的结构数据表示规范;步骤6,对统一的基于字节流的结构数据表示规范进行简化和约定;步骤7,对基于字节流的结构数据包在网络上传输的收发过程进行规定。
  • 一种基于字节结构数据表示方法
  • [发明专利]位置编码方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310046356.8有效
  • 曾国洋;张彬;贾超 - 北京面壁智能科技有限责任公司
  • 2023-01-31 - 2023-05-12 - G06F40/154
  • 本发明提供一种位置编码方法、装置、电子设备及存储介质,涉及自然语言处理技术领域,该方法包括:获取目标结构数据,目标结构数据为Json格式;获取目标结构数据的层级关系表示;基于层级关系表示,获取目标结构数据的位置编码结果本发明提供的位置编码方法、装置、电子设备及存储介质,通过获取Josn格式的目标结构数据的层级关系表示之后,基于上述层级关系表示,获取目标结构数据的位置编码结果,能更准确、更直观地表示目标结构数据,能更准确地获得目标结构数据的位置编码结果,能实现目标结构数据的位置编码结果的平移不变性。
  • 位置编码方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种结构参数表示获取方法及装置-CN201910786995.1在审
  • 简明;杨德刚 - 北京地平线机器人技术研发有限公司
  • 2019-08-24 - 2021-03-12 - G06T7/60
  • 公开了一种结构参数表示获取方法及装置,包括:获取待处理点云对应的目标物的预设模型参数;计算所述目标物的第一外包络点;根据所述目标物的预设模型参数,在所述待处理点云中拟合所述目标物,得到所述目标物的第一结构参数表示;根据所述第一外包络点调整所述第一结构参数表示,得到所述目标物的第二结构参数表示,其中,所述第二结构参数表示与所述第一外包络点之间的匹配程度满足预设条件;实现了准确高效的结构参数表示获取,得到准确度满足需求的目标物的结构参数表示,从而代替了人工标记,避免了人工干预,也避免了点云噪声过大、关键点缺失等情况对于结构参数表示的影响。
  • 一种结构参数表示获取方法装置
  • [发明专利]面向链接预测的交互式多模态融合方法及装置-CN202111553153.5在审
  • 张勇;李昕航;李超;王霞;盛明 - 清华大学
  • 2021-12-17 - 2022-04-08 - G06F16/36
  • 本发明提供一种面向链接预测的交互式多模态融合方法及装置,方法通过获取待预测知识图谱,包括结构模态、可视模态和文本模态;分别提取结构模态、可视模态和文本模态的高层次特征信息,得到结构模态嵌入表示、可视模态嵌入表示和文本模态嵌入表示;对结构模态嵌入表示、可视模态嵌入表示和文本模态嵌入表示进行聚合,通过双线性矩阵计算得到多模态嵌入表示;分别通过各个不同的表示预测目标实体,得到结构预测结果、可视预测结果、文本预测结果和多模态预测结果;调整各个预测结果的权重,得到目标预测结果,通过多模态融合能够有效地保留各模态中的专有知识实现互补性链接预测,极大地提高链接预测的准确度。
  • 面向链接预测交互式多模态融合方法装置
  • [发明专利]语句文本方面级情感分类方法及系统-CN202110372212.2有效
  • 鲁燃;李筱雯;刘培玉;朱振方 - 山东师范大学
  • 2021-04-07 - 2023-04-25 - G06F16/35
  • 本发明提供一种语句文本方面级情感分类方法及系统,属于文本情感分类技术领域,包括:将每个单词进行序列表示,获取序列的上下文序列信息,通过结构自注意力机制生成结构方面表示结构上下文表示;根据结构方面表示结构上下文表示,利用依存关系树的句法依存信息,结合平均池聚合方面向量的信息,提取最终嵌入,结合反向传播算法,计算不同情感极性的概率分布,预测句子最终情感极性。本发明解决了多个词之间的长距离单词依存问题,考虑了上下文依赖关系;利用结构的自我注意机制,将句子编码成一个多维矩阵,每个向量可以被视为与方面词相关的上下文,生成方面的上下文表示,揭示了多个语义片段与方面词的关系
  • 语句文本方面情感分类方法系统
  • [发明专利]基于机器学习的疾病预测装置、方法、设备及存储介质-CN202210695664.9在审
  • 谯轶轩 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2022-06-20 - 2022-08-23 - G16H50/20
  • 本发明涉及人工智能技术领域,揭露一种基于机器学习的疾病预测装置,包括:拆分模块,用于获取包含有不同疾病类型的问诊样本数据,并将问诊样本数据拆分处理为不同粒度的非结构文本的向量表示序列,提取模块,用于从问诊样本数据中提取结构文本数据,将其处理为结构文本的向量表示序列,构建模块,用于将非结构文本的向量表示序列和结构文本的向量表示序列进行拼接后输入至多预测模型进行训练和参数学习,预测模块,用于使用训练得到的疾病预测模型对用户上传的问诊数据进行疾病预测本发明能够在向量层面分别使用问诊数据中的结构信息和非结构信息作为特征进行模型训练,显著提高了多预测模型的疾病预测精度。
  • 基于机器学习疾病预测装置方法设备存储介质

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