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[发明专利]一种高性能网络数据处理平台系统-CN201410038886.9无效
发明人：柯宗贵;杨育斌;肖祥益;曾庆坚 -专利权人：蓝盾信息安全技术股份有限公司
申请日： 2014-01-26 - 公布日： 2014-05-21 - 主分类号： H04L12/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种高性能网络数据处理平台系统，该平台系统包括带Cavium处理器的业务板卡，X86管理板卡，和2插槽ATCA机箱。通过关闭交换芯片与网络数据处理器的端口的二层地址学习功能，防止与后插卡端口地址学习冲突，同时通过软硬件结合的方式和分布式的系统部署，依赖交换芯片足够强大的性能，把一部分软件工作分担给硬件，节省了网络数据处理器的不必要开销，增加了网络数据处理器的核心业务处理性能。
一种性能网络数据处理平台系统

[发明专利]机器学习(ML)基础设施技术-CN202080072144.1在审
发明人： A·波莱里;S·A·洛佩茨;M·M·布罗恩;D·D·戈尔丁;A·伊奥尼德斯;M·D·R·米斯特;H·A·P·蒙特埃奥;O·G·谢维莱弗;L·C·D·S·R·铃木;赵小雪;M·C·罗维 -专利权人：甲骨文国际公司
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开涉及用于生成组件的库以生成机器学习模型和机器学习应用的机器学习平台的系统和方法。机器学习基础设施系统允许用户(即，数据科学家)生成机器学习应用，而无需详细了解基于云的网络基础设施或了解如何生成用于构建模型的代码。机器学习平台能够分析识别出的数据和用户提供的期望的预测和性能特点以选择一个或多个库组件和关联的API以生成机器学习应用。机器学习能够监视和评估机器学习模型的输出，以允许对模型进行反馈和调整。机器学习应用能够被训练、测试和编译，以作为独立的可执行代码导出。
机器学习 ml 基础设施技术

[发明专利]基于CWK-means的在线学习资源质量分析方法-CN201910313479.7在审
发明人：马汉达;钱玉婷;刘相涛 -专利权人：江苏大学
申请日： 2019-04-18 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明属于数据分析领域，具体涉及一种基于CWK‑means的在线学习资源质量分析方法；利用学习者在网络学习平台的学习数据，采用一种基于权重的初始中心优化K‑means算法，通过学习者的学习行为对学习资源进行聚类分析，结合学习者的学习行为与成绩之间的关系，通过学习者学习行为反馈出学习资源的质量、存在的问题，便于改进，提供更优质的学习资源。
基于 cwk means 在线学习资源质量分析方法

[发明专利]一种利于提高学习兴趣的智慧课堂系统-CN201610747405.0有效
发明人：张俊 -专利权人：四川汉博德信息技术有限公司
申请日： 2016-08-30 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G09B5/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种利于提高学习兴趣的智慧课堂系统，包括多媒体白板、投影装置和实物展台，所述实物展台与多媒体白板相连，所述多媒体白板通过无线通信网络与一个教育云平台连接，该教育云平台通过无线通信网络连接有计算机和平板电脑，并在计算机和平板电脑上设有访问终端，所述教育云平台包括辅助备课授课单元、讲课录播单元、作业下发收集与评估单元、在线交流互动单元、存储单元和多媒体播放单元，所述计算机和平板电脑均与多媒体白板相连，所述多媒体白板还连接有互动课堂反馈系统该系统能够增强课堂师生互动，提升课堂趣味性，并利于对学员的学习效果进行分析评估，有效提高学员的学习热情和学习效果。
一种利于提高学习兴趣智慧课堂系统

[发明专利]一种基于课程的网络培训系统与方法-CN202111128638.X在审
发明人：蔡晶晶;陈俊;郑斐斐;胡刚;王利军 -专利权人：北京永信至诚科技股份有限公司;北京五一嘉峪科技有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于课程的网络培训系统与方法，解决现有培训系统无法适应技术更新、缺乏技术能力验证手段的技术问题。系统包括平台业务层，用于利用基础功能处理课程资源构建网络培训业务，形成网络培训过程的全程量化。利用系统提供的基本功能形成课程资源与平台服务资源的映射，形成针对课程的可复用的培训业务流程，并形成基于学员身份的课程分发，较好地适应了培训规模和培训计划的复杂度。通过培训业务流程包含的的设计对象、设计接口和设计功能形成学习、测试和实操流程间的流程切换灵活性。流程中的交互行为和交互数据形成学习效果和技能多维度量化，使得学习效果和课程质量都可以得到统计量化，形成课程设计和学习过程的优化迭代。
一种基于课程网络培训系统方法

[发明专利]基于人工智能的商品溯源数据处理方法及云平台-CN202310457625.X有效
发明人：刘克斌;周仁瑜;郭杰军;李桂华;黄润鑫 -专利权人：宗申·比亚乔佛山摩托车企业有限公司
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06Q30/018 文献下载
摘要：本发明涉及深度学习神经网络和数据处理技术领域，特别涉及一种基于人工智能的商品溯源数据处理方法及云平台。在神经网络调试过程中，将商品生产全链条监测学习报告的跨模态生产监测记录作为调试学习参考，并未限定实际商品类别下的商品生产全链条监测报告的调试学习参考，从而使调试得到的全链条生产溯源知识挖掘网络，具有确定出可以应对各类商品溯源服务器的选定商品生产全链条监测报告的共有特征的性能，在之后的溯源知识获取申请处理过程中，规避了基于不同商品溯源服务器对相同的商品生产全链条监测报告进行反复处理的问题，这样可以节约人工智能云平台的运算开销，提高商品溯源处理的时效性。
基于人工智能商品溯源数据处理方法平台

[发明专利]一种基于多智能体深度强化学习的多机探寻方法及系统-CN202310044962.6有效
发明人：肖晓晖;张涵;张晓晖 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06N3/092 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多智能体深度强化学习的多机探寻方法及系统，包括搭建机器人集群仿真平台，将机器人集群探寻任务建模为分布式部分可观测马尔可夫决策过程，获取虚拟机器人集群完成探寻任务的轨迹信息并储存在经验回放缓存中，针对虚拟机器人集群搭建图像特征提取网络、值估计网络和值分解网络，基于多智能体深度强化学习进行迭代优化，得到最佳参数，在仿真平台上将虚拟目标场景与虚拟机器人集群结合后进行组合训练，便于部署真实目标场景和真实机器人集群，本发明能够在训练时获取全局的信息进行集中式学习，使得机器人可以学习到集体行为，大大提升了工作效率，且不容易出现目标冲突、互相干扰等问题。
一种基于智能深度强化学习探寻方法系统

[发明专利]一种基于DQN的分布式计算网络协同流量调度系统与方法-CN202211226856.1有效
发明人：冯前;梁元;肖戈扬;衣晓玉;邹涛;张汝云;蒋忞昊 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DQN的分布式计算网络协同流量调度系统与方法。所述方法包括：基于分布式计算任务信息和数据面可编程转发平台中端口队列的拥塞情况构建环境特征数据，基于DQN中的动作价值网络和目标网络构建并训练深度强化学习智能体，深度强化学习智能体输出抽象动作；通过策略映射器接收抽象动作，并将其映射成可执行协同流量调度策略；数据面可编程转发平台执行策略映射器生成的可执行协同流量调度策略，并更新端口队列的拥塞情况；通过策略增益器记录分布式计算任务完成时间作为深度强化学习智能体的实时奖励，根据前后两次分布式计算任务遵循可执行协同流量调度策略产生的耗时之差，对深度强化学习智能体进行迭代优化。
一种基于 dqn 分布式计算网络协同流量调度系统方法

[实用新型]新型数据库仿真教学系统-CN201220195588.7有效
发明人：杨红心;苏威;张静;韩冰;祁姗姗;魏海丽;张白鸽;杨旭;王莉娜;王林;董岳磊;沈莉莉;吉哲;李冰;张雪颖;宋源;陈辉;王维哲;任秀娟;靳艳 -专利权人：河南职业技术学院
申请日： 2012-05-04 - 公布日： 2013-02-20 - 主分类号： G09B5/08 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种新型数据仿真教学系统，学员客户端(1)，连接学员客户端(1)与教员客户端(3)的共享平台(2)；共享平台(2)同时连接数据库服务器(4)。学员客户端(1)、共享平台(2)、教员客户端(3)可以通过有线网络连接，也可以通过无线网络连接。本实用新型实现了学习、教学不受时间和地方的限制，且学员及教员值需要通过密码输入单元登录密码，就能够在第一时间学习与教学同步，且教学过程的视频、音频具有可重现性的新型教学系统，这样不仅仅能够让教员第一时间学习与教学，学员也可以第一时间学习到新的知识，同时也为远在交通不便的地方或者身体残疾无法到课堂学习的学员提供了一种学习的方便。
新型数据库仿真教学系统

[发明专利]一种结合强化学习与神经网络的调控油井参数方法及系统-CN202211136956.5在审
发明人：丁阳阳;王相 -专利权人：常州大学
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合强化学习与神经网络的调控油井参数方法及系统包括，根据油井数量和尺寸建立油藏模型，以每口油井为中心截取相同大小区块，获取每个区块的矩阵数据；将矩阵数据作为强化学习算法的输入，得到强化学习算法的输出作为每口油井的原始油井调控参数样本集；利用图像增强扩充原始油井调控参数样本集，获取油井参数调控经验样本集；根据油井参数调控经验样本集与卷积神经网络模型，构建并优化面向油井参数调控网络模型，封装网络模型，构建油井生产参数调控平台。本发明将强化学习算法作为辅助，神经网络作为训练手段，训练后的经验网络可以根据油井所在的地质情况推荐生产策略，不再限于指定油藏。
一种结合强化学习神经网络调控油井参数方法系统

[发明专利]一种基于虚拟制造技术的模具成型工艺及模具设计实训教学平台-CN201610655666.X在审
发明人：刘东静;杨道国;陈虎城;潘莹瑛;杨运泽;蔡苗;杨宁 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2016-08-11 - 公布日： 2016-11-09 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于虚拟制造技术的模具成型工艺及模具设计实训教学平台，其特征是，包括教师模块、服务器模块和学生模块，教师模块、服务器模块和学生模块通过网络连接组成一个闭环网络，教师教学通过教师客户端发出指令，学生在学生客户端接收到教学指令，根据自己的时间安排在服务器模块上完成学习内容。这种实训教学平台教学实验过程中无污染、时间成本和经济成本低、不受时间和空间上的限制、可操作性强、适合不同学习成绩的学生自己选择学习内容、并且学生可以进行自我考核，学生由“灌鸭式”被动学习变成自主学习，能为学生提供一种轻松的学习环境条件
一种基于虚拟制造技术模具成型工艺模具设计教学平台

[发明专利]字符注册方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010768615.4在审
发明人：徐博 -专利权人：上海高德威智能交通系统有限公司
申请日： 2020-08-03 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供了字符注册方法、装置、电子设备及存储介质，采用特征比对的方式，选取与目标字符深度学习特征特征差异最小的样本字符深度学习特征所对应的字符，得到特征比对字符识别结果，不用基于分类器的分类，因此在注册新字符时，仅需要提取新字符的深度学习特征，并保存为相应字符的样本字符深度学习特征即可，不用重新进行训练，能够降低新增字符时用户的训练成本。受应用场景的影响小，可以直接利用在线开放平台中的深度学习网络进行字符识别，用户不用上传其应用场景的字符图像对深度学习网络进行再次训练，能够降低用户的训练成本。尤其适合开放平台线上中文字符识别场景，可基于特定场景快速定制，省去用户的训练工作。
字符注册方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于联邦学习的网络入侵检测方法-CN202310883184.X在审
发明人：汤中运;胡海洋 -专利权人：杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的网络入侵检测方法，本发明步骤：建立LSTM的联邦学习入侵检测框架；客户端对入侵数据集进行处理；服务器(联邦学习中心平台)将联邦学习全局模型发送给客户端(某机构网络)；客户端根据本地数据进行联邦学习训练本发明提出的基于联邦学习的入侵检测方法，既保证了网络流量数据的隐私性，又保证的深度学习准确性，实现在数据保留在本地的前提下实现模型的协同训练。
一种基于联邦学习网络入侵检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的适应性学习系统和方法-CN202010199603.4在审
发明人：陈家峰;李书兵 -专利权人：珠海读书郎网络教育有限公司
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的适应性学习系统和方法：针对线学习平台数量的增多，学习资源形式也越来越多样化，设计开发基于深度学习的适应性学习系统和方法，通过设计基于互信息特征选择模型(MIFS)的深度神经网络输入优化策略，建立了学习者‑资源二部图关联模型下的输出直观化描述，其次利用深度神经网络训练获得资源推荐模型，实现个性化学习资源推荐。利用深度学习算法对数据适应性强、处理性能好等特点，将其用于学习者偏好、学习者的特征类型等方面的分析研究，对学习者偏好的预测准确度高，进而改善学习者在线学习的体验与效果。
一种基于深度学习适应性系统方法

[发明专利]一种直播教学平台的学习注意力检测与评估方法-CN202211743625.8在审
发明人：刘雄华;黄凯伦;何顶新;邓伟明;李曼娜;吴悦;刘婷婷;刘海 -专利权人：武汉工商学院
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明针对学习者在线上学习环境中得不到检测的问题，公开了一种面向直播教学平台的学习注意力检测与评估方法，将直播课教学平台中获取的RGB多帧图像及TOF多帧图像同时用于学习者视线估计任务中，使用采集的WTBU‑Gaze数据集匹配合格的人脸，采用新颖的TransHGE深度神经网络模型来估计学习者的视线方向，极大的提升了在学习者存在佩戴眼镜或眼球大小不同等个体差异的情况下的视线估计结果准确性。
一种直播教学平台学习注意力检测评估方法