“网络学习系统”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果5466224个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种在线网络学习系统-CN201811176520.2在审
发明人：王红林 -专利权人：南京苏文软件技术有限公司
申请日： 2018-10-10 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： G09B5/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种在线网络学习系统，包括数据中心，服务器端，学生访问端，教师访问端，所述数据中心与服务器端通过网络连接，所述学生访问端、教师访问端与服务器端通过网络连接，所述系统还包括网络管理系统、网络教学系统和网络学习系统本发明（1）突破了时间和空间的局限，可以有效的构建学生与老师之间的桥梁，（2）通过电脑、手机等上网、登录在线学习系统平台，通过网络进行选课、听课、完成作业而实现学习过程，（3）学习和交流模式被集成到网络在线学习系统中，大大丰富了网络教学的内涵，提升了网络学习的交互性，从而提高网络学习的质量和参与度。
服务器端学习系统数据中心网络连接网络学习在线网络访问网络管理系统网络教学系统网络学习系统在线学习系统学生交流模式网络教学网络在线学习过程参与度交互性构建上网手机教师登录局限老师桥梁电脑网络学习

[发明专利]一种在线网络学习系统-CN201811567867.X在审
发明人：王红林 -专利权人：南京苏文软件技术有限公司
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： G09B5/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种在线网络学习系统，包括数据中心，服务器端，学生访问端，教师访问端，所述数据中心与服务器端通过网络连接，所述学生访问端、教师访问端与服务器端通过网络连接，所述系统还包括网络管理系统、网络教学系统和网络学习系统本发明（1）突破了时间和空间的局限，可以有效的构建学生与老师之间的桥梁，（2）通过电脑、手机等上网、登录在线学习系统平台，通过网络进行选课、听课、完成作业而实现学习过程，（3）学习和交流模式被集成到网络在线学习系统中，大大丰富了网络教学的内涵，提升了网络学习的交互性，从而提高网络学习的质量和参与度。
服务器端学习系统数据中心网络连接网络学习在线网络访问网络管理系统网络教学系统网络学习系统在线学习系统学生交流模式网络教学网络在线学习过程参与度交互性构建上网手机教师登录局限老师桥梁电脑网络学习

[发明专利]一种基于混合学习网络的混沌时间序列预测方法及系统-CN202210949704.8在审
发明人：隋永波;高辉;蒋国平;陈璐;徐霄;杨璐彤 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于混合学习网络的混沌时间序列预测方法及系统，利用预先训练的混合学习网络模型对混沌系统时间序列进行预测，混合学习网络模型输出混沌系统时间序列的预测值；预先训练混合学习网络模型的输入权重矩阵：对混沌系统时间序列进行采样，获得混沌系统时间序列样本值；利用虚假临近法和互信息法，估计混沌系统时间序列样本值的最优时延和最优嵌入维度；利用混沌系统时间序列样本值，搭建混合学习网络模型；对混合学习网络模型的输入权重矩阵进行预先训练；利用混合惩戒网络，估计混合学习网络模型的输出权重矩阵，获得最终的混合学习网络模型，为实现非线性混沌系统时间序列的分析提供了技术支撑。
一种基于混合学习网络混沌时间序列预测方法系统

[发明专利]一种网络学习平台系统及回馈方法-CN201610669629.4在审
发明人：梁晨;方耀庆 -专利权人：梁晨
申请日： 2016-08-16 - 公布日： 2016-11-09 - 主分类号： G09B5/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络学习平台系统及回馈方法，属于网络应用系统技术领域。学习平台系统，包括用户端及网络学习平台，使用者端与网络学习平台通过网络连接，所述网络学习平台包括认证管理模块、资料库及学习管理模块，网络学习平台的回馈方法包括讲师回馈方法和学员回馈方法，讲师或学员录入推荐人或介绍人的信息，成功开课后，系统给予推荐人或介绍人回馈。本发明的平台系统及方法可以应用于各种以学习培训为经营目的的公司或网站中。
一种网络学习平台系统回馈方法

[发明专利]基于深度强化学习的端到端在轨自主加注控制系统及方法-CN202010693535.7有效
发明人：解永春;陈奥;王勇;李林峰;唐宁;徐拴锋 -专利权人：北京控制工程研究所
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：基于深度强化学习的端到端在轨自主加注控制系统及方法，包括基于深度强化学习的端到端在轨加注控制系统和神经网络结构；控制系统包括：基于深度神经网络的特征提取系统、基于深度强化学习的自学习轨迹规划系统和机械臂关节控制系统；神经网络结构包括：基于深度神经网络的特征提取系统网络和基于深度强化学习的自学习轨迹规划系统网络；特征提取系统网络主要由深度卷积神经网络组成；轨迹规划系统网络由策略网络和评价网络构成；整个系统在虚拟环境下利用深度强化学习的基本方法进行训练
基于深度强化学习端到端自主加注控制系统方法

[发明专利]基于迁移网络学习的遥感图像目标识别系统及方法-CN201010132673.4有效
发明人：缑水平;焦李成;王宇琴;吴建设;田小林;王爽;马文萍;慕彩红;杨辉 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2010-03-25 - 公布日： 2010-08-04 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移网络学习的遥感图像目标识别系统及方法，主要解决现有方法对当有标签的遥感图像数据很少时识别正确率较低和图像标签的获取困难且花费昂贵的问题。整个系统包括：图像特征提取模块，迁移网络分类器学习系统生成模块和迁移网络分类器学习系统学习模块。其中，图像特征提取模块，对图像完成特征提取；迁移网络分类器学习系统生成模块，对输入的样本数据采用引入迁移学习的网络集成学习算法进行训练，得到迁移网络分类器学习系统；迁移网络分类器学习系统学习模块，对新的样本图像特征完成分类识别
基于迁移网络学习遥感图像目标识别系统方法

[发明专利]深度学习系统-CN201910404061.7有效
发明人：郑载训 -专利权人：韩国宝之铂株式会社
申请日： 2019-05-15 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：公开了一种深度学习系统，该深度学习系统通过通信网络可访问用于使第一人工神经网络模型进行学习的外部深度学习系统。该深度学习系统包括：数据分类存储模块，其被配置为接收和存储源学习数据；学习模块，其被配置为使用该源学习数据使该系统中的第二人工神经网络模型进行学习；调整信息传输模块，其被配置为向外部深度学习系统传输包括学习相关信息和第二人工神经网络模型的参数信息的调整信息，以请求调整第一人工神经网络模型，其中，根据学习的结果来修改该学习相关信息和参数信息；以及调整模块，其被配置为根据从外部深度学习系统传输的调整信息来更新所述第二人工神经网络模型的参数信息。
深度学习系统

[发明专利]用于产品检验的自动学习方法及系统-CN202080024047.5在审
发明人：金正燮;金柔贞 -专利权人：乐人株式会社
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：提出一种用于产品检验的自动学习方法及系统，用于产品检验的自动学习系统可包括：训练系统，生成学习数据，所述学习数据被用于学习检验产品的缺陷的人工神经网络；以及检验系统，基于生成的学习数据而学习所述人工神经网络，并且使用学习的人工神经网络来检验所述产品是否有缺陷。
用于产品检验自动学习方法系统

[发明专利]随时间推移使用深度学习网络的系统和方法-CN201980063041.6在审
发明人：拉胡尔·文卡塔拉马尼;S·安那曼德拉;哈里哈兰·瑞维享卡;普拉撒度·苏达卡尔 -专利权人：通用电气公司
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明的方法涉及一种能够在深度学习背景下进行终生学习的系统。该系统包括深度学习网络，该深度学习网络被配置为处理输入数据集以及执行来自第一组任务中的一个或多个任务。作为示例，深度学习网络可为成像系统(诸如医学成像系统)的一部分，或者可用于工业应用中。该系统还包括学习单元，该学习单元通信地耦接到深度学习网络102并且被配置为修改深度学习网络以便使其能够执行第二任务列表中的一个或多个任务，而不会失去执行来自第一列表的任务的能力。
随时推移使用深度学习网络系统方法

[发明专利]一种基于邻居信息的网络表示学习方法及系统-CN201810180927.6在审
发明人：纪守领;杜天宇;陈建海 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-03-05 - 公布日： 2018-09-14 - 主分类号： G06N99/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于邻居信息的网络表示学习系统，包括：数据输入模块，将含各个网络节点关联信息的网络信息数据集输入所述的网络表示学习系统，构建并初始化各个网络节点的低维向量表示；目标函数构建模块，根据网络的一度关系和邻居信息构造网络的目标函数；目标函数优化模块，采用随机梯度下降算法对目标函数进行优化，得到各网络节点的最优向量表示；数据输出模块，输出学习到的网络节点的最优向量表示。本发明还公开了利用网络表示学习系统进行网络表示学习的方法。本发明的网络表示学习方法充分利用网络节点的邻居信息，可以解决网络结构一度关系稀疏性的问题，进而学习出更有代表性的节点向量。
网络表示网络节点邻居信息向量表示学习系统目标函数学习目标函数构建目标函数优化数据输出模块数据输入模块网络信息数据构造网络关联信息节点向量随机梯度网络结构下降算法初始化稀疏性低维构建输出优化网络

[发明专利]一种学习方法、装置、设备及可读存储介质-CN202111484100.2在审
发明人：王晓旭;冀俭俭 -专利权人：中信银行股份有限公司
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06F16/182 文献下载
摘要：本发明提供了一种学习方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取学员发起的访问请求，所述访问请求包括对学习课件进行学习的请求；根据所述学员发起的访问请求判断所述学员所处的网络位置；根据所述学员的网络位置得到所述学员的网络位置对应的分布式课件系统；将所述学习课件发送至所述学员的网络位置对应的分布式课件系统供所述学员进行学习。通过本发明学员在进行课程学习时，可以直接通过本地分布式课件系统进行课程学习，大大提高了网络访问速度；同时学员在分布式课件系统上进行学习时，学习的各种跟踪信息，仍然记录到主系统上，可以保证学习跟踪信息的统一性
一种学习方法装置设备可读存储介质

[实用新型]一种移动学习平台-CN201420261282.6有效
发明人：刘克义 -专利权人：济南京澜信息技术有限公司
申请日： 2014-05-22 - 公布日： 2014-11-26 - 主分类号： G09B5/08 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种移动学习平台，具体涉及一种可供多人同时使用的网络学习系统，它包括由若干移动学习机及至少一台远程服务器相互连接而成的网络，远程服务器内设有操作系统，该移动学习机内置有操作系统、加密模块、运算模块和存储模块，移动学习机的内置模块通过操作系统与远程服务器网络学习软件平台建立连接并交互通讯。由于本实用新型提供的移动学习机设有运算、存储等模块，支持移动学习机的离线使用；移动学习机设有网卡设备接口和无线信号接收器，既可以使用网线连接网络进行在线学习，也可以在有无线网络的地方使用无线网络登陆网络学习软件平台进行在线学习，并可以实现多人竞赛和共同学习，调动了儿童学习积极性并提高了学习效率。
一种移动学习平台

[发明专利]一种基于区块链的教育大数据管理系统-CN202210800236.8在审
发明人：廖辉明;丁卫华;徐文捷;孙超;黄诗洋;朱龙飞 -专利权人：亚联美育（海南）教育科技集团有限公司
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开一种基于区块链的教育大数据管理系统，包括教育管理系统和身份识别，所述教育管理系统的下端位置处设置有身份识别，进入到身份识别系统，身份系统在进行识别，识别到普通用户进入到教育互联网，教育互联网可以访问网络学习系统，学习人员在网络学习系统中可以访问在线学习，在进行在线学习时候可以通过数据记录进行记录，数据记录在记录完成之后将数据传入到网络空间，用户也可以将数据共享给其他用户，可启动商务接待、网络社区运营和学信系统，进入网络社区运营时可以对学习监控，在学习监控时可以对用户的学习情况进行观察，在观察完成之后可以对数据更新，方便用户可以时刻学习到新课程。
一种基于区块教育数据管理系统

[发明专利]复杂场景下的无人驾驶汽车决策系统及决策方法-CN202210490835.4在审
发明人：罗玉涛;梁伟强 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： B60W60/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂场景下的无人驾驶汽车决策系统及决策方法。该系统包括决策模块和自学习模块，决策模块与自学习模块相互连接。决策模块包括元网络和强化学习决策网络，自学习模块包括孪生元网络和孪生强化学习决策网络。元网络分别与强化学习决策网络、孪生元网络连接，孪生元网络与孪生强化学习决策网络连接。元网络由三个多层全连接神经网络构成，强化学习决策网络由动作网络和评价网络组成，决策模块与自学习模块的神经网络结构涉及相同。本发明相比现有技术，通过对环境特征进行分层迁移学习的方式，有效应对了无人驾驶场景的长尾效应，增强了对复杂无人驾驶场景的适应性和决策灵活性。
复杂场景无人驾驶汽车决策系统方法

[发明专利]一种基于异构信息网络与深度学习的课程推荐系统-CN201910069467.4有效
发明人：白琳;蔡承烨;李国斌;周新运;杨燕;吴怀林;高翔玉 -专利权人：中国科学院软件研究所;北京奥鹏远程教育中心有限公司
申请日： 2019-01-24 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06F16/958 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于异构信息网络与深度学习的课程推荐系统，包括：课程异构信息网络节点向量化模块、有效子网络提取模块和基于有效子网络的深度学习课程推荐模块；本发明提出的基于异构信息网络与深度学习的课程推荐系统在DeepFM深度学习模型的基础上，引入了异构信息网络中的有效子网络信息，并针对效子网络设计了单独的系统结构，使得课程推荐系统的推荐效果更佳精准。
一种基于信息网络深度学习课程推荐系统

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条