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]一种数据更新方法、装置及电子设备-CN201710430902.2在审
  • 沈文策 - 福建中金在线信息科技有限公司
  • 2017-06-09 - 2017-10-13 - G06F17/30
  • 本发明实施例提供了一种数据更新方法、装置及电子设备,方法包括在接收到用户在目标操盘界面发出的交易操作指令后,显示交易操作界面,其中,所述交易操作界面中显示有股票对象的信息查询入口;获得用户基于信息查询入口输入的目标股票对象的目标对象标识;根据目标对象标识,调取并显示目标股票对象对应的目标属性信息,其中,目标属性信息包括目标股票对象的当前价格和/或涨落幅度;获得用户基于所述目标属性信息发出的针对于目标股票对象的更新指令;根据更新指令,对目标股票对象进行更新应用本发明实施例所提供的方法,用户可以根据交易操作界面中显示的目标股票对象的当前价格以及涨落幅度,准确的确定如何对目标股票对象进行更新。
  • 一种数据更新方法装置电子设备
  • [发明专利]一种基于人工智能的股票价格预测方法及系统-CN201711294176.2在审
  • 张潇 - 宏谷信息科技(珠海)有限公司
  • 2017-12-08 - 2018-05-11 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于人工智能的股票价格预测方法及系统,用以解决现有的股票预测的考虑因素具有片面性的问题。该方法包括:获取预设时间内交易日的股票价格特征及股票新闻特征;将所述股票价格特征及所述股票新闻特征输入双向循环神经网络模型进行训练;将所述双向循环神经网络模型输出的混合特征向量输入多层感知机进行分类训练;根据所述多层感知机的输出预测下一个交易日的股票价格。本发明基于双向循环网络的框架,通过将价格特征与新闻特征结合,充分利用获取的数据信息,更加准确地对股票价格进行预测。
  • 一种基于人工智能股票价格预测方法系统
  • [发明专利]一种股票预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211066533.0在审
  • 洪烨嵘;赵尊晨 - 中国银行股份有限公司
  • 2022-09-01 - 2022-11-25 - G06Q40/04
  • 本申请公开了一种股票预测方法、装置、电子设备及存储介质,可应用于大数据领域或金融领域。包括在接收到用户输入的股票预测指令时,基于股票预测指令中携带的股票信息,获取与股票信息对应的交易数据和网络信息数据;将交易数据输入第一模型,基于第一模型对交易数据进行预测,得到预设时间内股票的价格状态;将网络信息数据输入第二模型,基于第二模型对网络信息数据进行处理,输出对应的文本指标;基于价格状态和文本指标进行联合分析,确定股票的投资时间点,并将投资时间点生成投资信息发送给用户。通过上述方式能够提高对股票的价格状态预测准确性。
  • 一种股票预测方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]股债性价比分析方法及装置-CN202210311053.X在审
  • 高娜;王浚懿;平其峻;金业 - 中国银行股份有限公司
  • 2022-03-28 - 2022-06-17 - G06Q40/04
  • 本发明提供了一种股债性价比分析方法及装置,可用于金融技术领域,该方法包括:获取市场数据和股债性价比分析参数;根据市场数据和股债性价比分析参数,计算每日的股票风险溢价;根据每日的股票风险溢价,分析股票风险溢价分布特征;根据每日的股票风险溢价和股债性价比分析参数,计算股票指数预期未来收益率;根据市场数据和股债性价比分析参数,确定市场分型;根据所述股票风险溢价分布特征、股票指数预期未来收益率和市场分型,分析股债性价比。
  • 性价比分析方法装置

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