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]多方计算贡献度评估方法、装置、服务器和存储介质-CN202111663692.4有效
  • 加雄伟 - 中国联合网络通信集团有限公司
  • 2021-12-31 - 2023-01-17 - G06F21/62
  • 本发明公开了一种多方计算贡献度评估方法、装置、服务器和存储介质,属于区块链技术领域,解决了多方计算贡献度评估的可信度较低的问题。该方法包括:响应于贡献度计算请求,若从存储的多方计算任务的各参与方身份识别信息中,检查出请求方的身份识别信息和被请求方的身份识别信息,为多方计算任务的任一参与方的身份识别信息,则确定身份识别通过;若通过检查确定已存储任务标识,确定已存储由协作装置和参与装置预先进行协商得到的贡献度计算模型的情况下,从区块链服务系统中读取多方计算任务的相关数据;根据贡献度计算模型处理多方计算任务的相关数据,得到贡献度评估信息。该方法有利于得到可信可靠的多方计算贡献度评估结果。
  • 多方计算贡献评估方法装置服务器存储介质
  • [发明专利]训练人工智能模型的方法和装置-CN202010043527.8在审
  • 高玥;张姝;孙俊 - 富士通株式会社
  • 2020-01-15 - 2021-07-16 - G06K9/62
  • 该模型用于处理张量数据并且输出指示多种类别之一的分类结果,张量数据包括多个元素,每个元素包括多个特征。该训练方法包括:对张量数据进行分解以获得核心张量;基于核心张量执行第一解释算法,以确定每个元素对于每种类别的贡献分,其中,贡献分表示该元素对于该类别被确定为分类结果的贡献程度;在多个元素中选择贡献分大于阈值的元素;针对所选择的每一个元素,利用第二解释算法来确定该元素中的每个特征对于每种类别的重要性分数;基于重要性分数来选择特征,并且基于所选择的特征来构建张量数据训练样本;利用构建的张量数据训练样本来训练该模型。
  • 训练人工智能模型方法装置
  • [发明专利]一种标志基因识别的系统和方法-CN202210491212.9在审
  • 王颖;林仁豪 - 厦门大学
  • 2022-05-07 - 2022-08-16 - G16B25/00
  • 本发明公开了一种基于聚类网络模型解释的标志基因识别系统,包括:数据提取和预处理单元,配置用于数据提取和预处理,获取基因表达矩阵原数据;聚类网络模型单元,配置用于通过聚类网络模型获得所述基因表达矩阵的低维表达向量并聚类成簇;模型解释单元,配置用于通过模型解释算法解释所述聚类网络模型,获得特征贡献度,所述特征贡献度为基因表达数据特征对所述聚类网络模型的聚类结果的影响程度;标志基因识别单元,配置用于根据所述特征贡献度,识别标志基因该系统能够依据特征贡献度对基因表达矩阵数据的去冗余,与常规的聚类模型相比,有较强的可解释性与可信度。
  • 一种标志基因识别系统方法
  • [发明专利]一种页岩脆性的确定方法及装置-CN202210605514.4在审
  • 张广清;陈欣然;张敏 - 中国石油大学(北京)
  • 2022-05-31 - 2022-07-26 - G01N3/08
  • 该方法包括:获取页岩目标区域的目标样品,对目标样品进行纳米压痕实验,获得目标样品的力学性质数据和目标样品中矿物的胶结界面的力学性质数据;根据目标样品的力学性质数据形成力学性质分布云图;根据力学性质分布云图,得到有利矿物组分贡献值;根据目标样品中矿物的胶结界面的力学性质数据,得到力学性质贡献值;根据有利矿物组分贡献值、力学性质贡献值和目标样品中矿物的胶结界面的力学性质数据,获得目标样品的脆性指数;根据目标样品的脆性指数
  • 一种页岩脆性确定方法装置
  • [发明专利]一种在线故障根源识别的精馏塔故障诊断方法-CN202010570550.2有效
  • 蓝艇;其他发明人请求不公开姓名 - 宁波大学
  • 2020-06-13 - 2021-12-21 - G01M99/00
  • 在实施故障根源识别时,本发明方法摒弃使用前序的故障检测指标,取而代之的是构造一个最优的区分向量,使得在线被检测出的故障数据尽可能的远离正常工况数据,即可实现变量贡献度的最佳分析。与传统方法相比,本发明方法实施贡献度分析时,是不依赖固定的故障检测指标的,会根据不同的故障数据在线求解相对应的区分向量,具备较强的灵活性。此外,本发明方法在区分向量的基础上,通过重构贡献度的计算方式得到各个变量的贡献度,在区分向量的基础上进一步的利用了重构贡献度分析的优势。最后,在具体的实施案例中,通过贡献度的差异对比,验证了本发明方法相对于传统方法的优势。
  • 一种在线故障根源识别精馏塔故障诊断方法

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