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]一种基于粗集的多粒度空间方向关系不确定评价方法-CN201210523515.0有效
  • 徐丰;牛继强 - 徐丰;牛继强
  • 2012-12-07 - 2013-04-10 - G06F19/00
  • 本发明公开一种基于粗集的多粒度空间方向关系不确定评价方法。该方法提出从空间方向关系不确定的来源出发,基于粗集在揭示和表达多层次(或粒度)的空间知识方面具有的优势,在充分分析空间方向关系确立与粗集关系的基础上,根据源目标位置不确定对空间方向关系不确定的影响,分别在源目标为点、线、面的情况下定义了源目标的多粒度空间方向关系的粗集表达,并定义了基于知识(方向关系)含量的粗糙度和近似精度来评价多粒度空间方向关系的不确定,为多粒度空间方向关系不确定的评价构建提供了一种有效的评价方法
  • 一种基于粒度空间方向关系不确定性评价方法
  • [发明专利]考虑混合不确定的颗粒增强材料构件稳健拓扑优化方法-CN202010239662.X有效
  • 程锦;陆威;刘振宇 - 浙江大学
  • 2020-03-30 - 2022-07-26 - G06F30/23
  • 本发明公开了一种考虑混合不确定的颗粒增强材料构件稳健拓扑优化方法。包括以下步骤:考虑使用颗粒增强材料的构件在制造、使用中的不确定,将样本不充分的外载视为区间不确定、将样本充足的基体与颗粒材料属性、颗粒增强相在基体中的体积分布视为有界概率不确定;分别对设计域、颗粒增强相体积分布离散化,设置物理、几何约束,建立稳健拓扑优化设计模型;使用最优准则法迭代求解考虑区间与有界概率混合不确定的稳健优化设计模型。本发明建立的构件稳健拓扑优化设计模型真实反映实际工程中多源不确定的分布特性,运用提出的结构性能统计矩估计方法与最优准则法进行求解,能高效获得优化结果,具有很好的工程应用价值。
  • 考虑混合不确定性颗粒增强材料构件稳健拓扑优化方法
  • [发明专利]一种主动学习图像分类方法和系统-CN201310688907.7有效
  • 赵朋朋;李承超;吴健;鲜学丰;崔志明 - 苏州大学
  • 2013-12-16 - 2017-01-25 - G06K9/66
  • 本发明公开一种主动学习图像分类方法和系统,该方法针对原始的未标注图像样本集,首先仅考虑各样本的不确定,从原始未标注图像样本集中获取不确定较高的各图像样本,构成最不确定图像样本集;之后,衡量最不确定图像样本集中各样本的代表性,从中获取代表性较高的各样本,组成最具代表性图像样本集;后续对选取的不确定和代表性较高的样本进行标注、分类器训练,以及利用训练的分类器对目标图像进行分类。可见,本发明采用分层次衡量的方式,首先基于不确定缩减、筛选样本,之后对不确定较高的缩减了样本规模的最不确定图像样本集进行代表性衡量,在保证了样本的不确定和代表性的同时,降低了采样处理时间和工作量,
  • 一种主动学习图像分类方法系统
  • [发明专利]基于不确定抑制网络模型的人脸年龄识别方法及系统-CN202111376110.4在审
  • 张利军;徐勇;曹士平 - 哈尔滨工业大学(深圳)
  • 2021-11-19 - 2022-04-01 - G06V40/16
  • 本发明公开了一种基于不确定抑制网络模型的人脸年龄识别方法及系统,包括:训练集获取步骤,将含有年龄标签的人脸图像进行预处理,得到带有标签分布的训练图像;模型训练步骤,将训练图像输入不确定抑制网络模型进行迭代训练,直到不确定抑制网络模型在验证集上的预测准确度在迭代过程中不再上升,获得训练好的不确定抑制网络模型的权重文件;年龄预测步骤,使用训练好的不确定抑制网络模型权重文件对待识别的人脸图像进行识别,得到人脸年龄预测结果模型使用轻量级Resnet网络作为主干网络进行图像特征提取,使用L‑Net分支网络剔除面部轮廓对年龄预测的影响,同时计算图像本身的不确定,降低不确定数据对年龄预测造成的干扰。
  • 基于不确定抑制网络模型年龄识别方法系统

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