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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  • [实用新型]一种多功能洗浴器-CN200820200462.8有效
  • 刘必茂;吕恒 - 佛山市顺德区北滘镇盈科电子有限公司
  • 2008-09-08 - 2009-06-24 - F24H1/18
  • 本实用新型公开一种多功能洗浴器,它包括超声波发生器、电磁加热机构、电源转换管理机构、控制中心、水温感应模块、缺水感应模块及人机对话中心,控制中心包括分别与CPU处理器连接的超声波控制模块、电磁转换控制模块、人机信号预处理模块及浴液信号预处理模块,超声波控制模块还与超声波发生器电连接,电磁转换控制模块还与电磁加热机构电连接,人机信号预处理模块还与人机对话中心电连接,浴液信号预处理模块还均与水温感应模块、缺水感应模块电连接,电源转换管理机构均与控制中心超声波发生器、电磁加热机构、水温感应模块、缺水感应模块及人机对话中心电连接。
  • 一种多功能洗浴
  • [发明专利]人机对话方法、装置、设备及存储介质-CN202010972516.8有效
  • 符文君 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2020-09-16 - 2023-07-25 - G06F16/332
  • 本发明实施例提供了一种人机对话方法、装置、设备及存储介质,获取待回复的输入数据以及历史对话数据;将所述待回复的输入数据和所述历史对话数据,输入预先训练得到的多语言编码模型,得到所述待回复的输入数据的第一特征和所述历史对话数据的第二特征;其中,所述多语言编码模型为利用样本源语言数据和多语言翻译所述样本源语言数据得到的样本目标语言数据,样本源语言的多轮对话数据以及样本源语言的问答数据,进行多任务训练得到的模型;基于所述第一特征和所述第二特征本方案可以提高在低资源语料环境下,跨语言的人机对话的回复准确度。
  • 人机对话方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种智能化人机对话练习系统及课件制作方法-CN201710224588.2在审
  • 朱奇峰 - 苏州清睿教育科技股份有限公司
  • 2017-04-07 - 2017-06-13 - G09B5/04
  • 本发明提供一种智能化人机对话练习系统及课件制作方法,智能化人机对话练习系统包括Mp3服务器,Web服务器,识别服务器,主服务器和个人服务器,所述的Mp3服务器与语音识别服务器连接;所述的Mp3服务器,识别服务器和个人服务器通过本发明通过整合语音合成技术、在线录音技术和语音识别技术,可模拟真人与使用者进行语音练习,同时多样的课件制作方式体现出不同优势首先系统自动方式生成人机对话课件方式更贴近日常教学,为使用者提供更新颖的方式来完成对课本教材的学习;其次由老师制作的方式,老师可以自由创作对话内容,更好的丰富了课本教材以外的内容。
  • 一种智能化人机对话练习系统课件制作方法
  • [发明专利]人机对话平台的文字处理软件具备集成其它软件的架构-CN201610361091.0在审
  • 陈勇 - 陈勇
  • 2016-05-29 - 2017-12-05 - G06F9/44
  • 本发明公布了人机对话平台的文字处理软件具备集成其它软件的架构,其特征还在于其文字处理软件具备集成其它文字处理软件的架构;所述其文字处理软件具备集成其它文字处理软件的架构,世界上的各种文字都有成熟的处理软件,把这些软件运用起来,显得尤为重要,对话平台要运用它们的方法是,在文字处理软件里,具有集成它们的软件架构,运用时,在架构里填上就可;有了这个集成文字处理软件的架构,就能把各国的各种文字处理软件填充进去,使这个人机对话平台,成为世界上的能认字的人们都可以使用的人机对话平台;语音录入成文字也同样用本技术方案,得以集成和处理。
  • 人机对话平台文字处理软件具备集成其它软件架构
  • [发明专利]一种基于人机对话的意向分级方法-CN202110521398.3有效
  • 马云函 - 八维(杭州)科技有限公司
  • 2021-05-13 - 2022-07-15 - G06F16/35
  • 本发明属于人机对话领域,尤其为一种基于人机对话的意向分级方法,该方法包括以下步骤:S1:建立场景模型并对场景模型进行训练;S2:通过添加通用标签制定意向评级规则;S3:选择需要的分类维度并在话术节点对包含重要信息的节点依次标记,按重要程度进行分类标记;S4:对已标记的主流程和QA节点以及流转条件和交互逻辑进行打分;通过多维度计算对客户意向进行评定,对话术进行深度定制,实现多维度评价客户意向等级的目的,极大地提高对筛选意向客户的满意度,同时深入结合人机对话过程中涉及到的关键点进行不同维度分级条件的自由组合,并通过文字、语音测试进行校对,达到了符合人工坐席评级的条件。
  • 一种基于人机对话意向分级方法

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