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]一种基于遗传算法的医患共同决策代理协商方法和装置-CN202310516147.5在审
  • 林开标;韦颖;刘永;卢萍 - 厦门理工学院
  • 2023-05-09 - 2023-07-21 - G16H80/00
  • 本发明实施例提供一种基于遗传算法的医患共同决策代理协商方法和装置,涉及医患共同决策技术领域。其中,这种医患共同决策代理协商方法包括步骤S1至步骤S4。S1、获取医生和患者的偏好信息。S2、根据医生和患者的偏好信息,构建医生Agent代理模型和患者Agent代理模型。其中,代理模型包含基于遗传算法构建的对手模型。S3、根据医生Agent代理模型和患者Agent代理模型,采用交替报价协议,构建SDM自动协商模型。S4、根据SDM自动协商模型进行模拟协商,获取协商结果。该方法能够表达用户的不确定性信息。有效预测对手信息构建对手模型,利用其优化协商模型性能。协商成功率和收敛速度表现良好。
  • 一种基于遗传算法共同决策代理协商方法装置
  • [发明专利]模型解释-CN201980026981.8在审
  • M·陈;N·吉尔;P·霍尔 - H2O人工智能公司
  • 2019-04-08 - 2020-12-29 - G06N3/02
  • 与机器学习模型相关联的输入数据被分类为多个簇。生成多个线性代理模型。多个线性代理模型之一对应于多个簇之一。线性代理模型被配置成基于与对应簇相关联的输入数据来输出对应预测。输出与机器学习模型相关联的预测数据和与多个线性代理模型相关联的预测数据。
  • 模型解释
  • [发明专利]一种确定代理主体代理品牌的方法及装置-CN202010941627.2在审
  • 王达;刘博;郑文琛;杨强 - 深圳前海微众银行股份有限公司
  • 2020-09-09 - 2022-03-25 - G06F16/953
  • 本发明提供了一种确定代理主体代理品牌的方法及装置,该方法包括将代理主体的企业名称和代理主体的待确定代理的品牌进行预处理,得到多个代理主体品牌分组,将代理主体品牌分组进行向量化处理,得到代理主体品牌分组的特征向量,将特征向量输入到企业品牌关系预测模型中,确定代理的品牌。由于通过使用标记有代理主体的企业名称与品牌的对应关系的训练样本进行训练学习得到的企业品牌关系预测模型代理主体代理的品牌进行预测,可以提高代理主体代理的品牌的识别的效率,由于是由企业品牌关系预测模型来预测代理主体代理的品牌,相对于现有技术中通过少量的上下游数据进行人工查找代理主体企业的方式,可以提高确定代理主体代理的品牌的准确率。
  • 一种确定代理主体品牌方法装置
  • [发明专利]一种基于代理模型的大气模式优化方法-CN202111273554.5在审
  • 吴显威;胡亮;车喜龙 - 吉林大学
  • 2021-10-29 - 2022-01-28 - G06F30/20
  • 本发明适用于代理模型领域,提供了一种基于代理模型的大气模式优化方法,本发明公开了一种基于代理模型的大气模式参数调优方法,设计参数优化领域,包括以下步骤:确定参数范围并进行采样,利用大气模式模拟各个样本的结果,以均方根误差RMSE作为大气模式输出结果的评价标准,通过构建代理模型来拟合样本和模式结果之间的函数关系,利用PSO粒子群算法寻找代理模型的最优值并带入大气模式中进行验证,并不断的迭代更新代理模型,直到满足调优的需求输出最终的参数调优结果本发明通过将代理模型的思想应用到大气模式的参数调优中,减少资源开销;同时减少了模式调优的时间消耗,提高了大气模式参数调优的效率。
  • 一种基于代理模型大气模式优化方法
  • [发明专利]一种基于两步自适应加点策略的变保真度代理模型建立方法-CN201911210341.0在审
  • 田阔;李增聪;杜凯繁;王博 - 大连理工大学
  • 2019-12-02 - 2020-03-17 - G06F30/23
  • 一种基于两步自适应加点策略的变保真度代理模型建立方法,属于工程设计与优化领域。首先,根据不同实际问题建立高、低保真度模型。其次,基于低保真度代理模型和桥函数建立变保真度代理模型。再次,根据变保真度代理模型,在低保真度代理模型预测误差较差的位置进行第1步自适应加点,将找到的样本点通过高保真度模型计算响应值,并将此样本点及响应值作为高保真度数据,重复第二步,更新变保真度代理模型。最后,与第1步加点类似,找到桥函数误差较大的位置,计算响应值并更新变保真度代理模型,完成第2步自适应加点。本发明提出的两步自适应加点策略,可在较少的计算资源下得到高精度及高鲁棒性的代理模型,降低在工程优化中的分析耗时,节省时间成本。
  • 一种基于自适应加点策略保真度代理模型建立方法
  • [发明专利]一种模型获取方法、装置以及操作维护终端-CN202010616463.6有效
  • 李彦斌;李爽 - 大唐移动通信设备有限公司
  • 2020-06-30 - 2022-11-22 - H04L41/14
  • 本发明实施例提供了一种模型获取方法、装置以及操作维护终端,其中的方法应用于操作维护终端,所述操作维护终端的模型服务模块中包括多个模型代理单元,所述模型代理单元中预先存储有模型信息,所述方法包括:接收客户端的业务请求,所述业务请求用于请求所述操作维护终端调用对应的目标服务;根据所述目标服务对所述多个模型代理单元进行匹配;若存在与所述目标服务相匹配的模型代理单元,从所述模型代理单元中获取目标模型信息。本发明实施例中通过模型服务模块中的模型代理单元对模型信息进行统一管理,在操作维护终端中仅加载一份模型,减少了远程调用次数,降低了各业务模块的内存压力,进而提高了操作维护终端的系统稳定性。
  • 一种模型获取方法装置以及操作维护终端
  • [发明专利]一种基于3DS MAX生成多方案室内建筑效果图的方法-CN202111338986.X在审
  • 刘力强 - 刘力强
  • 2021-11-12 - 2023-05-16 - G06T17/10
  • 本发明涉及一种基于3DS MAX生成多方案室内建筑效果图的方法,包括:a.导入室外场景模型作为室内基本模型;b.根据室内基本模型为创建相应的代理物体模型代理物体模型包含其所对应室内户型的位置和三维参数、相机参数、灯光参数、渲染参数;c.为每个所述代理物体模型创建相应的简模场景模型以及将所述代理物体模型与所述简模场景相关联;d.根据所述待渲染的室内户型的位置和三维参数预设相机参数;e.根据代理物体模型的拓扑结构创建灯光参数;f.在所述简模场景模型中布置室内物品简易模型;g.在所述简模场景模型中调入室内物品精细模型,并通过所述代理物体模型把简模场景模型导入室外场景模型;h.预设渲染参数;i.渲染并输出第N种风格的效果图。
  • 一种基于dsmax生成多方室内建筑效果图方法
  • [发明专利]一种渲染代理文件的制作方法-CN202010393836.8有效
  • 虞丰盛;万寿龙;王振兴 - 深圳市环球数码影视文化有限公司
  • 2020-05-11 - 2022-09-09 - G06T15/00
  • 本发明公开了一种渲染代理文件的制作方法,包括获取项目的预设需求,根据所述预设需求创建项目数据库;基于所述项目数据库制作携带有预设代理编号的预设模型文件;获取所述预设模型文件的预设代理编号,根据所述预设代理编号和所述项目数据库将所述预设模型文件自动转换成渲染代理文件本发明通过预先建立项目数据库并根据所述项目数据库制作预设模型文件,在不同项目的三维模型文件上传时可以自动生成不同渲染器的渲染代理文件,无需人工设置渲染器,节约了渲染代理文件的制作时间,实现了三维模型文件的渲染代理文件的标准化制作并且提高了项目制作的整体效率
  • 一种渲染代理文件制作方法
  • [发明专利]设备管理方法、系统及设备-CN200910252584.0无效
  • 方平;吴黄伟;张钦亮;朱萸 - 华为终端有限公司
  • 2009-12-29 - 2010-08-04 - H04L29/08
  • 所述方法包括:将被代理设备所支持的第一命令的信息映射为数据模型中的对象;接收管理设备发送的用于设置数据模型中所述对象的第二命令;根据所述第二命令对数据模型中所述对象的设置,向所述被代理设备发送所述第一命令,并将所述被代理设备执行所述第一命令的结果以第二命令的响应上报给所述管理设备。本发明通过将被代理设备所支持的第一命令映射为代理设备的数据模型对象,使代理设备可为不同种类的被代理设备提供代理服务,降低了对代理设备的代理要求;并使管理设备通过单个命令实现对被代理设备的管理及执行结果的获取
  • 设备管理方法系统设备
  • [发明专利]产品推荐模型的训练方法、产品推荐方法及装置-CN202211520518.9在审
  • 田梦卓 - 中国农业银行股份有限公司
  • 2022-11-30 - 2023-05-09 - G06F16/9535
  • 本申请提供一种产品推荐模型的训练方法、产品推荐方法及装置,涉及数据处理技术领域。该方法包括:获取训练数据,其中,训练数据包括用户的产品交互行为数据;通过代理模型进行超参数组合的优化,得到目标组合;通过训练数据,对超参数组合为目标组合的产品推荐模型进行训练,得到训练后的产品推荐模型。其中,代理模型的输入数据为超参数组合,代理模型的输出数据用于拟合产品推荐模型的输出数据,代理模型为数学模型,产品推荐模型为支持向量回归模型。从而,通过代理模型为产品推荐模型配置更好的超参数,使得产品推荐模型能够更加适配于新业务场景下的产品推荐,提高了新业务场景下产品推荐的准确性。
  • 产品推荐模型训练方法装置

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