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]学习型图像处理方法、系统及服务器-CN201711487469.2有效
  • 杨帆;张志伟 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2017-12-29 - 2020-06-02 - G06N3/04
  • :采集待测目标图像;将所述待测目标图像输入到预设的卷积神经网络模型中,获取所述卷积神经网络模型响应所述人脸图像输入而输出分类数据,所述卷积神经网络模型以损失函数为约束条件,限定所述分类数据中类内特征的余弦距离趋向于欧氏距离通过联合损失函数中的基于余弦距离的损失函数对分类数据的筛选,使分类数据中的余弦距离最大化,但由于简单图像中的色彩单一,因此类内收敛性较强余弦距离的最大化,反而会使余弦距离趋向于欧氏距离的计算结果,以此简化实现的复杂性
  • 学习图像处理方法系统服务器
  • [发明专利]一种基于word2vec的短文本表示方法-CN201810525103.8有效
  • 路永和;张炜婷 - 中山大学
  • 2018-05-28 - 2021-07-27 - G06F16/35
  • 本发明涉及一种基于word2vec的短文本表示方法,包括以下步骤:S1:输入经过文本预处理的训练文本集,设置word2vec方法参数,训练得到训练文本集对应的词向量集合;S2:对于每篇文档中的每个词通过词向量之间的余弦距离计算得到该词在整个训练文本集中的一系列相近词;S3:计算每篇文档中的相近词与文档的余弦距离;S4:按照余弦距离从大到小排序,最终选取前n个相近词以及对应的余弦距离形成文档的n个相近词和余弦度量;S5:计算文档中的词和选取的n个相近词在该文档中的权重
  • 一种基于word2vec文本表示方法
  • [发明专利]语句获取方法及装置-CN202010287542.7在审
  • 陈龙;李宥壑 - 北京沃东天骏信息技术有限公司
  • 2020-04-13 - 2021-02-02 - G06F40/289
  • 数据库中包括多个本体词以及与每个本体词对应的至少一个比喻句,与每个本体词对应的至少一个比喻句根据至少一个三元组和预设的比喻句模板生成,至少一个三元组根据本体词集合、喻体词集合、修饰词集合和三元组的相关性距离确定,相关性距离根据本体词与修饰词的第一向量余弦距离、喻体词与修饰词的第二向量余弦距离和第一向量余弦距离与第二向量余弦距离的差值确定,向量余弦距离根据两个单词的嵌入向量计算得到,将至少一个比喻句发送给终端设备
  • 语句获取方法装置

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