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]一种基于大数据的政务管理方法及系统-CN202210226323.7有效
  • 王淑娟 - 王淑娟
  • 2022-03-09 - 2023-05-16 - G06Q50/26
  • 本发明提供了一种基于大数据的政务管理方法及系统,方法包括:基于大数据技术,采集历史政务决策信息,基于历史政务决策信息,建立历史政务决策信息数据库,获取政务决策需求信息,从历史政务决策信息数据库中确定适宜于政务决策需求信息的历史政务决策,将历史政务决策作为辅助决策信息进行输出,本发明用于解决人力采集数据浪费人力资源和制定政务决策效率低下的问题。
  • 一种基于数据政务管理方法系统
  • [发明专利]基于深度强化学习的雷达干扰决策方法-CN202010029684.3有效
  • 饶鲜;李永锋;董春曦;董阳阳;刘明明 - 西安电子科技大学
  • 2020-01-13 - 2022-09-06 - G06F30/27
  • 本发明公开了基于深度强化学习的雷达干扰决策方法,主要解决现有技术中决策仅依赖干扰方做决策导致决策结果片面,及工作模式识别慢导致决策效率低的问题。根据工作模式的特征信号生成训练集训练雷达工作模式识别器;2)根据工作模式的最小威胁值构造判决器;3)构建雷达方的工作模式转移矩阵;4)构建干扰方的干扰收益矩阵;5)构建包括雷达工作模式识别器、判决器、雷达方和干扰方的干扰决策系统;7)随机采样仿真信号,输入干扰决策系统进行选取干扰策略的工作,直到满足决策输出条件,输出决策结果。本发明提高了决策效率决策结果的可信度,可用于当干扰方侦察到雷达的特征信号时,保证干扰方做出最优的干扰策略。
  • 基于深度强化学习雷达干扰决策方法
  • [发明专利]基于网络设备的智能化网络安全防护方法及系统-CN202211562436.0有效
  • 王心刚;周泳;项双茹;高华辰 - 深圳市乙辰科技股份有限公司
  • 2022-12-07 - 2023-05-16 - H04L9/40
  • 本发明提供的基于网络设备的智能化网络安全防护方法及系统,可以基于层级式的识别决策方式对待分析网络流量数据进行安全识别决策,通过依次基于安全流量识别决策模块、云安全识别模块以及预设深度学习模型进行识别决策的方式,不仅可以提高决策效率,还能够提高决策准确率。安全流量识别决策模块可识别出安全流量,如果无法识别是否为安全流量,可以通过云安全识别模块识别出恶意流量,如果无法识别是否为恶意流量,则可以利用第三道关卡进行全方位和深入的识别决策,这样能够充分利用层阶式识别决策思路,不仅可以提高流量安全识别决策效率和灵活性,还能提高待分析网络流量数据的安全识别决策精度,最大限度提高有限资源的利用率。
  • 基于网络设备智能化网络安全防护方法系统
  • [发明专利]基于并行的自适应决策效率优化方法-CN201710344346.7在审
  • 李青山;张曼;王丹娣;王璐;张彦 - 西安电子科技大学
  • 2017-07-31 - 2017-09-29 - G06F9/48
  • 本发明公开了一种基于并行的自适应决策效率优化方法,主要解决现有基于搜索的自适应决策过程中效率有限、实时性不足、搜索开销大的问题。其方法技术要点为在自适应决策过程中,采用并行任务分配调度方法对自适应搜索任务进行动态分配调度,并利用多线程技术对自适应搜索任务进行并行处理,实现了自适应搜索任务之间和自适应搜索任务内部两种层次上的并行,最终得到优化的自适应决策。本发明加快了自适应调整方案的搜索速度,提升了搜索效率,能满足自适应系统需要对变化迅速做出调整的要求,可用于自适应系统中。
  • 基于并行自适应决策效率优化方法
  • [发明专利]基于智能制造的信息决策处理方法及系统-CN202110854377.3在审
  • 王斌 - 上海德衡数据科技有限公司
  • 2021-07-28 - 2021-11-05 - G06Q10/06
  • 本申请提供的基于智能制造的信息决策处理方法及系统,根据至少一个待处理信息决策文本,确定决策指示系数,该决策指示系数用于表征条件属性与多个决策指示之间的相关性,并根据该决策指示系数,确定信息决策文本训练模型,将该信息决策文本训练模型在智能制造信息集中进行加载,再根据信息决策文本训练模型以及智能制造信息集的业务决策请求,生成包含该信息决策文本训练模型以及条件属性的目标信息决策文本。由此,使得信息决策文本训练模型能够与智能制造信息集所获取到的业务决策请求相匹配,提高了信息决策文本训练模型与业务决策请求之间的适配性,进而提升了信息决策效率
  • 基于智能制造信息决策处理方法系统
  • [发明专利]业务决策方法、决策平台、可读介质和电子设备-CN202111388168.0在审
  • 张伟杰;郭翔;黄晓瑜;张满 - 建信金融科技有限责任公司
  • 2021-11-22 - 2022-02-18 - G06Q10/06
  • 本申请涉及数据处理技术领域,公开了一种业务决策方法、决策平台、可读介质和电子设备。该方法包括:获取用户输入的待决策业务的各决策策略的参数标识和各决策策略的决策规则;基于各决策策略的参数标识、各决策策略的决策规则生成各决策策略的可执行程序,并根据各决策策略的参数标识确定各决策策略的运行顺序;根据运行顺序运行各决策策略的可执行程序,得到待决策业务的决策结果。通过本申请实施例提供的方法,在待决策业务发生变化时,无需开发人员进行重新开发/配置,降低了开发、维护成本,提高了进行业务决策的灵活性和及时性。此外,还可以减少决策策略等待该决策策略的前置策略生成决策结果的时间,业务决策效率
  • 业务决策方法平台可读介质电子设备
  • [发明专利]基于DEA-Malmquist分析的城管资源投入的管理效率分析方法和系统-CN202110102240.2在审
  • 郁强;陈洁 - 城云科技(中国)有限公司
  • 2021-01-26 - 2021-05-28 - G06Q10/06
  • 本申请涉及一种基于DEA‑Malmquist分析的城管资源投入的管理效率分析方法和系统,其中,该方法包括:根据城市管理对象的区域划分,确定多个决策单元;为每一决策单元建立用于评价管理效率的投入指标、产出指标;在DEA模型中将综合效率分解为纯技术效率与规模效率的乘积,基于投入指标和产出指标,通过DEA模型确定不同决策单元的综合效率、纯技术效率和规模效率;在Malmquist模型中将Malmquist指数分解为资源上升指数和技术进步指数,基于投入指标和产出指标,通过Malmquist模型确定同一决策单元在不同时间段的Malmquist指数、技术进步指数和资源上升指数;分析得到多个决策单元的管理效率。通过上述方法,能够解决不同区域的管理效率的科学评价的问题,并且能为区域的管理效率提供建议。
  • 基于deamalmquist分析城管资源投入管理效率方法系统

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