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]模态数据智能分析系统与方法-CN202310904788.8在审
  • 王中豹;汤小乔;杨鹏辉;吴保国 - 郑州华商科技有限公司
  • 2023-07-24 - 2023-10-13 - G06F16/2458
  • 本发明公开了模态数据智能分析系统与方法,属于数据分析技术领域,包括模态数据导入模块,用于实时采集且导入模态数据模态数据处理模块,用于对模态数据进行综合性处理,确定出模态特征数据模态数据分析模块,用于对模态数据进行分析认证,确定出基于模态特征数据的分析认证报告;模态数据管控模块,用于对模态数据进行安全管控;模态数据存储模块,用于存储模态认证数据。本发明解决了现有分析单一性数据,不能结合模态数据进行智能分析,导致数据分析精度低下,且数据分析效果差的问题,本发明可结合模态数据进行智能分析,提高数据分析精度,且提升数据分析效果。
  • 多模态数据智能分析系统方法
  • [发明专利]一种模态数据处理方法及系统-CN202211587894.X在审
  • 萧展辉;邹文景;甘莹;梁置铭 - 南方电网数字电网研究院有限公司
  • 2022-12-12 - 2023-02-28 - G06F18/21
  • 本申请实施例提供一种模态数据处理方法及系统,涉及普适计算技术领域。该模态数据处理方法包括获取目标数据中的模态数据,将所述模态数据中至少两种单模态数据的语义信息进行特征化;模态数据样本的特征进行数值化,以该数值为输入值,并以模态数据样本的该标签为调教目标;获取待处理模态数据,将该待处理模态数据的特征输入该模态选择模型,仅保留该模态组合选择结果,得到修改后的模态数据;修改后的模态数据上传至服务器,由所述服务器对所述模态故障数据进行处理;该处理方法能充分利用模态之间的有效冗余性,从主动的高质量数据模态选择的角度来解决问题,适用性强。
  • 一种多模态数据处理方法系统
  • [发明专利]基于模态数据采集的喉功能分析系统-CN202210386079.0在审
  • 庄佩耘;马艳利;徐新林;宣佳成 - 厦门大学附属中山医院
  • 2022-04-13 - 2022-08-09 - A61B5/00
  • 本发明公开了一种基于模态数据采集的喉功能分析系统,包括模态数据采集设备,模态数据采集设备包括传感器模块,模态数据采集设备通过传感器模块安装在待采集者身上以对人体喉部的模态数据进行同步采集;微型中央控制处理器,微型中央控制处理器与模态数据采集设备电性连接,以便根据控制信号控制模态数据采集设备对人体喉部的模态数据进行同步采集,并实时接模态数据,以及对模态数据进行处理及发送;用户终端,用户终端与微型中央控制处理器进行通信连接,以接收微型中央控制处理器发送的处理后的模态数据,并对处理后的模态数据进行存储及分析;从而为分析喉部复杂的结构性和功能性提供更加全面且有效的数据
  • 基于多模态数据采集功能分析系统
  • [发明专利]模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202310673422.4在审
  • 杨志雄;杨延展 - 抖音视界有限公司
  • 2023-06-07 - 2023-08-29 - G06N3/045
  • 本公开实施例提供了一种模型训练方法、装置、设备及存储介质,用于训练模态融合网络。获取模态数据;其中,所述模态数据包括图像数据、文本数据及音频数据中至少两种模态数据;将所述模态数据依次输入所述模态融合网络,输出模态数据处理结果;基于所述模态数据处理结果训练所述模态适配子网络、模态融合子网络及目标任务子网络中的至少一项,获得训练后的模态融合网络。本公开实施例提供的模型训练方法,训练模态融合网络中除预训练模态子网络外的其他子网络,能够有效降低训练所需内存和显存等资源,同时又能利用预训练好的大模型,可以极大的节省计算资源及时间,从而提高模态融合网络的训练及部署效率
  • 模型训练方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种模态哈希检索方法及装置-CN202310085564.9在审
  • 朱健;陈光;曾令仿;程永利;张云云;张莹;崔钰;吴洵进 - 之江实验室
  • 2023-01-12 - 2023-04-18 - G06F16/583
  • 本发明公开了一种模态哈希检索方法及装置,该方法包括:获取带有标签的训练数据集;构建带有Transformer Encoder模块的模态神经网络;根据所述训练数据集中的每个模态数据经过所述模态神经网络生成的哈希码与该模态数据对应的标签,设计目标损失函数;根据所述目标损失函数,采用梯度下降法更新所述模态神经网络的参数,以训练所述模态神经网络;获取模态原始数据并对所述模态原始数据进行特征工程加工;将加工后的模态原始数据输入训练后的模态神经网络中,生成模态哈希码;利用所述模态哈希码,进行哈希检索。该方法使用Transformer网络实现模态特征融合,与单模态哈希表示学习相比,检索的平均准确率(mAP)更高。
  • 一种多模态哈希检索方法装置

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