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]一种服装设计系统-CN201810089922.2在审
  • 张静 - 邢台职业技术学院
  • 2018-01-30 - 2018-05-08 - G06F17/50
  • 本发明公开了一种服装设计系统,包括:流行趋势单元、消费者需求单元、服装搭配单元、市场陈列单元、中央处理器以及无线通信模块;流行趋势单元用于收集市场上的服装流行风格、服装流行用材质以及服装流行颜色;消费者需求单元用于收集市场上核心消费者的需求款式和边缘消费者的需求款式;服装搭配单元用于收集市场上上下装搭配样式、内外装搭配样式以及色彩搭配样式;市场陈列单元用于收集热销款样式、搭配款样式以及形象款样式;该系统通过流行趋势单元、消费者需求单元、服装搭配单元以及市场陈列单元全面收集服装设计所需的各个指标参数
  • 一种服装设计系统
  • [发明专利]基于市场云端数据的物流行业商机推荐系统及存储介质-CN202111443979.6在审
  • 白峻峰;刘子曜;张文战 - 北京基智科技有限公司
  • 2021-11-30 - 2022-04-12 - G06Q30/02
  • 本发明公开了基于市场云端数据的物流行业商机推荐系统及存储介质,涉及市场云端数据技术领域;该物流行业商机推荐系统包括:数据库模块,用于获取物流企业数据和实物产品企业数据,并按照预设规则搭建两个数据库;企业关系图谱构建模块,对获取的物流企业数据进行基础整合,并构建完整的信息图谱,对获取的实物产品企业数据进行基础整合;该存储介质包括存储器,所述存储器内部存储有物流行业商机推荐系统,且所述存储器内部存储有计算机兼容程序。基于市场云端数据的物流行业商机推荐系统,通过设置物流企业图谱和实物产品企业图谱,并将两者进行关联,提高商机发现概率,进而提高物流企业的可触达企业客户范围。
  • 基于市场云端数据物流行业商机推荐系统存储介质
  • [发明专利]一种基于区域链的传统服装设计信息共享平台-CN202310292688.4在审
  • 潘茹 - 潘茹
  • 2023-03-23 - 2023-06-23 - G06Q30/0201
  • 本发明公开了一种基于区域链的传统服装设计信息共享平台,具体涉及共享平台技术领域,本发明设置服装数据预处理模块,得到了重合度指数,重合度指数体现了设计师设计的服装与消费者想要的服装之间的重合程度,并由服装数据处理模块得到了流行度指数,通过服装数据分析模块判断服装流行度是否达标,有助于设计师了解市场服装流行趋势,通过数据反馈模块得到消费者的用户满意度,有助于设计师了解消费者实际需求,针对性改进设计方案,提高市场交易量,通过数据更新模块得到服装综合性评价指数
  • 一种基于区域传统服装设计信息共享平台
  • [发明专利]一种融合多源可靠信息的移动应用推荐方法及装置-CN202210574977.9在审
  • 胡阳雨;祝清意;张亮;余桀;毛美玲 - 重庆邮电大学
  • 2022-05-25 - 2022-08-05 - G06F16/335
  • 方法包括获取移动应用样本及其对应的扩展数据;提取应用样本各界面的函数信息、权限信息和上下文文本信息,输入子功能分类器得到子功能分类,结合用户使用该类应用的时间信息和位置信息得到用户对该应用的偏好值;获取应用的流行度信息,通过可靠性分类器获取各个流行度数据的可靠性,计算应用的流行度;综合用户对应用的偏好值和应用的流行度向用户推荐应用;本发明通过提取应用包含的各类子功能,解决情境信息不全面且粗粒度的问题,提升应用推荐的准度和精度;通过提取跨市场级别的特征,更全面发现应用的虚假流行度数据,降低虚假数据对于推荐模型的影响。
  • 一种融合可靠信息移动应用推荐方法装置
  • [发明专利]一种基于知识增强神经网络的线上内容流行度预测方法-CN201810658784.5有效
  • 赵鑫;窦洪健;文继荣 - 中国人民大学
  • 2018-06-25 - 2021-02-26 - G06F40/30
  • 本发明涉及流行度预测方法的技术领域,尤其是涉及一种基于知识增强神经网络的线上内容流行度预测方法,其包括:将线上物品和已有KB进行连接,并将KB信息用于流行度预测;利用一个隐含向量来表示KB实体,并对KB信息进行编码;基于LSTM网络构建预测模型,该预测模型能够自适应地与目标物品的KB嵌入向量以及具有相似实体信息物品的流行动态序列相结合,并通过两个层面合并KB信息,进行扩展,解决了一般性线上物品特征信息难以统一获取的问题,避免了手动提取一般化的物品信息规则,减少了预测对于历史流行度数据的依赖性。对潜在用户的购买决策起到了导向作用,有利于商品提供者把握市场偏好,优化线上物品供给和推荐策略。
  • 一种基于知识增强神经网络线上内容流行预测方法
  • [发明专利]一种用于针织服装设计、组织设计、色彩流行预测的方法-CN201110166819.1有效
  • 沈雷;金永良;郭海滨;董玲玲 - 江南大学
  • 2011-06-18 - 2012-03-21 - B42D1/08
  • 本发明“一种用于针织服装设计、组织设计、色彩流行预测的方法”公开了一种推动针织服装设计、织物组织设计、色彩预测的趋势册制作方法。特征是:对搜集图片的元素提取;织物纹理设计;织物纱线色彩选择;织物组织设计,利用计算机辅助系统制作针织物纹版文件;将编辑好的织物纹版文件输入电脑横机;提取出的趋势色彩、流行款式、流行元素、织物组织恰当结合本发明的有益效果是,让设计师、设计公司及时了解流行趋势,并能有效地结合国内市场进行创新。趋势册涉及色彩、款式、工艺、组合,范围广泛,能满足不同人的需要。同时,将稍纵即逝的流行元素以实物储存的方式保留下来,以便后用。
  • 一种用于针织服装设计组织设计色彩流行预测方法

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