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]一种需求侧响应自学习价格预测方法-CN202210551196.8在审
  • 李华印;吴春光;张磊 - 电能趋势(北京)科技有限责任公司
  • 2022-05-20 - 2022-08-02 - G06Q30/02
  • 本发明提供了一种需求侧响应自学习价格预测方法,其所述预测方法包括如下步骤:首先建立需求侧响应价格区间,并将价格区间划分成n个价格区间;拿取历史价格,这些历史价格会落在建立好的价格区间内,每个价格区间会有落点概率,选取概率最大的区间,在落点最密集的px附近,建立新的价格概率区间:【px,Pn】;继续加入历史价格,落点在【px,Pn】内直接形成一个大概py,则新的价格大概区间为:【px,Py】;每次历史价格输入,落点及概率区间都会重新划分,概率区间百分比持续增大,最终计算一个算数平均值,即预测价格imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />本发明从多维度需求侧响应价格出清机制,结合全市场因素以价格分布概率区间的方式呈现
  • 一种需求响应自学习价格预测方法
  • [发明专利]用于Sanger测序的深度碱基识别器-CN201980082101.9在审
  • 储勇;S·施奈德;R·谢弗;D·吴 - 生命科技股份有限公司
  • 2019-12-10 - 2021-07-23 - G16B30/20
  • 使用深度学习模型,基于分析的迹线来确定扫描标签概率。训练神经网络学习最佳映射函数以使连接时序列分类(CTC)损失函数降至最低。CTC函数用于通过匹配目标序列和预测的扫描标签概率来计算损失。解码器生成具有最大的序列。使用前缀束搜索的碱基识别测位仪用于遍历CTC标签概率以查找扫描范围,然后针对每个被识别碱基的扫描范围内的峰值标签概率的位置。使用从CTC标签概率计算的特征向量作为QV查找表中的索引来确定质量值(QV),以查找质量分数。
  • 用于sanger深度碱基识别

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