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]机器学习的运行控制方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011054499.6在审
  • 韩玉奎;晏存;申笑情 - 招商局金融科技有限公司
  • 2020-09-30 - 2021-01-12 - G06F9/445
  • 本发明涉及机器学习技术,揭露了一种机器学习的运行控制方法,包括:获取机器学习的数据读写场景的属性数据;获取包含数据读写参数的多个机器学习文件,将机器学习文件封装成对应的机器学习组件;利用预设的依赖关系提取模型提取封装的各个机器学习组件之间的依赖关系;根据提取的依赖关系,将封装的各个多个机器学习组件进行序列化组件合成处理,以生成机器学习对应的序列化运行控制文件;当预先确定的运行控制触发条件达到时,运行机器学习对应的序列化运行控制文件。本发明还提出了机器学习的运行控制装置、设备及计算机可读存储介质。此外,本发明还涉及区块链技术机器学习文件可存储于区块链节点中。本发明可以提高机器学习执行的效率。
  • 机器学习运行控制方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]机器学习模型管理方法、装置和系统-CN202011212838.9在审
  • 江涛 - 华为技术有限公司
  • 2020-11-03 - 2022-05-24 - G06N20/00
  • 一种机器学习模型管理方法、装置和系统,涉及机器学习技术领域。该方法应用于联邦学习服务端,联邦学习服务端归属于第一管理域,该方法包括:从机器学习模型管理中心获取第一机器学习模型;基于第一机器学习模型和第一管理域的本地网络业务数据,与第一管理域中的多个联邦学习客户端进行联邦学习,得到第二机器学习模型;向机器学习模型管理中心发送第二机器学习模型,以使第二机器学习模型被第二管理域中的设备使用,如此有助于节省计算资源,提高机器学习模型的适应性。
  • 机器学习模型管理方法装置系统
  • [发明专利]一种机器学习系统-CN202010127495.X在审
  • 蒋英明;贺波;万书武;李均;钟文彬;钟孝勋 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2020-02-28 - 2020-06-30 - G06N20/00
  • 本申请适用于人工智能技术领域,提供了一种机器学习系统,包括:计算资源模块、机器学习算法及框架模块、资源管理模块、操作模块以及数据模块;计算资源模块用于为机器学习系统提供计算资源;机器学习算法及框架模块用于提供构建机器学习模型的机器学习的算法和框架;资源管理模块用于对计算资源进行调度;操作模块用于提供构建机器学习模型的操作平台;数据模块用于提供机器学习模型的样本数据,基于大数据平台的基础,利用机器学习算法及框架模块提供多种机器学习算法和框架,利用操作模块构建机器学习模型,并基于资源管理模块调度计算资源对构建的机器学习模型进行训练,无需重复部署集群环境,有效地避免硬件资源浪费,降低开发和运维成本。
  • 一种机器学习系统
  • [发明专利]机器学习模型自动交付和部署的方法及装置-CN202111406169.3在审
  • 童楚婕 - 中国银行股份有限公司
  • 2021-11-24 - 2022-02-25 - G06N20/00
  • 本发明公开了一种机器学习模型自动交付和部署的方法及装置,涉及人工智能技术领域,该方法包括:根据待构建机器学习模型的特征数据,开发构建机器学习管道的源代码;根据所述源代码,创建持续集成任务;执行持续集成任务,进行部署管道处理,构建机器学习管道;将机器学习管道部署至机器学习管道对应的目标环境;通过部署至目标环境的机器学习管道,根据所述特征数据,进行待构建机器学习模型的构建和训练,得到目标机器学习模型;将目标机器学习模型部署至生产环境进行运行操作本发明可实现对机器学习模型的快速交付和部署,提升了机器学习模型交付和部署的效率,可为用户提供更好的服务。
  • 机器学习模型自动交付部署方法装置
  • [发明专利]机器学习模型之间进行转换的方法与设备-CN201610308127.9有效
  • 梅鹍;安春霖;程大伟;刘汪根 - 星环信息科技(上海)有限公司
  • 2016-05-11 - 2019-06-14 - G06N20/00
  • 本申请的目的是提供一种单机机器学习模型与分布式机器学习模型之间进行转换的方法与设备。与现有技术相比,本申请获取模型训练参数信息,并对其进行数据类型转换或描述文件解析,然后根据所述模型训练参数信息训练出分布式机器学习模型,再将所述分布式机器学习模型转换为单机机器学习模型;本申请还获取单机机器学习模型,提取出所述单机机器学习模型参数信息,对所述单机机器学习模型参数信息进行数据类型转换或描述文件解析,然后根据所述单机机器学习模型构造分布式机器学习模型;本申请可实现单机机器学习模型与分布式机器学习模型之间的相互转换
  • 机器学习模型之间进行转换方法设备
  • [发明专利]基于情景感知的机器学习方法及系统-CN201810718320.9有效
  • 母志武;徐业礼;梁宇 - 亚信科技(成都)有限公司
  • 2018-07-03 - 2021-05-14 - G06F21/56
  • 本发明的实施例提供一种基于情景感知的机器学习方法及系统,涉及信息安全技术领域,用于解决现有技术中采用机器学习模型检测未知威胁误报率较高的问题,该方法包括:获取文件的文件统计信息,根据文件统计信息确定用于进行机器学习检测的待检测文件;上述文件至少包括:静态文件以及进程文件;获取待检测文件的上下文情景信息以及待检测文件用于进行机器学习检测的机器学习模型文件特征;根据上下文情景信息确定用于检测待检测文件的机器学习模型,将机器学习模型文件特征输入机器学习模型以检测待检测文件是否存在未知威胁本发明能够降低采用机器学习模型检测未知威胁的误报率,提升针对未知威胁的侦测率。
  • 基于情景感知机器学习方法系统
  • [发明专利]应用机器学习模型的方法、装置及设备-CN202011096940.7有效
  • 徐江川;童超;车军;任烨 - 杭州海康威视数字技术股份有限公司
  • 2020-10-14 - 2023-09-19 - G06N20/00
  • 本申请公开了一种应用机器学习模型的方法、装置及设备,属于机器学习技术领域。方法包括:获取目标机器学习模型的执行代码、处理类型和参数配置信息;基于处理类型,获取目标机器学习模型的未进行参数配置的输出处理函数;基于参数配置信息,对未进行参数配置的输出处理函数,进行参数配置,得到目标机器学习模型的输出处理函数;获取待输入到目标机器学习模型的目标输入数据,基于目标机器学习模型的执行代码和目标输入数据,得到目标输出数据,基于输出处理函数对目标输出数据进行处理,得到目标输入数据对应的处理结果。采用本申请可以避免因技术人员将机器学习模型和对应的参数弄混从而导致无法正常使用机器学习模型的问题。
  • 应用机器学习模型方法装置设备

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