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]模型训练、语义完整性识别方法和装置-CN202010794728.1在审
  • 夏海兵;佘丽丽;毛宇;林昊;徐伟 - 招联消费金融有限公司
  • 2020-08-10 - 2021-01-05 - G06F40/35
  • 本申请涉及一种模型训练、语义完整性识别方法和装置。所述方法包括:获取待识别语句;获取语义完整样本;根据所述语义完整样本,得到语义不完整样本;根据所述语义完整样本和所述语义不完整样本,得到完整性识别模型的模型训练样本;根据所述模型训练样本对所述完整性识别模型进行训练,得到训练后完整性识别模型;所述训练后完整性识别模型用于对待识别语句进行语义完整性识别。采用本方法能够使训练样本中既包含语义完整样本又包含语义不完整样本,训练得到的模型能够结合语义完整特征和语义不完整特征识别语义完整性,可以提高语义完整性识别的准确性。
  • 模型训练语义完整性识别方法装置
  • [发明专利]基于深度学习的电视台标识别系统-CN201611151654.X在审
  • 伍强;刘明华 - 四川长虹电器股份有限公司
  • 2016-12-14 - 2017-04-26 - G06K9/32
  • 本发明涉及计算机视觉技术,公开了一种基于深度学习的电视台标识别系统,提高台标的识别能力。本发明的系统包括样本采集模块,用于采集台标样本样本筛选模块,用于筛选样本,剔除不合适的样本;台标分割模块,用于分割台标和背景;样本合成模块,用于人工合成差异性的样本;模型训练模块,基于采集的样本和人工合成的样本,训练台标的识别模型;台标识别模块,基于识别模型识别台标。本发明适用于识别正常台标、转播台标、极其相似台标。
  • 基于深度学习电视台标识别系统
  • [发明专利]人脸识别方法、装置、服务器及存储介质-CN201910649677.0在审
  • 杨杰;王治金;熊君君 - 顺丰科技有限公司
  • 2019-07-18 - 2021-01-19 - G06K9/00
  • 本发明实施例公开了一种人脸识别方法、装置、服务器及存储介质。其中,该人脸识别方法包括:获取人脸图片;将人脸图片输入到预设的人脸识别模型,该人脸识别模型是基于样本训练集作为模型训练样本训练得到的,样本训练集中包括多个样本人脸图片,以及每张样本人脸图片对应的多张增广处理图片;根据人脸识别模型对人脸图片进行人脸识别,输出人脸识别结果。本发明实施例中人脸识别模型是采用样本训练集作为模型训练样本训练得到的,由于样本训练集中包括多个样本人脸图片,每张样本人脸图片对应多张增广处理图片,使得人脸识别模型具有更好的分类识别性能,另外也在一定程度上提升人脸识别的可解释性,提高了人脸识别的准确度。
  • 识别方法装置服务器存储介质
  • [发明专利]样本分析仪及样本分析仪的控制方法-CN202210346262.8在审
  • 赵林杰 - 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司
  • 2022-03-31 - 2023-10-24 - G01N35/00
  • 本发明实施例公开了一种样本分析仪及样本分析仪的控制方法,其中,样本分析仪包括识别组件,识别组件包括识别位以及识别件,识别件用于拍摄包括识别位中的样本容器上的目标标识区域的目标图像,并按照目标识别位置在目标图像中识别目标标识区域中的目标标识信息,以得到目标识别结果;调度组件,用于将标记样本送入识别位;控制器,与识别组件连接,控制器用于获取在至少两个参考识别位置下识别件对标记样本中的参考标识区域的参考识别结果;根据参考识别结果确定目标识别位置,其中,参考识别位置包括对识别件拍摄的标记样本的参考图像进行识别识别区域的位置。
  • 样本分析控制方法
  • [发明专利]一种风险识别模型的优化方法及装置-CN202010355473.9有效
  • 叶芸 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2020-04-29 - 2022-04-22 - G06Q10/04
  • 本说明书公开了一种风险识别模型的优化方法及装置。方法包括:获取误识别样本和N个备选样本;将所述误识别样本和每个备选样本的特征向量输入到深度学习模型进行处理,并从所述深度学习模型的中间层提取处理后的特征向量,作为对应样本的标准化特征向量;根据所述误识别样本的标准化特征向量与M个备选样本的标准化特征向量,采用K最近邻算法,从M个备选样本中确定出与所述误识别样本相似的K个备选样本,作为相似样本;将每个相似样本的标记确定为第一风险类型,并基于所述误识别样本与每个相似样本优化所述风险识别模型
  • 一种风险识别模型优化方法装置
  • [发明专利]一种识别模型的迭代方法和装置-CN202110158715.X在审
  • 翟步中 - 上海明略人工智能(集团)有限公司
  • 2021-02-04 - 2021-05-18 - G06K9/62
  • 本申请涉及一种识别模型的迭代方法和装置,其中,该方法包括:获取第一训练样本,其中,第一训练样本包括具有对应关系的第一识别模型识别错误的数据和标注信息,第一识别模型用于执行数据识别任务;使用第一训练样本训练第一识别模型对应的初始模型,得到第二识别模型;将第一训练样本添加到第二训练样本中,得到第三训练样本,其中,第二训练样本是用于训练第一识别模型对应的初始模型的样本;使用第三训练样本训练第二识别模型,得到第三识别模型,其中,第三识别模型用于继续执行数据识别任务本申请解决了对识别模型进行迭代后得到的模型识别准确率较低的技术问题。
  • 一种识别模型方法装置
  • [发明专利]一种基于改进最优路径森林的开集识别方法和系统-CN202110477904.3在审
  • 冯文伟;朱洪艳 - 西安交通大学
  • 2021-04-29 - 2021-08-13 - G06K9/62
  • 一种基于改进最优路径森林的开集识别方法和系统,开集识别方法包括以下步骤:基于训练样本集生成最小生成树;计算最小生成树中每个节点的路径代价;根据根节点集合到训练样本集中每一个节点的最优路径,构建最优路径森林;通过计算待识别样本距离训练样本集中所有样本的距离,寻找代价最小的路径作为最优路径;按照待识别样本的判别函数判定待识别样本识别框架内样本还是识别框架外样本。本发明更贴切的表示了待测样本与训练样本集的距离度量,并且在待测样本的小邻域内考虑了多个近邻样本,使分类器更容易判别待测样本,从而有效提升了识别的准确率。
  • 一种基于改进最优路径森林识别方法系统
  • [发明专利]一种血液样本类型识别检测系统-CN201911187290.4有效
  • 胡飞;黄莎;邱笑违;董飒英 - 北京乐普诊断科技股份有限公司
  • 2019-11-28 - 2022-06-24 - G01N27/26
  • 本发明公开一种血液样本类型识别检测系统,样本载体上形成有样本通道,样本通道于全血识别单元的末端连接血浆识别单元,样本通道于血浆识别单元的末端连接血清识别单元;全血识别单元包括全血识别传感器和全血信号采集线路,全血识别传感器置于样本通道内部,全血信号采集线路连接全血识别传感器;血浆识别单元包括血浆识别传感器和血浆信号采集线路,血浆识别传感器置于样本通道内部,血浆信号采集线路连接血浆识别传感器;血清识别单元包括血清识别传感器和血清信号采集线路,血清识别传感器置于样本通道内部,血清信号采集线路连接血清识别传感器。可用于免疫检测系统工作前对血液样本类型进行判断,以满足不同项目检测的判断需求。
  • 一种血液样本类型识别检测系统

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