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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  • [实用新型]一种化工材料合成用步骤操作教学模型-CN202120839619.7有效
  • 李杰 - 淄博职业学院
  • 2021-04-23 - 2021-11-19 - G09B25/02
  • 本实用新型公开了一种化工材料合成用步骤操作教学模型,包括底板,两个底板的上侧壁内侧对称固定安装有矩形框,矩形框的内侧壁均固定安装有玻璃板,底板的上侧壁均滑动装配有模型结构,矩形框的上侧壁均固定安装有第一固定筒,第一固定筒的内侧壁均插接装配有活动框,活动块的下侧壁固定安装有细杆,本实用新型通过两组底板铰接的结构,令其可以打开面向更多的学生,且在打开后,可以令设备模型打开,将内部结构露出,令老师的教学效果更好,
  • 一种化工材料合成步骤操作教学模型
  • [外观设计]用于电脑的人工智能机器学习的图形用户界面-CN201930349053.8有效
  • 李章誉;徐昀;张艳芬 - 第四范式(北京)技术有限公司
  • 2019-06-11 - 2020-05-12 - 14-02
  • 设计1主视图所示界面,界面右侧有“行为数据”步骤模块、“反馈数据”步骤模块、“模型训练”步骤模块、“模型应用”步骤模块,各步骤模块组成环形图案,用户可以点击各步骤模块进行选取。设计2主视图所示界面,界面右侧有“行为数据”步骤模块、“反馈数据”步骤模块、“模型训练”步骤模块、“模型应用”步骤模块,各步骤模块组成环形图案,用户可以点击各步骤模块进行选取。用户点击“模型训练”模块页中的“进入模型训练”按钮可以进入“模型训练”步骤模块的配置界面,对“模型训练”步骤模块进行配置,“模型训练”步骤模块配置后的数据信息显示在“模型训练”模块页中。用户点击“模型应用”模块页中的“进入模型应用”按钮可以进入“模型应用”步骤模块的配置界面,对“模型应用”步骤模块进行配置,“模型应用”步骤模块配置后的数据信息显示在“模型应用”模块页中。用户点击“模型训练”模块页中的“进入模型训练”按钮可以进入“模型训练”步骤模块的配置界面,对“模型训练”步骤模块进行配置,“模型训练”步骤模块配置后的数据信息显示在“模型训练”模块页中。
  • 用于电脑人工智能机器学习图形用户界面
  • [外观设计]用于电脑的人工智能机器学习的图形用户界面-CN201930349056.1有效
  • 李章誉;徐昀;张艳芬 - 第四范式(北京)技术有限公司
  • 2019-06-11 - 2020-05-12 - 14-02
  • 设计3主视图所示界面,界面中“模型训练”步骤模块突出显示,“模型训练”步骤模块在界面中部对应有“模型训练”模块页,“模型训练”模块页中有“进入”按钮。用户点击“模型训练”模块页中的“进入”按钮可以进入“模型训练”步骤模块的配置界面,对“模型训练”步骤模块进行配置,“模型训练”步骤模块配置后的数据信息显示在“模型训练”模块页中。设计4主视图所示界面,界面中“模型应用”步骤模块突出显示,“模型应用”步骤模块在界面中部对应有“模型应用”模块页,“模型应用”模块页中有“进入”按钮。用户点击“模型应用”模块页中的“进入”按钮可以进入“模型应用”步骤模块的配置界面,对“模型应用”步骤模块进行配置,“模型应用”步骤模块配置后的数据信息显示在“模型应用”模块页中。用户点击“模型训练”模块页中的“进入”按钮可以进入“模型训练”步骤模块的配置界面,对“模型训练”步骤模块进行配置,“模型训练”步骤模块配置后的数据信息显示在“模型训练”模块页中。
  • 用于电脑人工智能机器学习图形用户界面
  • [发明专利]一种基于模型公平性的机器学习模型训练方法及系统-CN202210452091.7在审
  • 严茜怡 - 中银金融科技有限公司
  • 2022-04-26 - 2022-10-11 - G06N20/00
  • 本发明涉及一种基于模型公平性的机器学习模型训练方法及系统,其中机器学习模型训练方法包括:步骤1:获取待上模的数据、用户输入的敏感特征以及模型类型;步骤2:基于待上模数据和模型类型建立机器学习模型步骤3:计算模型公平性指标和模型表现指标;步骤4:确定偏差产生原因;步骤5:进行偏差矫正;步骤6:判断公平性指标和模型表现指标是否均达到预设阈值,若是,则执行步骤7,否则,返回步骤5;步骤7:完成机器学习模型训练,输出训练好的机器学习模型。与现有技术相比,本发明具有有效减弱机器学习模型偏见、平衡模型公平性、表现性和可解释性等优点。
  • 一种基于模型公平性机器学习训练方法系统

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