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]一种多变量时间序列数据聚类方法-CN202010265442.4在审
  • 王婷;崔运鹏;刘娟 - 中国农业科学院农业信息研究所
  • 2020-04-07 - 2020-08-04 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种多变量时间序列数据聚类方法,包括对多变量时间序列数据进行归一化预处理;构建深度学习无监督学习模型稀疏自编码器,对多变量时间序列数据进行特征提取以构建新特征序列;获取样本数据新特征序列的聚类K值;基于欧式距离计算不同样本数据新特征序列之间的距离本发明通过稀疏自编码器模型和聚类方法,提高处理大规模数据的效率,并构建稀疏自编码器模型以提高模型对多变量时间序列数据提取新特征序列的性能,同时根据欧式距离构建了多变量距离计算模型以实现对多变量时间序列数据的聚类
  • 一种多变时间序列数据方法
  • [发明专利]一种时序数据异常检测方法、装置、设备及存储介质-CN202110269901.0在审
  • 曹臻;潘陈益 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2021-03-12 - 2021-06-18 - G06F11/30
  • 本发明实施例提供了一种时序数据异常检测方法、装置、设备及存储介质,获取待检测时序数据片段及多个历史时序数据片段,待检测时序数据片段为发生数值突变的时序数据片段;计算每个历史时序数据片段与待检测时序数据片段之间的欧式距离;判断是否存在与待检测时序数据片段之间的欧式距离满足距离相近条件的历史时序数据片段;若不存在,则针对待检测时序数据片段发送异常告警。如果不存在与其距离相近的历史时序数据片段,表示时序数据片段的数值突变短时间内未曾发生,无法被认定为是由于用户在短期内的固定行为导致的,这种情况下,才判定为异常时序数据片段,进而发送异常告警,可以减少对时序数据异常的无效告警
  • 一种时序数据异常检测方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种运动损伤严重程度评估方法及评估装置-CN202310780871.9在审
  • 周颖;余翔;粟欣;高源;李灿 - 重庆邮电大学
  • 2023-06-29 - 2023-09-22 - G16H50/70
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,特别涉及一种运动损伤严重程度评估方法及评估装置,评估方法包括:获取待评估用户的临床视频数据,并利用VIBE模型进行运动目标检测提取关节点坐标;计算每个关节点之间欧式距离,得到所有关节点欧式距离构成的对称矩阵,即得到关节收集距离特征;利用骨骼的髋关节作为其他关节点的起点,提取每个关节的归一化笛卡尔坐标;在不同采样率下从临床视频中获取一帧图像的慢动作特征、正常动作特征以及快动作特征并进行位置编码;将位置编码后的特征以及关节收集距离特征和每个关节的归一化笛卡尔坐标进行预处理后拼接在一起
  • 一种运动损伤严重程度评估方法装置
  • [发明专利]一种基于自适应阈值的分类器半径确定方法及装置-CN201710012563.6有效
  • 赵海英;贾耕云 - 北京邮电大学
  • 2017-01-09 - 2020-12-04 - G06K9/62
  • 本发明实施例提供了一种基于自适应阈值的分类器半径确定方法及装置,方法包括:获取各类别的训练数据;针对任一目标训练数据,计算目标训练数据与其他训练数据的欧式距离;按照所计算得到的欧式距离从小到大的顺序,对其他训练数据进行排序;按照排序结果,判断第一次出现的其他类别中的训练数据是否为特殊异类数据;如果是,将该训练数据之后的最小不纯度对应的第一训练数据与目标训练数据的欧氏距离确定为目标训练数据的分类器半径;如果否,将第二训练数据与所述目标训练数据的欧氏距离确定为所述目标训练数据的分类器半径
  • 一种基于自适应阈值分类半径确定方法装置

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