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]一种识别模型的训练方法和装置-CN201710428444.9在审
  • 田凤彬 - 北京君正集成电路股份有限公司
  • 2017-06-08 - 2018-12-18 - G06K9/00
  • 本发明提供了一种识别模型的训练方法和装置,其中,该方法包括:获取第一训练集和第二训练集;基于所述第一训练集,通过多次迭代过程对ANN模型进行训练,得到多个训练后的ANN模型;通过所述第二训练集确定各个训练后的ANN模型的测试正确,其中,测试正确是ANN模型对所有字符进行测试的平均正确;根据各个训练后的ANN模型的测试正确,选取正确最高的模型作为全局最优的识别模型。由于该方案通过设置一个用于训练的训练集,一个用于确定准确的训练集,最终选择正确最高的模型最为最终选择的模型,从而解决了现有训练出的识别模型识别准确低的技术问题,达到了有效提高训练得到的识别模型的识别的技术效果
  • 训练集正确率测试方法和装置准确率多次迭代技术效果模型识别全局最优识别率
  • [发明专利]影像识别深度学习模型的训练方法-CN202211623916.3在审
  • 张益铭 - 环旭电子股份有限公司
  • 2022-12-16 - 2023-06-27 - G06V10/764
  • 一种影像识别深度学习模型的训练方法,其包含从多个原始数据中选取部分原始数据且对其标记;依据深度学习演算法训练标记数据以产生影像识别深度学习模型;输入部分原始数据至影像识别深度学习模型以推论出推论结果并计算正确,然后判断正确是否大于等于门槛值。当正确大于等于门槛值时,得到最终影像识别深度学习模型;当正确小于门槛值时,重新标记推论结果有误的原始数据以产生再标记数据并更新影像识别深度学习模型,然后重复前述流程,直到正确大于等于门槛值为止。
  • 影像识别深度学习模型训练方法
  • [发明专利]评估作业正确的方法及装置-CN201410655701.9有效
  • 何军;邓昌顺 - 深圳市银雁金融服务有限公司
  • 2014-11-17 - 2016-12-21 - G06Q50/20
  • 本发明公开了一种评估作业正确的方法,评估作业正确的方法包括以下步骤进入作业状态后,获取待检测的原始作业信息,并根据原始作业信息的内容确定作业的类型和原始作业信息的样本数量;根据作业的类型和原始作业信息的样本数量获取对应预置的初始干扰信息及合并规则合并规则为初始干扰信息与原始作业信息合并的规则;根据合并规则,将初始干扰信息和原始作业信息合并成作业流程信息;当被评估对象根据作业流程信息完成作业后,获取被评估对象选取的目标干扰信息;根据目标干扰信息与初始干扰信息的匹配计算并输出当次作业的正确本发明还公开了一种评估作业正确的装置。本发明对大批量信息当次的处理结果可以进行准确评估。
  • 评估作业正确率方法装置

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