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]员工流失分析方法、装置、设备及存储介质-CN202011289059.9在审
  • 王友元;赵向荣 - 深圳平安智汇企业信息管理有限公司
  • 2020-11-17 - 2021-02-26 - G06Q10/06
  • 本申请实施例公开了一种员工流失分析方法、装置、设备及存储介质,包括:获取多个待分析员工的工作表现特征,上述工作表现特征中包括至少两个表现维度的表现特征,一个表现维度包括至少一种表现特征;将上述多个待分析员工的工作表现特征输入员工流失分析模型,通过上述员工流失分析模型得到各待分析员工的流失概率,以及各待分析员工的工作表现特征中各表现维度的倾向贡献度;将流失概率大于预设概率阈值的待分析员工标注为待关注员工;并生成待关注员工预警信息。采用本申请实施例,可直观展示模型分析结果与员工的工作表现之间的联系,提高了模型的适用性。
  • 员工流失分析方法装置设备存储介质
  • [发明专利]基于人工智能的教育监管系统及其方法-CN202310654365.5在审
  • 单伟萍 - 杭州科技职业技术学院
  • 2023-06-05 - 2023-08-01 - G06Q50/20
  • 其首先对课堂表现视频进行采样处理以得到多个课堂表现关键帧,接着,将所述多个课堂表现关键帧通过作为特征提取器的卷积神经网络模型以得到课堂表现特征向量的序列,然后,将所述课堂表现特征向量的序列通过包含第一序列编码器和第二序列编码器的多尺度感知模型以得到课堂表现时序特征向量,最后,将所述课堂表现时序特征向量通过分类器以得到用于表示被监控对象的课堂表现是否正常的分类结果。这样,可以更好地评估学生的表现,提高监管系统的性能。
  • 基于人工智能教育监管系统及其方法
  • [发明专利]信用评估方法及装置-CN202011043661.4在审
  • 覃春钰 - 中国建设银行股份有限公司
  • 2020-09-28 - 2020-12-22 - G06Q40/02
  • 本发明提供了一种信用评估方法及装置,方法包括:获取用户的业务数据和属性数据;对所述的属性数据和业务数据分别进行特征工程处理确定属性特征表现数据及预设时序时段的业务特征表现数据;根据所述属性特征表现数据和预设时序时段的业务特征表现数据利用预先建立的深度学习模型进行信用评估采用深度学习算法自动化的对客户进行信用风险评估,有效降低了人力,不需要筛选特征,在模型数据使用方面,充分考虑的数据特征的时序性,可快速加入新的数据,多一种业务只需要多一个时序模块,可以全面观察客户表现
  • 信用评估方法装置
  • [发明专利]基于多模态融合的主播表现力评价方法、装置和计算设备-CN202211384376.8在审
  • 赵君利;董黎刚;蒋献;邹杭 - 浙江工商大学
  • 2022-11-07 - 2023-02-24 - G06Q10/0639
  • 本发明公开了一种基于多模态融合的主播表现力评价方法、装置和计算设备,包括对输入的待评价视频进行颜值特征提取,得到主播颜值特征以及主播颜值特征对应的颜值评价信息;对待评价视频进行音色特征提取,得到主播音色特征以及主播音色特征对应的音色评价信息;对待评价视频进行内容特征提取,得到直播内容特征以及直播内容特征对应的内容评价信息;将主播颜值特征、所述主播音色特征以及所述直播内容特征输入至预先训练得到的表现力评价模型,得到主播表现力综合评价信息;将所述颜值评价信息、所述音色评价信息、所述内容评价信息以及所述主播表现力综合评价信息共同确定为视频综合评价信息。本发明能够提升主播表现力的评价结果的准确性。
  • 基于多模态融合表现力评价方法装置计算设备
  • [发明专利]基于多特征建模和多层次评价的学习预警方法及装置-CN202310569374.4有效
  • 马华;赵文;汤玉祺;黄培纪;唐文胜;蒋子旭;张红宇 - 湖南师范大学
  • 2023-05-19 - 2023-08-08 - G06Q50/20
  • 本发明公开一种基于多特征建模和多层次评价的学习预警方法及装置,包括:获取各学生的当前课程的学习过程数据和历史表现数据;基于学习过程数据应用深度知识追踪模型进行知识状态诊断,得到所有学生的知识点掌握程度集合;根据知识点掌握程度集合和学习过程数据、历史表现数据进行学习过程特征分析,获取各学生的学习过程特征评价结果;据此进行学习表现预测,获取各学生的学习表现集合;基于学习表现集合进行学习预警分析,获取各学生的学习预警程度;将各学生的学习表现集合和学习预警程度反馈至各学生及教师。该方法结合多个特征维度和多层次评价综合建模学生的学习过程,可提供差别化、个性化的学习表现预测和动态学习预警。
  • 基于特征建模多层次评价学习预警方法装置
  • [发明专利]对操作员表现的自动评估-CN201980023531.3在审
  • T·S·伦维;A·M·蒙森;D·A·斯特里特;N·S·迪隆 - 希赛公司
  • 2019-01-28 - 2021-02-02 - G06Q10/06
  • 本发明的实施方案涉及评估体力活动的表现。评估引擎可收集包括与活动的表现相关联的信息的表现内容。所述评估引擎可采用分类器对所述表现内容进行分类以确定所述表现内容的特征的发生,并且对评估内容进行分类以确定与所述表现中包括的特征相关联的评分。所述评估引擎可基于历史表现内容、评估内容或评分来提供与所述表现相关联的相关性值。所述评估引擎可基于所述相关性值、所述表现内容、所述评估内容和所述评分来提供包括对所述表现的本地化评估的报告。在一些情况下,所述表现内容可包括所述表现的视频。
  • 操作员表现自动评估

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