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]一种基于产品历史数据的生产误差监控系统及方法-CN202310890968.5在审
  • 杨海萍 - 紫灿科技(上海)股份有限公司
  • 2023-07-20 - 2023-09-12 - G06Q10/0631
  • 本发明公开了一种基于产品历史数据的生产误差监控系统及方法,涉及生产管理技术领域,解决了现有技术难以识别各批次文旅创意产品生产过程的微小差异,难以保证各批次文旅创意产品的一致性,影响文旅创意产品质量的技术问题;本发明判断实时环节特征与对应生产环节的标准环节特征特征差异是否小于设定阈值时;是,则判定生产环节质检合格;否,则判定生产环节质检异常;本发明能够避免微小差异而引起文旅创意产品的质量变化,提高文旅创意产品的质量;本发明将各生产环节对应的特征差异拼接成特征序列;对特征序列进行综合评估,获取文旅创意产品的质量评分;本发明能够避免各生产环节特征差异的相互耦合导致更大的误差,提高质检精度。
  • 一种基于产品历史数据生产误差监控系统方法
  • [实用新型]一种设施环境生产过程记录系统-CN201320441367.8有效
  • 肖伯祥;郭新宇;吴升;韩沫;王传宇 - 北京农业信息技术研究中心
  • 2013-07-23 - 2014-03-05 - G07C3/00
  • 本实用新型提供一种设施环境生产过程记录系统,该系统包括:工控机,及分别与工控机相连的生物特征采集器、电控锁和触摸屏;生物特征采集器,用于采集人员的生物特征,将生物特征数据发送到工控机;工控机,包括存储作物生产档案数据库和生物特征数据库,用于将接收到的所述生物特征数据与生物特征数据库中的数据进行匹配,将开门信号发送给电控锁;以及驱动触摸屏显示农事操作和所述作物生产档案数据库中的生产档案信息,并将触摸屏上选择的农事操作记录到所述作物生产档案数据库中对应的作物生产档案中本实用新型能够对生产过程中作物农事操作进行实时记录,使设施环境的生产过程智能化。
  • 一种设施环境生产过程记录系统
  • [发明专利]应用于智能产线的数据分析方法、服务器及存储介质-CN202211134431.8在审
  • 王灵艺 - 旭昇智能科技(常熟)有限公司
  • 2022-09-19 - 2022-12-06 - G06Q10/06
  • 本申请实施例提供的应用于智能产线的数据分析方法、服务器及存储介质,在目标生产线生成拟分析生产日志后,通过对拟分析生产日志进行生产流程特征向量的挖掘,并获取生产流程特征向量和各个历史序列的序列代表特征向量的特征共性评分;以通过特征共性评分另外建立一新设序列作为所述拟分析生产日志对应的目标序列,可以持续性对补充的拟分析生产日志进行分类,分类精准合理,对历史序列不造成扰动。此外,通过另外建立的新设序列作为目标序列,可以通过该目标序列的目标序列描述将目标生产线确定为问题生产线,可以一直得到新增的问题生产线序列。
  • 应用于智能数据分析方法服务器存储介质
  • [发明专利]一种基于量子傅里叶变换的全要素生产率计算方法-CN202110975836.3有效
  • 蔡政英;徐雅琦;贺刚 - 三峡大学
  • 2021-08-24 - 2023-10-27 - G06F30/27
  • 一种基于量子傅里叶变换的全要素生产率计算方法,包括如下步骤:步骤1,全要素生产率数据采集模块采集多个系统的全要素生产率数据;步骤2,全要素生产率数据采集模块将数据输入数据预处理模块;步骤3,量子傅里叶变换模块对全要素生产率数据库进行数据变换:步骤4、深度学习模块对单一系统种类全要素生产率数据特征进行特征学习和特征提取;步骤5、深度学习模块对多个系统种类全要素生产率数据进行交叉特征学习和交叉特征提取;步骤6、全要素生产率输出模块对全要素生产率计算结果输出本发明能够高效完成全要素生产率的计算。
  • 一种基于量子傅里叶变换要素生产率计算方法
  • [发明专利]一种机器学习在线特征生产系统和方法-CN202111460791.2有效
  • 张险全;薛延波;赵鹏 - 北京华品博睿网络技术有限公司
  • 2021-12-02 - 2022-03-01 - G06N20/00
  • 本发明实施例公开了一种机器学习在线特征生产系统,包括:远程模式业务应用集群,第一应用节点通过远程模式调用特征服务集群;特征服务集群,特征服务节点从特征存储库中获取第一特征并执行特征处理和特征算子运算,输出结果;特征代理主节点集群,特征代理主节点对第一本地存储库中的全量特征定时生成全量特征快照;内嵌模式业务应用集群,第二应用节点通过特征代理SDK下载全量特征快照并构建全量特征,从第二本地存储库中获取第二特征并执行特征处理和特征算子运算本发明实施例还公开了一种机器学习在线特征生产方法。本发明在生产特征时无需存储,效率高且存储成本低,同一特征支持多种生产方式,减少获取大体量特征时的延迟,获取效率高。
  • 一种机器学习在线特征生产系统方法
  • [发明专利]芯片检测过程中的稳定性检测方法及系统-CN202111660792.1在审
  • 顾黎明 - 苏州知瑞光电材料科技有限公司
  • 2021-12-31 - 2022-04-29 - G01R31/28
  • 本发明实施例提供了一种芯片检测过程中的稳定性检测方法及系统,通过依据设定的针对芯片生产操作活动的芯片生产操作活动数据进行训练得到的生产稳定性决策网络进行训练得到的生产稳定性决策网络对所述芯片生产操作活动日志进行生产稳定性决策特征提取;将生产稳定性决策网络生成的各个芯片生产操作活动的生产稳定性决策特征分别与预先获得的目标样本芯片生产操作活动日志的生产稳定性决策特征进行比对,得到特征比对信息,从而可以决策获得的各生产稳定性决策特征是否匹配训练依据存储条件若匹配训练依据存储条件,则将相关的芯片生产操作活动日志进行训练依据存储。如此,可以对芯片生产操作活动日志进行生产稳定性决策后进行后续处理。
  • 芯片检测过程中的稳定性方法系统

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