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]一种联邦学习算法因子组件动态生成方法和装置-CN202210763249.2在审
  • 武铁铮;薛金燕;田璐璐 - 青岛鑫晟汇科技有限公司
  • 2022-07-01 - 2022-07-29 - G06F8/36
  • 本发明公开了一种联邦学习算法因子组件动态生成方法和装置,涉及机器学习技术领域。所述方法包括:响应于检测到的算法因子创建指令,获取所述算法因子创建指令对应的算法因子创建参数;基于所述算法因子创建参数和预先创建的层级结构生成目标算法因子,以根据应用业务场景及建模需求,配置一个或多个目标算法因子构建联邦学习应用模型本发明实施例通过预先创建层级结构,在需要生成算法因子时,直接基于预先创建的层级结构和应用需求生成算法因子,使得创建算法因子时,无需对每个算法因子进行单独开发,简化了算法因子的生成过程,提高了算法因子的生成效率,进而提高了基于算法因子构建联邦学习模型的效率。
  • 一种联邦学习算法因子组件动态生成方法装置
  • [发明专利]一种AI应用开发方法及系统-CN202011517513.1有效
  • 李立泓;林诚汉;闫二乐;陈立峰;林俊德 - 福建新大陆软件工程有限公司
  • 2020-12-21 - 2022-06-07 - G06F8/20
  • 本发明提供了AI应用开发技术领域的一种AI应用开发方法及系统,方法包括如下步骤:步骤S10、创建一模板库,所述模板库存储有若干个AI算法模板以及各AI算法模板的调用顺序;步骤S20、配置AI应用开发所需的配置数据,基于所述调用顺序依次调用AI算法模板,并将所述配置数据映射到AI算法模板内;步骤S30、对映射了所述配置数据的AI算法模板进行数据核查;步骤S40、利用各所述AI算法模板将配置数据转换为代码文件;步骤S50、组合各所述代码文件形成AI应用并进行发布。本发明的优点在于:极大的提升了AI应用开发的便捷性,降低了AI应用开发的门槛,进而降低了AI应用开发的成本。
  • 一种ai应用开发方法系统
  • [发明专利]降低图像误识别率的方法和系统-CN202211699695.8在审
  • 程亚 - 上海点泽智能科技有限公司
  • 2022-12-28 - 2023-04-14 - G06V10/764
  • 本发明提供了降低图像误识别率的方法和系统,应用于管理系统,管理系统包括管理平台和算法支持层,管理平台包括应用管理层和应用支持层;在所述应用管理层上对设备的参数进行配置确定当前应用场景,以及采集视频流;包括:算法支持层根据当前应用场景调用预存的算法模型;通过预存的算法模型对视频流进行分析,得到推理结果;当推理结果为告警信息时,将告警信息通过过滤器分析后,显示告警信息或过滤告警信息;可以快速提高算法精度和减少告警误报
  • 降低图像识别率方法系统
  • [发明专利]一种改进型深度学习算法模型的信息分析方法-CN202210643145.8在审
  • 王彩霞 - 深圳市大创科技信息有限公司
  • 2022-06-09 - 2022-07-08 - G06F11/32
  • 本发明公开一种改进型深度学习算法模型的信息分析方法,涉及计算机信息分析技术领域,解决的技术问题是现有技术分析能力滞后,采用的方法是通过双链量子遗传算法对数据信息进行分类,将具有同种数据属性的信息归类;通过人工鱼群优化算法对数据信息进行搜索;提高信息搜索和应用能力;缩短信息查询时间;通过DNB深度学习算法对输入的数据信息进行故障诊断;人工鱼群优化算法应用在双链量子遗传算法分类过程中或者分类后;DNB深度学习算法应用在双链量子遗传算法分类过程中或者分类后;人工鱼群优化算法应用在DNB深度学习算法过程中或者过程后。
  • 一种改进型深度学习算法模型信息分析方法
  • [发明专利]一种基于云边端架构的人工智能算法应用管理方法-CN202211338134.5在审
  • 杨萱;李俊均;杨佳慧 - 杭州半云科技有限公司
  • 2022-10-28 - 2023-01-31 - G06F9/455
  • 本发明公开了一种基于云边端架构的人工智能算法应用管理方法,包括以下步骤:S1、在算法应用模型管理模块创建或修改某个算法应用模型;S2、在边缘节点管理模块通过节点接入的方式接入边缘端设备,确定节点名称、节点分类和边缘端设备的IP信息;S3、在算法应用模型管理模块选择已创建的算法应用模型,并下发部署至边缘端设备,部署为边缘端算法应用管理平台;S4、在设备管理模块接入数据源终端,确定终端设备的设备名称、类型、型号和IP信息。本发明中,将数据处理计算流程置于边缘端应用管理平台中,相较于直接将数据接入云端应用管理平台,可大幅降低网络延迟,提升数据获取、处理的速度,同时有益于保证实时计算任务的安全性。
  • 一种基于云边端架构人工智能算法应用管理方法
  • [发明专利]数据显示方法、图像处理器、拍摄装置和电子设备-CN202010331807.9在审
  • 李小朋 - OPPO广东移动通信有限公司
  • 2020-04-24 - 2020-08-07 - H04N5/232
  • 数据显示方法包括:算法后处理模块将算法处理后的图像数据发送至应用程序模块;应用程序模块通过缓存队列缓存图像数据;和应用程序模块通过显示线程以预设帧率显示图像数据。本申请实施方式将算法处理过程做在算法后处理模块,由算法后处理模块将算法处理后的图像数据发送至应用程序模块,无需在硬件抽象模块本身的算法架构上做流程截断,只需在外部做兼容,设计难度减小。此外,应用程序模块先通过缓存队列缓存图像数据,再通过显示线程以预设帧率显示图像数据,可以保证每帧图像数据都以固定的时间显示,从而保证视频画面的流畅度。
  • 数据显示方法图像处理器拍摄装置电子设备

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