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]数据处理方法及数据处理装置-CN202110373972.5有效
  • 梅宇航;尹堃;周雪;黄子超;孔舟帆 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-04-07 - 2021-07-23 - G06F16/2458
  • 本申请实施例提出一种数据处理方法及数据处理装置,应用于人工智能技术领域。该方法具体是:获取样本数据集合,样本数据集合包括的每一组样本数据由标注数据和标注数据对应的同比数据组成;对样本数据集合中的样本数据进行处理,得到处理结果,处理结果用于指示每一组样本数据所属的类别;根据处理结果,确定属于目标类别的样本数据所对应的属性参数,目标类别为处理结果中满足特定条件的任一类别;根据各个目标类别所对应的属性参数,确定样本数据集合对应的目标上限阈值和目标下限阈值
  • 数据处理方法装置
  • [发明专利]处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN201811102769.9有效
  • 汲小溪;王维强 - 创新先进技术有限公司
  • 2018-09-20 - 2022-11-25 - G06K9/62
  • 本发明实施例公开了一种处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,所述方法包括:获取待对象的特征,其中,所述特征包括以下特征中的一种或多种:所述待对象的属性特征、所述待对象的行为特征和所述待对象的指标特征;根据所述待对象的特征对于所述待对象进行处理,得到通用结果;获取预设类目标指标元素,并根据所述预设类目标指标元素对所述通用结果进行修正。该技术方案考虑了丰富、全面的特征得到通用结果,同时还基于具体应用场景的目标特征对于通用结果进行修正,从而能够基于有效结果为用户提供个性化、差异化的服务,进而提高用户的满意度。
  • 处理方法装置电子设备计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种模型更新方法以及相关装置-CN202010143004.0在审
  • 韩纪飞;胡芝兰;白博 - 华为技术有限公司
  • 2020-03-04 - 2021-09-07 - G06K9/62
  • 本申请涉及人工智能领域,公开了一种模型更新方法,包括:根据多个目标特征对多个训练图像进行多次第一处理,得到多个第一结果,多个第一结果中的每个第一结果对应于一个轮廓系数,轮廓系数表示质量;根据轮廓系数确定第一目标结果,第一目标结果包括M个类别;根据多个目标特征对多个训练图像进行第二处理,得到第二结果,第二结果包括的类别数量为M。本申请不需要基于带标签的样本在对得到的不同聚类别数目对应的模型进行验证来确定最佳的数量,可以直接通过第一的结果来选择最优的类别数量。
  • 一种模型更新方法以及相关装置
  • [发明专利]一种用于适配测试的图像方法、装置及介质-CN201910836098.7有效
  • 高威;方李志;徐胜利;陈易林 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2019-09-05 - 2021-06-15 - G06F11/36
  • 本发明公开了一种用于适配测试的图像方法、装置及介质。方法包括:响应于适配测试中的目标操作指令,获取多个初始图像,得到初始图像集合;提取每个初始图像对应的图像特征;当初始图像集合中初始图像对应的第一图像数量大于第一阈值时,基于划分算法和层次算法对初始图像集合进行处理;当初始图像集合中初始图像对应的第一图像数量小于或等于第一阈值时,基于层次算法对初始图像集合进行处理。根据集合中图像数量的不同,采用不同的处理方式,综合考虑了进行处理的效果和效率。基于目标结果里异常图像所属类别中图像的量级,能够提高适配测试中进行异常图像检查的效率。
  • 一种用于测试图像方法装置介质
  • [发明专利]基于自然邻居扩散的密度峰值方法-CN202110652190.5在审
  • 杨海波;何云斌;张爽 - 哈尔滨理工大学
  • 2021-06-11 - 2021-09-10 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种基于自然邻居扩散的密度峰值方法,旨在解决传统DPC方法需要手动选取中心且无法处理复杂流行数据集的缺点,传统的DPC方法通过决策图手动获取数据集的中心点,将非中心点分配到其最近中心点所属的簇中,导致精度不高,不能够满足实际应用的需求。针对此问题,本文引入了自然邻居的思想,通过样本点的自然邻居扩散自动选取中心点,并基于自然邻居以及簇归属度对非中心点进行。本发明方法能自动选取中心点,并获得理想的结果,且在处理复杂流行数据集上优势较大。
  • 基于自然邻居扩散密度峰值方法

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