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、装置、计算机设备和存储介质-CN202310869042.8在审
  • 王贤 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-07-14 - 2023-10-10 - G06F18/23
  • 本申请涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,涉及大数据技术领域。所述方法包括:获取目标数据表,所述目标数据表中包含目标时间段的多个业务处理数据;基于目标聚类分析策略,针对各指标对所述目标数据表中的各所述业务处理数据进行处理,得到各所述指标对应的多个结果;根据各所述结果中的各所述业务处理数据,确定各所述结果之间的关联关系;根据各所述结果之间的关联关系,从各所述结果中确定至少一个目标结果组,并根据各所述目标结果组,生成数据分析结果
  • 数据处理方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]基于体成分一致性的营养评价系统-CN202211123000.1在审
  • 尹梁宇;许红霞 - 中国人民解放军陆军特色医学中心
  • 2022-09-15 - 2022-11-25 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种基于体成分一致性的营养评价系统,属于聚类分析领域,包括输入模块:用于输入患者人群信息,形成原始样本数据集;预处理模块:用于将原始样本数据集进行预处理;一致性模块:用于采用一致性构建模型,利用最优数对样本数据集进行,并将结果标签追加入原始样本数据集中,采用有监督的机器学习算法构建以最优结果为反应变量的分类器;营养状态评价模块:利用原始样本数据集为输入变量,使用一致性模块构建的分类器,构建营养状态评价模型,进行参数优化后,对处理后的样本进行营养状态评价;输出模块:输出一致性模块处理后已经追加最优数的样本数据,并输出营养状态评价数据。
  • 基于成分一致性营养评价系统
  • [发明专利]视频数据处理方法及系统-CN201911022529.2有效
  • 高希;孙靖宇;杨臻;郑运;张明亮 - 四川东方网力科技有限公司
  • 2019-10-25 - 2022-09-27 - G06V20/40
  • 本申请涉及一种视频数据处理方法,通过下级系统先对相应范围内的视频数据进行一次,下级系统的相应范围可以为县、乡等小地域范围,下级系统对小范围内的视频数据进行精度较高。接收各个下级系统上报的下级数据,对下级数据进行合并处理,使得不同下级系统的相匹配的下级数据合并到同一个合并组内,将同一个合并组内的视频数据确定为一组上级数据。因为每组上级数据是由高精度的下级数据合并得到的,所以每组上级数据的精度也较高,即提高了大范围内、海量数据环境下的数据准确性。
  • 视频数据处理方法系统
  • [发明专利]实现方法及系统-CN200910091864.8有效
  • 徐萌;高丹;邓超;罗治国;周文辉;孙少陵;何清;赵卫中;马慧芳 - 中国移动通信集团公司
  • 2009-08-31 - 2011-03-30 - G06F17/30
  • 本发明公开了实现方法及系统。包括:由主控节点对样本分块,并将分块样本分配给至少两个计算节点,由各计算节点并行参与计算,将本地样本归属到对应中,并对每一个统计本地各样本的样本值的和值传送给合并节点,再由合并节点得到每一个的虚拟中心点信息,并传送给主控节点,由主控节点判断是否进行中心点更新,以及是否启动下一轮计算。本发明通过多个节点参与实现过程,在计算及合并过程中通过采用多个节点并行处理,解决了现有技术对海量数据无法实现处理处理效率低的问题。
  • 实现方法系统
  • [发明专利]学习方法、测试步骤方法及相关装置-CN202110152871.5在审
  • 张伟杰;陈振坤 - 广州虎牙科技有限公司
  • 2021-02-03 - 2021-05-25 - G06F11/36
  • 本申请实施例涉及软件测试技术领域,提供一种学习方法、测试步骤方法及相关装置,在进行学习时,先将训练文本输入预先构建的处理模型,获得训练文本中每两个测试步骤之间的第一相似性度量值,再根据每个第一相似性度量值对训练文本进行生成树,之后根据树对处理模型进行参数更新,直至树达到设定条件,得到训练后的处理模型和最终树,最终树的一个簇对应一组预设的操作序列,即同一簇内的所有测试步骤均对应一组预设的操作序列,从而可以减少冗余操作序列
  • 学习方法测试步骤方法相关装置

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