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]一种基于自动特征编码的多阶特征组合方法-CN202010312421.3有效
  • 董守斌;钟振远;胡金龙 - 华南理工大学
  • 2020-04-20 - 2023-04-07 - G06F18/25
  • 本发明公开了一种基于自动特征编码的多阶特征组合方法,包括步骤:1)对日志型数据的训练集进行预处理和数据采样;2)构建代理搜索模型对特征组进行搜索,得到评价指标最高的特征组;3)构建复合目标编码器对选中的特征组编码,得到多阶组合特征;4)对多阶组合特征进行内嵌式特征选择,保留有效特征;5)重复步骤2)‑4),最终得到完整的有效组合特征编码表;6)参照有效组合特征编码表,使用复合目标编码器对训练集和测试集转化,获得多阶特征组合训练集和测试集本发明方法能够自动完成预处理、特征工程等一系列步骤,有助于机器学习平台节省人工成本、降低特征工程时间开销和提升预测精度。
  • 一种基于自动特征编码组合方法
  • [发明专利]一种传统特征与深度特征自动融合方法-CN202110183028.3有效
  • 黄成斌;陈伟婷 - 华东师范大学
  • 2021-02-10 - 2023-04-07 - G06F18/25
  • 本发明公开了一种传统特征与深度特征自动融合方法,包括如下步骤:1.提取传统特征:结合目标任务,利用常规特征工程方法,提取适合于刻画所分析数据的特征;2.将传统特征转换成GBDT模型的叶子索引特征。输入步骤一提取的特征到训练好的梯度提升树模型中提取样本的叶子节点索引特征;叶子节点索引特征被视作类别特征,有n棵树就会有n个类别特征;3.通过增强型DNN实现深度特征自动提取,稀疏类别特征的转换以及特征自动融合;具体包含深度特征提取步骤、稀疏类别特征的转换步骤和特征融合步骤。本发明有效融合传统特征工程和深度学习自动提取特征,从而提高分类或回归任务的准确率。
  • 一种传统特征深度自动融合方法
  • [发明专利]脸部肌肉特征自动标记方法-CN201911251805.2在审
  • 王鸿君 - 丽宝大数据股份有限公司
  • 2019-12-09 - 2021-06-11 - G06T7/00
  • 本发明公开一种脸部肌肉特征自动标记方法,应用于脸部影像分析装置,并且包括下列步骤:取得包含了使用者的脸部的待辨识影像;对待辨识影像执行脸部识别程序以获得脸部上的多个强参考点;基于预先训练完成的训练模型对待辨识影像进行模糊比对并产生辨识结果;依据辨识结果于待辨识影像上标记多个肌肉特征点,其中多个肌肉特征点分别落在脸部上的多个弱参考点;及,通过显示单元重叠显示待辨识影像及多个肌肉特征点。本发明可自动于使用者的脸部影像上标记出用来代表脸部肌肉状态的多个肌肉特征点。
  • 脸部肌肉特征自动标记方法
  • [发明专利]特征文件批的自动水合-CN202080039333.9在审
  • N·R·克里斯蒂安森;郝嫣然;费鸣飚;V·R·查瓦;A·K·纳拉瓦内卡 - 微软技术许可有限责任公司
  • 2020-05-04 - 2022-01-11 - G06F8/61
  • 计算设备通过预先将针对多批特征文件的有效载荷写入本地存储并且然后在相关联的特征被调用时自动下载针对个体多批特征文件的有效载荷来节省存储空间。在各种实施例中,包括频繁使用特征和不频繁使用特征两者的操作系统(OS)在计算设备上执行。针对OS的频繁使用特征的多批特征文件可以在计算设备上水合,而针对OS的不频繁使用特征的多批特征文件可以在计算设备上保持脱水。当不频繁使用特征被请求时,计算设备自动下载对应一批特征文件。然后,计算设备可以通过实现不频繁使用特征来满足请求。因此,除非被调用,否则预定多批特征文件保持在计算设备处立即可访问而不消耗存储空间。
  • 特征文件自动水合
  • [发明专利]颅骨模型特征自动标定方法-CN201910434238.8有效
  • 吴薇;任甫;翟桂英;刘大华;许泽君 - 沈阳医学院
  • 2019-05-23 - 2023-06-27 - G06T17/00
  • 本发明公开的颅骨模型特征自动标定方法,涉及图像处理技术领域,利用尺度不变特征变换SIFT算法对二维深度图像进行计算,得到参考颅骨模型的初始特征点集,利用尺度不变特征变换SIFT算法对二维深度图像进行计算,得到参考颅骨模型的初始特征点集,利用E2LSH算法,对候选特征点集进行过滤,生成目标特征点集并将目标特征点集映射至待复原颅骨模型上,实现颅骨模型特征点的自动标定,提高了特征自动标定的效率及准确度。
  • 颅骨模型特征自动标定方法

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