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]融合多种模态的解离化表征学习方法及装置-CN201910934657.8有效
  • 朱文武;王鑫;马坚鑫 - 清华大学
  • 2019-09-29 - 2022-05-17 - G06N20/00
  • 本发明公开了一种融合多种模态的解离化表征学习方法及装置,其中,方法包括以下步骤:获取目标的图像信息与文本信息,得到图像非解离化表征和文本非解离化表征;根据图像非解离化表征和文本非解离化表征得到图像表征和文本表征;根据商品表征和文本表征得到刻画用户消费偏好的商品表征和用户偏好表征;根据商品表征和用户偏好表征预测用户是的商品感兴趣度。该方法可以融合图像、文本、关系三种不同模态的数据,利用各模态间的互补性,得到更加精准有效的解离化表征
  • 融合多种解离表征学习方法装置
  • [发明专利]视频多模态表征学习方法及装置-CN202310469003.9在审
  • 雷震;吴锦林;陈祖耀 - 中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心有限公司
  • 2023-04-26 - 2023-09-05 - G06V20/40
  • 本发明提供一种视频多模态表征学习方法及装置,涉及计算机视觉技术领域,所述方法包括:对视频的压缩编码进行解析,获得视频中的关键帧和关键帧的运动矢量;从关键帧中提取实体视觉表征,基于实体视觉表征和关键帧的运动矢量,获得动作视觉表征,并从视频对应的文本描述中提取动作文本表征和实体文本表征;将实体视觉表征和实体文本表征进行融合,获得视频实体多模态表征,并将动作视觉表征和动作文本表征进行融合,获得视频动作多模态表征;将视频实体多模态表征和视频动作多模态表征进行融合,获得视频的多模态表征。本发明通过把视频中时空信息的联合学习解耦为实体表征学习和动作表征学习,降低了时空联合学习的复杂度。
  • 视频多模态表征学习方法装置
  • [发明专利]对象控制方法、装置及计算机存储介质-CN202310541264.7在审
  • 张镇嵩;杨思程;郝磊;李明磊;吴小飞;许松岑 - 华为技术有限公司
  • 2023-05-12 - 2023-09-22 - G06F3/0484
  • 在实施例中方法包括:确定可控对象对应的第一参考表征向量;第一参考表征向量包括第一文本对应的文本表征向量和/或语音表征向量;对第一参考表征向量和信息量化数据中的参考表征向量进行匹配,确定第一动作表征向量集合;信息量化数据指示了可控对象的动作数据对应的动作表征向量和动作表征向量对应的参考表征向量;参考表征向量通过对动作数据对应的第二数据进行第一量化处理得到;第一动作表征向量集合包括匹配的参考表征向量对应的动作表征向量;基于第一动作表征向量集合和可控对象的前一动作对应的第二动作表征向量,确定目标表征向量,基于目标动作表征向量提高生成动作的质量。
  • 对象控制方法装置计算机存储介质
  • [发明专利]一种芯片制样装置及方法-CN202310004190.3在审
  • 贾浩;李明;李昕欣 - 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
  • 2023-01-03 - 2023-04-18 - G01N1/28
  • 本发明提供一种芯片制样装置及方法,方法包括:待表征样品设置于压印薄膜上;将待表征样品与表征芯片上的观察窗对准;移动支撑结构靠近表征芯片,至待表征样品压合至观察窗上;移动支撑结构远离表征芯片,使待表征样品与所述压印薄膜分离以留在表征芯片的观察窗上本发明通过压印薄膜将待表征样品转移至表征芯片的观察窗,不会对表征芯片的悬浮薄膜及其观察窗造成损伤,且可实现样品在观察窗上的高精度定位,适用于各种具有复杂热、力、电学微结构的表征芯片;同时,制样设备便携、操作方便、低成本,制样过程无需溶液,不会污染表征芯片,影响表征观察;此外,可对同一表征芯片上多个观察窗逐一制备一种或多种样品,显著降低了表征成本。
  • 一种芯片装置方法

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