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]备选标签生成-CN202180082291.1在审
  • 长野彻;福田隆;仓田岳人 - 国际商业机器公司
  • 2021-11-24 - 2023-08-15 - G06N3/096
  • 可以提供一种识别用于训练学生模型的备选标签的方法。教学模型可以为经标记的训练数据生成标签。训练数据可以是用于语音或口头自然语言的声学文件。可以在标签级别搜索先前由教师模型生成的标签池,以识别与所生成的标签相似的标签。相似的标签在单词音素和/或状态级别可具有相似的长度或序列。所识别的相似标签可以与所生成的标签结合使用以训练学生模型。
  • 备选标签生成
  • [发明专利]一种声磁防盗标签的制备方法和声磁防盗标签-CN202210386820.3在审
  • 刘曹飞;张曙 - 宁波讯强电子科技有限公司
  • 2022-04-13 - 2022-08-02 - G08B13/24
  • 本发明公开一种声磁防盗标签的制备方法和声磁防盗标签,方法包括选用厚度为amm的塑料膜制作成卷筒并制备得到标签外壳;选用厚度为b mm的塑料膜作为封接盖材,封接盖材的原料与卷筒的原料相同;将第一标签零部件放入各标签外壳形成的腔室内,得到若干待封接外壳;将各待封接外壳与封接盖材进行高频焊接,得到若干待装配声磁防盗标签;将第二标签零部件装配于各待装配声磁防盗标签上,得到若干声磁防盗标签。本发明突破传统技术采用复合膜和热封封接工艺的变形、加工成本高、不能回收利用的技术限制,实现受热均匀、降低成本和可回收利用,既能够保障产品性能,提高声磁防盗标签的制备效率,推进了防盗标签的产业化与批量化进程
  • 一种防盗标签制备方法和声
  • [发明专利]一种网络安全设备及其处理报文的方法-CN202110664721.2有效
  • 夏添 - 新华三信息安全技术有限公司
  • 2021-06-16 - 2023-04-07 - H04L9/40
  • 该方法中,配置多个保序标签;每个保序标签标识至少包含一个虚拟CPU标识以及一个队列的哈希hash值;为每个保序标签注册中断处理函数以及中断号;配置每个保序标签指向的虚拟CPU对应每个保序标签的中断号;在上行通路,获取各转发接收报文被分配的虚拟CPU的标识;将各转发接收报文的报文描述符存储在描述符队列,将各转发接收报文的保序标签存储保序标签队列,通知各转发接收报文被分配的虚拟CPU;其中,各转发接收报文的报文描述符包括各转发接收报文的保序标签;各转发接收报文的保序标签包含各转发接收报文的虚拟CPU的标识和先入先出报文队列的哈希值。
  • 一种网络安全设备及其处理报文方法
  • [发明专利]一种标签重构分类方法、装置、计算设备和存储介质-CN202111146295.X在审
  • 贾磊 - 中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
  • 2021-09-28 - 2023-03-31 - G06F18/214
  • 本发明公开了一种标签重构分类方法、装置、计算设备和存储介质,该方法包括:提取样本外数据作为待分类数据,针对每一个待分类数据,依据待分类数据与训练数据在核空间中的近邻关系,提取得到待分类数据对应的近邻核内积矩阵;将待分类数据对应的近邻核内积矩阵通过投影分类器进行投影映射,得到近邻核内积矩阵内的每个近邻数据的标签向量,依据多个近邻数据的标签向量构建近邻标签集;依据近邻标签集对待分类数据进行标签重构,得到待分类数据的归属类别标签本发明通过在核空间对样本外数据进行标签近邻重构,得到样本外数据的标签确定其分类,解决了传统的诱导式方法对于线性不可分的数据不具有较好的分类能力和准度的问题。
  • 一种标签分类方法装置计算设备存储介质
  • [发明专利]基于GPU张量核的错误预测模型生成方法和预测方法-CN202211731488.6在审
  • 魏晓辉;严宇民;周长宝;吴严;岳恒山 - 吉林大学
  • 2022-12-30 - 2023-06-23 - G06F9/50
  • 本发明公开的基于GPU张量核的错误预测模型生成方法和预测方法,应用于计算机技术领域,包括:对运行在TensorCore上的CNN程序进行预设数量的错误注入,得到错误预测模型对应的训练数据集;获取根据所述训练数据集得到的带标签训练数据集;所述带标签数据集为标签为Masked的数据集和标签为SDC的数据集;根据TensorCore特征和CNN特征,以及错误引起的故障类型Masked和SDC得到带标签数据集;根据所述带标签训练数据集对机器学习模型进行训练,得到错误预测模型。本发明通过与错误相关的特征和故障类型构建训练数据集得到错误预测模型并进行预测,提高了错误预测的准确性。
  • 基于gpu张量错误预测模型生成方法

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