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]一种基于多特征的身份信息融合系统-CN202010314526.2在审
  • 曹显利;韩美林 - 深知智能科技(金华)有限公司
  • 2020-04-20 - 2020-08-14 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于多特征的身份信息融合系统,包括数据采集装置、数据匹配模块和数据融合模块,数据采集装置用于采集用户不同类型的特征身份数据,获取用户多个特征身份信息,并将获取的多个特征身份信息输出给数据匹配模块;数据匹配模块用于将数据采集装置输出的多个特征身份信息在预设的数据库中进行检索,并将检索得到的多个特征匹配结果输出给数据融合模块;数据融合模块用于对数据匹配模块输出的多个特征匹配结果进行数据融合,输出用户身份融合结果本发明提供的基于多特征的身份信息融合系统,采用多种特征对用户的身份进行识别,并对识别的多种特征进行逻辑关系的融合,从而有效确定用户身份,且用户身份识别准确率高、响应速度快。
  • 一种基于特征身份信息融合系统
  • [发明专利]一种基于WDNN框架的风电功率预测方法-CN202110721546.6在审
  • 黄泰儒;付晓刚;李火花 - 上海电机学院
  • 2021-06-28 - 2021-09-28 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种基于WDNN框架的风电功率预测方法,包括:采集风电历史数据集,并进行预处理,将并输入训练好的风电功率预测模型,获得风电功率预测结果;预测过程包括:将原始离散特征数据输入交叉积变换单元,输出新离散特征数据,将新离散特征数据和原始离散数据特征输入全连接层,输出第一风电功率预测值;将原始连续特征数据输入XGBoost子模型,输出新连续特征数据,将新连续特征数据和原始连续特征数据输入DNN子模型,输出第二风电功率预测值;将第一风电功率预测值和第二风电功率预测值输入拼接神经元,输出风电功率最终预测值。与现有技术相比,本发明能够同时学习风电历史数据集中浅层特征和深层特征,提高了预测精度。
  • 一种基于wdnn框架电功率预测方法
  • [发明专利]生物特征任务网络-CN202310098695.0在审
  • 阿里·哈桑尼;哈菲兹·马利克;Z·埃尔沙伊尔;约翰·罗伯特·范维梅尔施;贾斯汀·米勒 - 福特全球技术公司
  • 2023-02-10 - 2023-08-18 - G06V40/16
  • 本公开提供了“生物特征任务网络”。可以基于从图像传感器提供的图像提供来自作为多个生物特征分析任务中的一者的选定的生物特征分析任务的输出。所述选定的生物特征分析任务可以在深度神经网络中执行,所述深度神经网络包括共同特征提取神经网络、多个生物特征任务特定的神经网络和多个专家池化神经网络,其通过将所述图像输入到所述共同特征提取网络以确定潜在变量来执行所述多个生物特征分析任务所述潜在变量可以被输入到所述多个生物特征任务特定的神经网络以确定多个第一输出。可以形成级联的第一输出结果,并且可以将级联的多个第一结果输出和潜在变量输入到所述多个专家池化神经网络以确定一个或多个生物特征分析任务输出
  • 生物特征任务网络
  • [发明专利]基于胶囊网络感知特征的绝缘子跟踪方法和装置-CN202211205171.9在审
  • 庞松岭;赵海龙 - 海南电网有限责任公司电力科学研究院
  • 2022-09-29 - 2023-03-07 - G06T7/246
  • 本发明实施例涉及目标跟踪技术领域,公开了一种基于胶囊网络感知特征的绝缘子跟踪方法和装置。将视频图像输入预先训练的识别模型,判断视频图像中是否存在绝缘子;构建数据样本集对胶囊网络框架下的目标前景背景感知初始模型进行训练,得到目标前景背景感知模型;在视频图像存在绝缘子图像时,将目标图像和视频图像分别输出特征提取器获得第一输出特征和第二输出特征;将第一输出特征和第二输出特征输入孪生网络,获取视频图像中绝缘子的位置信息。实施本发明实施例,可以充分发挥胶囊网络的特征描述优势,使得跟踪方法在特征提取过程中充分考虑跟踪目标的前景特征和背景特征之间的区分度。
  • 基于胶囊网络感知特征绝缘子跟踪方法装置
  • [发明专利]图像处理方法和装置、存储介质和电子设备-CN202010664687.4有效
  • 苏凯;王长虎 - 北京字节跳动网络技术有限公司
  • 2020-07-10 - 2022-02-08 - G06F16/583
  • 本公开涉及一种图像处理方法和装置、存储介质和电子设备,所述方法包括:将待处理图像输入图像处理模型;获取图像处理模型输出的检索标签和入库标签,其中,所述图像处理模型包括用于输出检索标签的检索分支,和用于输出入库标签的入库分支,所述检索分支,用于从所述待处理图像中提取第一检索特征,并基于所述第一检索特征和第二检索特征输出所述检索标签;所述入库分支,用于从所述待处理图像中提取第一入库特征,并基于所述第一入库特征和第二入库特征输出所述入库标签;其中,所述第二检索特征是由所述第一入库特征转换得到的,所述第二入库特征是由所述第一检索特征转换得到的。
  • 图像处理方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]一种信息处理方法及装置-CN201811573361.X有效
  • 黄勇;邱雪涛;佘萧寒;张琦;王宇;万四爽;费志军 - 中国银联股份有限公司
  • 2018-12-21 - 2022-12-09 - G06F16/36
  • 本发明提供一种信息处理方法及装置,涉及计算机技术领域,方法包括:在接收到用户的提问信息后,获取与所述提问信息对应的问题特征、与所述用户对应的用户特征以及与所述问答系统对应的知识图谱特征;将所述问题特征、所述用户特征以及所述知识图谱特征输入到预先训练的问答系统模型中,得到所述问答系统模型的输出结果;将问答系统模型的输出结果作为所述提问信息的答案输出给所述用户。在接收到用户的提问信息后,获取了与提问信息对应的问题特征,与提问用户相关的用户特征,以及与问答系统相关的知识图谱特征,通过多种特征的输入,并通过预先训练的模型,得到了输出结果,该输出结果与现有技术相比,
  • 一种信息处理方法装置
  • [发明专利]一种端到端的车牌识别方法及装置-CN202011414553.3有效
  • 请求不公布姓名;班华忠;王正;崔凯 - 北京智芯原动科技有限公司
  • 2020-12-03 - 2023-07-25 - G06V20/62
  • 本发明提供了一种端到端的车牌识别方法,该方法包括:输入图像,采用主干网络,从图像中提取最后一层的特征图作为输入特征图;针对输入特征图,分别添加预测车牌中心点热力图的卷积层、预测车牌中心点偏置损失的卷积层、预测车牌矩形顶点热力图的卷积层、预测车牌矩形顶点偏置损失的卷积层,以获取特征图中车牌中心点位置和车牌顶点坐标;根据输入特征图中车牌顶点坐标,对特征图进行贝塞尔车牌对齐处理,获得输出特征图;针对输出特征图,添加车牌字符识别网络层,在训练阶段,对输出特征图进行训练,在预测阶段,对输出特征图进行车牌字符识别,输出车牌字符识别结果。
  • 一种端到端车牌识别方法装置
  • [发明专利]一种手机用笔迹分析装置及其方法-CN201010179130.8无效
  • 刘守朋 - 济南北秀信息技术有限公司
  • 2010-05-19 - 2010-11-24 - H04M1/725
  • 一种手机用笔迹分析的装置及其方法,该装置包括:手写输入和数据输出装置,用于书写和显示分析内容;安装于手机内的笔迹分析处理装置,包括:特征获取模块,用于获取通过手写输入和数据输出装置进行书写的内容的笔迹特征数据;特征分析模块,用于根据特征获取模块获取的笔迹特征数据进行心理分析。该方法包括:1)在手写输入和数据输出装置上书写内容;2)根据书写内容通过笔迹分析处理装置中的特征获取模块获取笔迹特征数据;3)根据获取的笔迹特征数据通过笔迹分析处理装置中的特征分析模块进行笔迹分析,输出分析结果;4)在手写输入和数据输出装置上显示分析结果。通过对笔迹特征分析,给出书写者生理、心理状态和行为的分析结果。
  • 一种手机用笔分析装置及其方法
  • [发明专利]一种交互式建模预测产品指标的方法、装置和电子设备-CN202110022827.2在审
  • 祁云峰;李盛刚;宋碧莲 - 上海画龙信息科技有限公司
  • 2021-01-08 - 2021-05-14 - G06Q10/06
  • 本说明书实施例提供一种交互式建模预测产品指标的方法,提供交互式模型构建管理系统,读取样本数据进行结构转换成预设同一数据结构存储,提高了数据兼容性,提供输入特征处理组件,按照用户选择的过滤条件对各属性的特征进行过滤,减少了不相关特征的干涉提高了准确率,得到过滤后的输入特征属性,提供输出特征处理组件,对待构建模型的输出特征进行降维,手动降维灵活通过页面操作即可建模提升了便利性,得到降维后输出特征属性,按照过滤后的输入特征属性、降维后输出特征属性分别读取样本数据,构建产品预测模型并利用过滤后的输入特征、降维后输出特征训练产品预测模型,获取当前产品数据,利用模型按照降维后的特征属性预测产品的指标。
  • 一种交互式建模预测产品指标方法装置电子设备
  • [发明专利]基于多层次多特征及深度学习的钓鱼邮件识别模型和方法-CN202310803359.1在审
  • 姜誉;方滨兴;孙彦斌;李默涵;肖怡含;佘佳平 - 广州大学
  • 2023-06-30 - 2023-10-27 - G06F18/25
  • 本发明提供一种基于多层次多特征及深度学习的钓鱼邮件识别模型和方法,识别模型包括多通道输入层,包括多个子通道输入层,且所述子通道输入层总数被配置为对应输入的多层次特征类型总数;多级嵌入层包括单词级嵌入层和字符级嵌入层,所述子嵌入层总数被配置为第一特征的类型总数,并且以所述第一特征为输入,从高维向低维映射输出为第三特征;BILSTM层被配置为对应设置并连接至所述子嵌入层,以所述第三特征为输入拼接后输出为第四特征特征联合层被配置为以所述第二特征和第四特征为输入,融合后输出为联合特征;全连接层被配置为具有多层神经元结构,联合特征经所述多层神经元结构处理后通过所述输出层结构输出,本发明在识别钓鱼邮件时的效率高、鲁棒性好。
  • 基于多层次特征深度学习钓鱼邮件识别模型方法

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