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]敏感预测模型训练方法、敏感信息处理方法及装置-CN202310666141.6在审
  • 王贺;丁岩;苏德;秦湘清 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-06-06 - 2023-09-05 - G06F18/214
  • 本公开提供了一种敏感预测模型训练方法、敏感信息处理方法及装置,可以应用于人工智能和金融科技领域。该方法包括:获取历史敏感数据集,历史敏感数据集包括过敏数据集和环境数据集,环境数据集包括多种类型大气环境参数;对过敏数据集中多个过敏数据量化处理,得到多个在第一数值范围内的目标过敏数据;针对任一类型大气环境参数,对大气环境参数进行量化处理得到多个在第二数值范围内的目标环境参数;将多个目标过敏数据和目标环境参数输入初始敏感预测模型中输出预测敏感;将预测敏感和与历史敏感数据集对应的真实敏感数据集输入损失函数中得到模型损失值;基于模型损失值对初始敏感预测模型的模型参数调整得到目标敏感预测模型。
  • 敏感度预测模型训练方法敏感信息处理装置
  • [发明专利]一种人口健康数据集敏感处理方法及系统-CN202110856219.1有效
  • 吴思竹;邬金鸣;钱庆;修晓蕾;钟明 - 中国医学科学院医学信息研究所
  • 2021-07-28 - 2023-10-20 - G16H10/60
  • 本发明公开了一种人口健康数据集敏感处理方法及系统,包括:获取待评估的人口健康数据集;对所述人口健康数据集的各个特征进行敏感信息识别,获得每一特征对应的敏感特征,所述特征包括元数据特征、数据项特征和数据值特征;对每一所述敏感特征进行分析,获得每一敏感特征对应的分析结果;基于每一敏感特征对应的分析结果进行计算,得到所述人口健康数据集的敏感综合评估结果;基于所述敏感综合评估结果,生成所述人口健康数据集的敏感评估报告本发明实现了敏感信息发现、识别、分析和处理,并且通过多维度分析满足了人口健康数据集敏感评估的应用需求,以及提升了后续人口健康数据应用的效率和安全性。
  • 一种人口健康数据敏感度处理方法系统
  • [发明专利]一种基于眼动追踪的对比敏感测量方法及设备-CN202211456857.5在审
  • 李劲嵘;何尧;谢志;封檑 - 中山大学中山眼科中心
  • 2022-11-21 - 2023-01-03 - A61B3/028
  • 本发明提供了一种基于眼动追踪的对比敏感测量方法及设备,方法包括:基于受检者的眼部基本信息设置预设视标的基本参数,并选定受检者的被测眼;依次对被测眼进行m次视标测试;通过眼动追踪设备记录被测眼在每次视标测试中的注视参数;对比第K次视标测试中光栅视标的位置信息与注视参数是否一致,并借助预设预测模型预测每个空间频率的对比阈值,完成第K次对比敏感参数的更新;基于第m次更新的对比敏感参数拟合对比敏感函数曲线,构建该被测眼的对比敏感函数本方案基于眼动追踪技术实现自适应测量,无需与受检者互动,即可准确、客观、高效的实现人眼对比敏感测量。
  • 一种基于追踪对比敏感度测量方法设备
  • [发明专利]视频流传输的方法、装置和系统-CN200810176542.9有效
  • 荀永生;郑合文;秦霞 - 华为技术有限公司
  • 2008-11-17 - 2010-06-16 - H04L12/56
  • 本发明公开了一种视频流传输的方法、装置和系统,能够对不同编码和封装机制的视频流根据视觉敏感进行智能化处理。视频流传输的方法包括:评估视频数据包,获得所述视频数据包的视觉敏感标识信息;将所述视觉敏感的标识信息携带在视频数据包中;将所述视频数据包进行传输,传输时根据所述视觉敏感标识信息对所述视频数据包进行处理视频流传输的网络设备包括:获取单元,用于评估视频数据包并获得所述视频数据包的视觉敏感标识信息;携带单元,用于将所述视觉敏感标识信息携带在视频数据包中;传输单元,用于传输所述视频数据包,传输时根据所述视觉敏感标识信息对所述视频数据包进行处理
  • 视频流传方法装置系统
  • [发明专利]一种采用多元信息融合的科研数据匿名化方法及系统-CN202110748781.2在审
  • 李文中;余泽鹏;叶保留;陆桑璐 - 南京大学
  • 2021-07-02 - 2021-10-08 - G06F21/62
  • 所述方法包括:通过学者基本学术行为、同行评议和项目评审多元数据获取学者交互列表,并学习学者交互列表向量表示;利用学得的学者交互向量序列,使用自注意力机制获取学者交互序列之间关系,提取学者交互所包含敏感特征的特征敏感向量;根据学者个人信息、学术影响力特征信息的不同,自适应的调整特征敏感向量;将调整后的特征敏感向量,连同项目信息和论文信息一起作为全连接预测层输入向量,给出基于K‑匿名的多维敏感最佳K值。本发明增加了模型在预测敏感过程和模型训练过程中的可利用信息,提升科研数据的匿名效果,实现科研数据多维敏感和细粒度的匿名化方法。
  • 一种采用多元信息融合科研数据匿名方法系统
  • [发明专利]一种基于交叉模态能敏感的模态优选及模型修正方法-CN201910460828.8有效
  • 王树青;徐明强;郭建;王皓宇;蒋玉峰 - 中国海洋大学
  • 2019-05-30 - 2023-04-25 - G06F30/13
  • 本发明提供了一种基于交叉模态能敏感的模态优选及模型修正方法。该模态优选方法通过分别求解交叉模态应变能和交叉模态动能对刚度、质量修正系数的敏感,并依据此敏感建立敏感指标,再根据敏感指标挑选CMCM系统进行模型修正得到修正模型,以修正模型和测试结构的模态参数为基础建立匹配指标,以使所建立的匹配指标值最大的CMCM系统所对应的模态组合作为优选模态组合。而后,通过优选的敏感模态组合,优化CMCM线性方程系统,进行模型修正。本发明的优势在于,该模态优选技术能够作为一种预分析工具,在模型修正之前,辨析并剔除对刚度、质量修正系数求解过程中的不敏感模态,从而提高该模型修正方法对刚度、质量修正系数的求解准确
  • 一种基于交叉模态能敏感度优选模型修正方法

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