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[发明专利]基于Place2vec与图卷积神经网络的城市功能区分类方法-CN202310854189.X在审
发明人：杨鑫;矫恒涛;张兆杰;马喜昂 -专利权人：青岛理工大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开一种基于Place2vec与图卷积神经网络的城市功能区分类方法，先根据城市功能区的POI数据，构建POI无向图，再根据预设的Place2vec模型，将所述POI无向图中每个POI节点以及与其相连的无向图，构建图卷积神经网络的网络拓扑结构；最后将所述POI类型的初始化向量作为图卷积神经网络的网络拓扑结构中POI节点的初始化向量，学习POI节点的网络结构特征，得到功能区的功能类型的概率值，如此通过结合Place2vec
基于 place2vec 图卷神经网络城市功能区分方法

[发明专利]一种PCB中自动检测Place_Bound的方法-CN201610581776.6在审
发明人：刘金凤;张得文;翟西斌 -专利权人：浪潮集团有限公司
申请日： 2016-07-22 - 公布日： 2016-12-21 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种PCB中自动检测Place_Bound的方法，具体实现过程为：首先在设置一个Place_Bound模板，然后将PCB中实际应用元件的Place_Bound与该模板进行属性对比，来检测元件的Place_Bound是否存在。该PCB中自动检测Place_Bound的方法与现有技术相比，可以快速检测PCB中所有元件的器件实体尺寸大小Place_Bound有无，确保输出的坐标文件精确无误，从而方便SMT的生产焊接，提高PCB的设计质量与速度
一种 pcb 自动检测 place_bound 方法

[发明专利]一种基于word2vec‑LDA模型的文本主题词提取方法-CN201710272622.3在审
发明人：王鸿泽;崔超远;王伟;屠舒妍 -专利权人：无锡中科富农物联科技有限公司
申请日： 2017-04-24 - 公布日： 2017-09-01 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于word2vec‑LDA模型的文本主题词提取方法，涉及数据处理领域，所述方法包括如下步骤利用语料库一训练LDA模型，同时利用语料库二训练word2vec模型；在线测试时对测试文本先进行预处理；将LDA模型和word2vec模型参数输入word2vec‑LDA模型，再将测试文本输入word2vec‑LDA模型，并计算文本主题中心向量；根据文本主题中心向量，在训练好的word2vec模型所构成的词向量空间中本发明利用word2vec改进LDA，依据word2vec可以将单词进行向量化表示，可以通过向量间的距离来表示单词之间的关系等优点来弥补LDA模型的不足，提出了一个word2vec‑LDA模型。
一种基于 word2vec lda 模型文本主题词提取方法

[发明专利]一种物流集装箱的装箱方法和系统-CN201911303470.4有效
发明人：魏丽军;林德豪;刘强;黄礼辉;冷杰武 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出一种物流集装箱的装箱方法和系统，其方法步骤包括：获取装置获取货物信息、集装箱信息以及参数信息，生成初始货物列表Box0和初始空间列表；通过货物装载算法得到初始装载方案Place0并标记为方案BestPlace；通过随机交换算法，生成新货物列表newBox得到方案Place(n)a并标记为装载方案tempBestPlace，再通过方向优化算法得到方案Place(n)b，比较方案tempBestPlace和方案Place(n)b，以较优的方案替代为装载方案tempBestPlace；比较方案tempBestPlace和方案BestPlace，以较优的方案替换为方案BestPlace；在限定的总时间内，循环运算随机交换算法和方向优化算法对方案进行优化
一种物流集装箱装箱方法系统

[发明专利]基于Smi2Vec的BiGRU药物毒性预测系统及预测方法-CN201910423330.4在审
发明人：全哲;林轩;阳王东;陈岑;陈建国;李肯立;李克勤 -专利权人：湖南大学
申请日： 2019-05-21 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明提供一种基于Smi2Vec的BiGRU药物毒性预测系统及预测方法，包括：Smi2Vec模块，所述Smi2Vec模块用于将分子特征转换为原子向量；BiGRU药物毒性分类模型，用于训练所述原子向量，其设置于所述Smi2Vec输出端，所述BiGRU药物毒性分类模型包括1个嵌入层、1个BiGRU层、2个池化层及2个密集层；及分类器，用于生成任务分类的输出标签，其设置于所述BiGRU药物毒性分类模型的输出端。与相关技术相比，本发明提供的基于Smi2Vec的BiGRU药物毒性预测系统及预测方法能够达到高稳定和高精准的要求。
药物毒性分类模型预测系统输出端向量预测分子特征任务分类分类器高精准高稳定密集层嵌入层池化标签输出转换

[发明专利]一种基于Word2vec-FL的社区发现方法及系统-CN202210662377.8在审
发明人：路冰;吴明;娄爱涛 -专利权人：中孚安全技术有限公司;中孚信息股份有限公司;北京中孚泰和科技发展股份有限公司;南京中孚信息技术有限公司
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于社区发现领域，尤其涉及一种基于Word2vec‑FL的社区发现方法及系统。该方法包括：获取流量数据；提取流量数据中的源IP字段和目的IP字段；基于源IP字段和目的IP字段，构建样本数据；基于样本数据，输入word2vec‑FL模型进行训练，获得每个IP对应的向量；其中，所述Word2Vec‑FL模型包括：将focal loss嵌入word2vec的损失函数；计算所述向量的余弦相似度，基于向量的余弦相似度，对每个IP进行聚类，得到每个IP对应的社区。本发明通过对word2vec损失函数的focal loss改进，使低频词获得更为合理的向量表达。
一种基于 word2vec fl 社区发现方法系统

[发明专利]用于自动功率估计调整的系统-CN201410526218.0有效
发明人： T.埃斯本森;R.克里什纳;F.朔伊里希;M.斯托埃特鲁普 -专利权人：西门子公司
申请日： 2014-10-09 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： F03D7/00 文献下载
摘要：本发明描述了一种用于变速风力涡轮机（2）的自动调整系统（1），该自动调整系统（1）包括功率矢量发生器（10），用于生成风力涡轮机输出功率的功率矢量（P_vec）；映射单元（11），用于基于风力涡轮机（2）的功率矢量（P_vec）和操作轨迹（130、131）来建立风力涡轮机输出功率与旋转速度和俯仰角之间的关系（β_vec、ω_vec）；风速估计器（13），用于估计风速（v_est）；可用功率计算器（14），用于基于估计风速（v_est）和建立的关系（β_vec、ω_vec）来计算风力涡轮机（2）的可用功率（P_est）。
风力涡轮机功率矢量风速自动调整系统可用功率输出功率自动功率变速风力涡轮机操作轨迹映射单元计算器发生器俯仰角估计器

[发明专利]轴式二极管的制作方法-CN201910400480.3在审
发明人：方敏清 -专利权人：强茂电子（无锡）有限公司
申请日： 2019-05-15 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： H01L21/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种轴式二极管的制作方法，包括如下步骤：1、晶片切割→2、上下导线装填→3、下焊片装填→4、晶粒Pick/Place放入晶粒盘→5、晶粒吸盘装填→6、上焊片装填→7、合盘→8、高温焊接→9、因为采用晶粒Pick/Place放入晶粒盘+晶粒吸盘装填方式进行组装，避免了原来下晶粒及摇晶粒制程时晶粒互相碰撞，晶粒之间不会发生接触及碰撞，可降低晶粒外观损伤问题，进而提升产品生产合格率，提高产品可靠性品质水准
晶粒二极管焊片装填晶粒吸盘装填放入轴式产品可靠性产品生产导线装填高温焊接晶片切割品质水准外观损伤无铅电镀印字包装合盘塑封制程制作成型合格率组装测试

[发明专利]一种自动发现音频关键词到分类映射关系的方法-CN201911365444.4在审
发明人：杜春河;丁宁 -专利权人：广州荔支网络技术有限公司
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06F16/61 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动发现音频关键词到分类映射关系的方法，包括如下步骤：人工标注关键词到分类映射关系数据中，建立人工标注分类数据库；获取公开的word2vec数据，预训练word2vec；利用人工标注分类数据库以及word2vec，计算各个分类下关键词的相似词并加入到对应分类的关键词中，通过word2vec能够找出更丰富的映射关系，有效的降低人工成本，而且可以自动迭代。
一种自动发现音频关键词分类映射关系方法

[发明专利]一种基于加权融合的Loc2vec模型的重复数据检测方法-CN202110824753.4在审
发明人：郑江滨;曹宏业;王寅隆 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加权融合的Loc2vec模型的重复数据检测方法，首先，在数据处理层，将语料文件进行分词处理，将其用于Doc2vec模型的训练，同时对待检测的源数据进行分词处理，用于下一阶段的重复数据检测；随后在编码分析层，构建出训练后的Doc2vec模型，将该模型与LCS算法加权融合，得到用于核心字段重复性检测的加权相似度计算模型Loc2vec模型，使用Loc2vec模型对分词后的待检测数据进行相似度计算本发明使用大规模语料库对深度神经网络模型doc2vec进行无监督训练，可以充分使用语料库内的语义信息，大大减少了人工标记的工作量，提升了重复数据检测的效率与准确率。
一种基于加权融合 loc2vec 模型重复数据检测方法

[发明专利]一种基于加权Word2vec的漏洞自动分类方法及系统-CN202210105339.2在审
发明人：周晓峰;吴雪峰 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加权Word2vec的漏洞自动分类方法及系统，包括：步骤1：对原始漏洞文本进行预处理，形成漏洞文本信息词集；步骤2：采用Word2vec模型对漏洞文本信息词集中的每个词进行词向量化，算法对每一个词向量进行加权，得到加权后的词向量；步骤4：将加权后的词向量组成的文本向量输入至训练好的CNN中进行漏洞分类，得到漏洞分类结果；其中，T‑MI算法为将TF‑IDF算法与互信息算法结合得到的算法；本发明针对Word2vec模型无法区分漏洞文本中词汇的重要程度，通过引入改进的TFIDF对Word2vec词向量进行加权，实现加权的Word2vec分类模型，可以更好的实现漏洞的自动分类，提高分类的准确性。
一种基于加权 word2vec 漏洞自动分类方法系统

[发明专利]一种基于图机器学习的用户社区发现方法及相关组件-CN202010763046.4在审
发明人：张俊 -专利权人：深圳市万物云科技有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：该方法先获取多个图结构的样本，基于Node2Vec模型对所述样本进行训练，搜索得到所述各节点的有效邻居节点，构成每一节点的有效邻居节点集合，并确定Node2Vec模型的模型参数，从而完成Node2Vec模型的构建；然后再获取待测社区的图结构，将所述待测社区的图结构输入至所述Node2Vec模型，通过所述Node2Vec模型对待测社区的图结构中的节点之间的链接关系进行预测并得到链接关系概率；根据所述链接关系概率是否超过预设的概率阈值
一种基于机器学习用户社区发现方法相关组件

[发明专利]基于Word2vec的监控告警信息向量化模型建立方法-CN202210972878.6在审
发明人：李邦源;李杨;龚玉辛;马旭;叶小虎;陈仕龙;姚一;杨金;王莉莉;周新盛;方绍磊 -专利权人：云南电网有限责任公司玉溪供电局
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及电网运维管理技术领域，具体地说，涉及基于Word2vec的监控告警信息向量化模型建立方法。包括如下步骤：构建Word2vec模型并进行模型训练，实现使用分布式向量表示文本；获取历史监控告警信息，采用Word2vec模型对监控告警信息进行向量化处理：分词，去停用词，向量化建模，平均化处理。本发明设计使用Word2vec表示词向量可以解决传统模型的高维稀疏特征问题，还可以将上下文语义特征引入模型中，有助于短文本的分类；采用Word2vec模型对监控告警信息进行向量化建模，可以为后续事件的识别模型提供输入基础
基于 word2vec 监控告警信息量化模型建立方法

[外观设计]墙面挂钩（Good place系列）-CN202130066448.4有效
发明人：特尔斯·欧登·汉森 -专利权人：北京几致家居有限公司
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： 08-08 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：墙面挂钩（Good place系列）。2.本外观设计产品的用途：用于悬挂物品的挂钩。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：使用状态参考图。
墙面挂钩 good place 系列

[发明专利]一种将两个声道声音信号转换成三个声道信号的方法-CN201510012765.1有效
发明人：潘兴德;张小新 -专利权人：南京青衿信息科技有限公司
申请日： 2015-01-09 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： H04S3/00 文献下载
摘要：本发明公开一种将两个声道声音信号转换成三个声道信号的方法，包括如下步骤：(1)将输入的两个声道的时域采样数据按一定的时间分辨率分帧，每帧信号按采样时间顺序排列，获得两个声道的分帧声音数据；(2)计算两个声道声音数据的协方差矩阵，并进一步计算协方差矩阵的特征值eig1和eig2，以及两个特征值对应的特征向量Vec1和Vec2；(3)由特征矢量Vec1和Vec2构造变换矩阵W；(4)通过变换矩阵W将两个声道声音数据变换为主成分数据和次成分数据；(5)由特征矢量Vec1和Vec2构造映射矩阵V；(6)通过映射矩阵V将主成分数据和次成分数据映射为三声道声音数据。
一种两个声道声音信号转换三个方法

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