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]一种面向图自监督学习的旅游推荐系统-CN202310172996.3在审
  • 姜发健;王金凤;招奕钧 - 华南农业大学
  • 2023-02-24 - 2023-05-12 - G06F16/9535
  • 本发明涉及推荐系统技术领域,具体涉及一种面向图自监督学习的旅游推荐系统;包括数据预处理单元和推荐单元;本发明提出的打压景点热门度的计算方法相比于传统简单自注意力方式计算用户与景点的偏好权重在保证推荐准确性的基础上降低了时间复杂性,使得推荐模型训练过程中收敛速度更快并且提供可解释性,此外,本发明使用不改变图结构从而增加均匀噪声的方式得到增强视图,同时,本发明使用残差结构,并且使用超参数对每层图卷积结果做约束,最终使得最终的用户、景点表征结果更好,以至于最终推荐结果更加准确。
  • 一种面向监督学习旅游推荐系统
  • [发明专利]一种面向多模态图像的脑部病灶区域定位系统和方法-CN202210807480.7在审
  • 王金凤;龚浩强;黄帅辉;郑志燊;姜发健 - 华南农业大学
  • 2022-07-11 - 2022-11-04 - G06T7/00
  • 本发明涉及医学图像处理领域和深度学习领域,为一种面向多模态图像的脑部病灶区域定位系统和方法,该系统包括自适应多模态patch生长与剪枝模块、基于双注意力机制的多模态patch多层次融合模块和全局卷积网络分类器模块,通过自适应多模态patch生长与剪枝模块在多模态图像中自适应地选择和修建patch,来识别具有高鉴别性的patch位置;通过一种基于双注意力机制的多模态patch融合模块,来获取多模态patch的潜在表示形式,结合patch多层次的表示形式,基于数据驱动的方式将其进行融合和共同学习;通过全局卷积网络分类器模块作为最终分类模型,进一步获取数据的更深层表示,提取更多的潜在信息。本发明提出的系统能有效地识别与疾病高度相关的病灶区域,可以辅助诊断。
  • 一种面向多模态图像脑部病灶区域定位系统方法

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