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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果24个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]细胞生长状态的视觉检测方法及装置-CN202310906631.9在审
  • 侯波;罗春辉;田凯;冯军军;孙中川 - 北京邦宁智科生物技术有限公司
  • 2023-07-21 - 2023-10-24 - C12M1/34
  • 本说明书提供了细胞生长状态的视觉检测方法及装置。基于该方法,细胞培养实验设备先确定并根据目标细胞的细胞类型,确定出相匹配的目标对焦策略;再根据目标对焦策略,通过对显微镜头进行自动对焦处理,确定出相匹配的目标采集位置;控制显微镜头基于目标采集位置,采集得到包含有目标细胞的目标图像;根据相匹配的目标处理规则,通过处理所述目标图像,确定出目标细胞的生长状态。从而能够智能、高效地实现显微镜头的自动对焦,快速找出相匹配的目标采集位置;并基于该目标采集位置,通过显微镜头采集得到误差较小、效果较好的目标图像;进而可以根据相匹配的目标处理规则,通过处理该目标图像,精准地检测识别出目标细胞的生长状态。
  • 细胞生长状态视觉检测方法装置
  • [发明专利]面向序列化推荐的图耦合时间间隔网络研究-CN202310749773.9在审
  • 吴宾;时天任;孙中川;梁慧丹;叶阳东 - 郑州大学
  • 2023-06-25 - 2023-09-05 - G06F16/9535
  • 近年Transformer框架和图神经网络引起了学术界和工业界的极大关注,一些研究者借助Transformer框架和原始的用户‑物品交互图以改善用户表征学习过程。为了提高序列化推荐的准确性,本发明进一步将类别信息视作一种新的类型节点,通过这种方式在用户‑物品‑类别三部图中显式地编码协作信号;与此同时,为了显式利用时间间隔信息来辅助预测下一个物品,本发明公开一种时间间隔敏感的自注意力机制,以捕捉近期行为与目标物品之间的时间间隔信息。结合实际场景,为消除协作信息与序列信息之间语义鸿沟问题,本发明公开了一种个性化的门控策略,区分不同场景下各模块的贡献度。
  • 面向序列推荐耦合时间间隔网络研究
  • [发明专利]一种基于对抗模型的推荐方法-CN202010044722.2有效
  • 叶阳东;孙中川;吴宾 - 郑州大学
  • 2020-01-14 - 2022-12-16 - G06F16/9535
  • 本发明公开了一种基于对抗模型的推荐方法。本发明中的模型包含两部分,生成器和判别器。其中,生成器被视为一个注意力网络,用于建模数据的特征并生成注意力评分;判别器用于判断生成注意力评分的正确性。以物品推荐为具体实例,生成器的目标是建模用户的历史反馈数据,生成合理的注意力评分,然后与物品的特征向量结合,在隐语义空间中生成一个特征向量(虚拟物品),该特征向量保存了用户喜欢物品的特征。判别器假设用户对已交互物品的偏爱大于虚拟物品。生成器和判别器的训练是一个对抗的过程:生成器通过最大化损失函数,生成用户喜欢的虚拟物品,以此生成合理的注意力评分;判别器通过最小化目标函数达到区分用户对虚拟物品和已交互物品的偏好。因为生成虚拟物品的过程是可微的,本发明中对抗模型的参数可以使用基于梯度的算法进行端到端地优化。
  • 一种基于对抗模型推荐方法
  • [发明专利]一种门控单元增强胶囊网络的推荐方法-CN202210626732.6在审
  • 叶阳东;张麒;时天任;孙中川;吴宾 - 郑州大学
  • 2022-06-05 - 2022-08-30 - G06F16/9535
  • 近年,序列化推荐已成为各种在线服务中不可或缺的组成部分,一些研究者专注于从用户最近的交互序列中分析复杂的物品过渡关系,试图根据用户的序列化交互行为预测下一个感兴趣的交互对象。为了提高序列化推荐的准确性,本发明进一步将用户高阶交互序列蕴含的复杂关系区分为物品级和因子级,公开了一个由物品级路由组件和因子级路由组件构成的双通道动态路由模块,其在捕获交互对象相对顺序的同时,从交互对象的共现关系以及物品的潜在特征两个不同角度刻画用户真实兴趣。结合实际推荐场景,用户彼此之间存在互不相同的个性化兴趣偏好,本发明将用户的个性化信息充分融合到物品的特征表达中,来体现用户的个性化需求对下一次决策行为的影响。
  • 一种门控单元增强胶囊网络推荐方法
  • [发明专利]用于快速评估排序模型的方法和装置-CN202210644283.8在审
  • 叶阳东;孙中川;吴云鹏;吴宾 - 郑州大学
  • 2022-06-08 - 2022-08-12 - G06F11/34
  • 本发明公开了一种用于快速评估排序模型的方法和装置,属于计算机技术领域,尤其涉及机器学习和数据挖掘领域。本发明的方法包括:获取所有项目的第一评分列表,其中,评分是由待评估的排序模型得到;获取相关项目的第二评分列表,其中,评分可由第一评分列表得到;将第二评分列表作为分界值,对第一评分列表进行划分,获取相关项目在第一评分列表中的排名;根据相关项目的排名,计算排序评价指标、评估排序模型。本发明解决了现有评估排序模型的方法中计算复杂性较大与计算成本较高的问题,提高了评估效率。采用本发明的方法,能够使用少量计算资源在亿级项目上快速且准确地评估排序模型,节约成本、资源与时间。
  • 用于快速评估排序模型方法装置
  • [发明专利]一种基于成对对抗训练的推荐模型的方法-CN201811265107.3有效
  • 叶阳东;孙中川;吴宾;吴云鹏 - 郑州大学
  • 2018-10-29 - 2022-04-01 - G06Q30/06
  • 本发明公开了一种基于成对对抗训练的推荐模型的方法。该模型主要包含两个部分,生成器和判别器。其中,生成器用于对用户的偏好建模并生成用户所喜欢的物品,判别器用于判断用户对某物品是否喜欢。基于假设“相对于生成器生成的物品,判别器认为用户更喜欢已交互的物品”,使用成对损失函数在生成器和判别器之间建立连接。具体来说,判别器通过最小化成对损失增加自己的判别能力,生成器通过最大化成对损失建模用户偏好并欺骗判别器。此外,本发明使用可微的采样方式来替代传统的采样,使生成器和判别器之间的连接可微,因此本模型可以使用基于梯度的方法训练。相比于现有方法,本发明能够提高对抗训练在推荐系统中的稳定性和收敛速度。
  • 一种基于成对对抗训练推荐模型方法
  • [发明专利]一种空间自适应图卷积网络的推荐方法-CN202110809640.7在审
  • 叶阳东;钟李红;吴宾;孙中川 - 郑州大学
  • 2021-07-17 - 2021-11-02 - G06F16/9536
  • 近年,基于图神经网络的推荐方法在学术界和工业界取得了巨大成功,一些研究学者通过图卷积神经网络建模用户之间的高阶关系来模拟在社交网络中递归传播的社会影响,利用高阶邻居的特征向量约束目标用户的特征向量。为了提高社会化推荐的准确性,本发明将进一步捕获隐藏在用户物品交互网络中的用户与物品之间的协同相似性的影响传播,则用户的偏好会随着社会影响和协同相似性影响的传播而发生变化。结合实际推荐场景,用户社交域和用户物品交互域的信息表现不同特点,本发明将在不同语义空间自适应初始化用户潜在特征向量,来体现用户间的社交关系和用户物品间的交互关系对约束用户特征向量产生不同影响的特点。另外,为了使得模型更适合实际应用,本发明公开了一个快速的非采样优化器来学习模型参数,提升模型优化效率。
  • 一种空间自适应图卷网络推荐方法
  • [发明专利]一种融合物品内在与外在特性的推荐方法-CN202010537969.8在审
  • 叶阳东;吴宾;梁慧丹;孙中川 - 郑州大学
  • 2020-06-12 - 2020-11-10 - G06Q30/06
  • 一个物品的功能特性(内在因素)和视觉信息(外在因素)不仅深刻影响着用户的消费行为,而且在不同领域其影响程度相差甚远。因此,在构建一个电子商务推荐系统时,物品的内在和外在因素应该被同时考虑。进一步,在不同领域中物品的不同特性对于用户购买决策的影响有所不同,为解决该问题,本发明公开了一种融合物品内在与外在特性的推荐方法。由于额外信息的融入,使得本发明中极富表达力的推荐方法在学习模型参数时,却面临着效率问题。为使得模型能够满足实际环境的需求,本发明公开了一种快速交替优化算法。
  • 一种融合物品内在外在特性推荐方法
  • [发明专利]一种基于高阶平移模型的物品推荐方法-CN202010536656.0在审
  • 叶阳东;吴宾;孙中川;王有为;梁慧丹 - 郑州大学
  • 2020-06-12 - 2020-09-11 - G06Q30/06
  • 本发明公开了一种基于高阶平移模型的推荐算法,来解决传统平移模型仅建模用户最近交互行为而导致的推荐结果不准确的不足。本发明主要关注高阶马尔科夫链对于序列化推荐的影响,在传统平移模型基础之上合理融入了高阶序列化信息。具体而言,在针对每次交互行为构造平移向量时,本发明通过建模目标用户最近的多个消费行为,使得在短期偏好中编码了更多信息。另外,本发明设计了一种能够感知位置的个性化注意力机制,使其可以学习出特定物品在不同时刻以及面对不同用户时的自适应权重。然后基于该自适应权重聚合不同阶的物品向量,从而得到一个更富表达力的平移向量,提升模型的推荐精度。
  • 一种基于平移模型物品推荐方法
  • [实用新型]快速锁紧高效电化学除垢装置-CN201621413591.6有效
  • 韩辉;孙曙光;孙中川 - 枣庄福德通用机械有限公司
  • 2016-12-22 - 2017-09-01 - C02F1/46
  • 本实用新型提供一种快速锁紧高效电化学除垢装置,包括箱体、门和快速锁紧部件所述箱体设置有阴极或阳极部件;所述门与所述箱体通过铰链活动链接;所述门设置有阳极或阴极部件;所述阳极或阴极部件在所述门关闭时插入所述箱体内部形成的反应腔室中;所述门通过所述快速锁紧部件与所述箱体固定连接并通过密封部件达到密封状态;所述门开启时,通过调整所述快速锁紧部件将所述门与所述箱体的固定连接解除,所述门即可快速开启。本装置设置了快速锁紧部件,可以快速将装置锁紧和解锁,使用了插入式电极布置将阴极、阳极面积增大,并引入了反应腔室,使水在装置内停留的时间延长从而提高装置处理能力提高了水处理能力。
  • 快速高效电化学除垢装置

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top