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]一种基于区块链应用的资源分配方法及系统-CN201910807529.7有效
  • 徐强 - 广东昭阳信息技术有限公司
  • 2019-08-29 - 2022-05-03 - H04L9/40
  • 本发明公开一种基于区块链应用的资源分配方法及系统,该方法包括加密步骤、区块数据检索步骤、智能合约生成步骤、消息通道传送步骤、用户认证步骤和身份授权步骤。该系统包括加密单元、区块数据检索单元、智能合约生成单元、消息通道传送单元、用户认证单元以及身份授权单元,用于实现上述的资源分配方法。本发明用于严重精神障碍患者救治救助工作的资源分配,通过区块链、智能合约和密码学技术,在严重精神障碍患者服务平台基础上建立资源分配区块链应用,形成特色功能区块服务,并联结成有效的工作网、监管网,以建立统一、集中、实时的精患数据库,从而加强严重精神障碍患者救治救助工作的管理,推动数据共享平台的建设和利用。
  • 一种基于区块应用资源分配方法系统
  • [发明专利]一种准确而高效的智能化教育知识图谱构建方法-CN202111038104.8在审
  • 徐强 - 广东昭阳信息技术有限公司
  • 2021-09-06 - 2021-11-26 - G06F16/36
  • 本发明提供一种准确而高效的智能化教育知识图谱的构建方法,以基于某一学科权威的教材教辅资料,构建出知识图谱的本体结构,采用半自动构建本体,使用统计方法和无监督方法得到本体知识,结合其他知识图谱的本体知识,在专家的指导下构建出本体,并在众包半自动语义标注过程进行完善;按照学科知识图谱的本体结构,对结构化的外部数据源进行相应的处理之后,得到RDF外源数据,然后利用标注数据中的数据作为训练数据,按照学科知识图谱的本体结构,采用有监督、半监督和无监督方法从互联网文本中抽取实体和关系,得到扩充数据;能够对教育知识点数据本身进行有针对性的文本转换和纠错规范,准确性和可靠性高,最高效构建出最准确的知识图谱。
  • 一种准确高效智能化教育知识图谱构建方法
  • [发明专利]一种纸质作业拍照批改的方法-CN202111038109.0在审
  • 徐强 - 广东昭阳信息技术有限公司
  • 2021-09-06 - 2021-11-26 - G06F40/109
  • 本发明提供的一种纸质作业拍照批改方法,通过对纸质作业本的待批改页面照片依次进行高斯滤波去躁、锐化去雾和动态直方图均衡化处理光照平衡处理,然后进行页码判别、对齐操作和图片识别及答案批改,同时为增加识别成功率,该纸质作业本由专业的老师为作业本编题组题等内容设计和排版设计,且将作业本的题目收录到题库中。本发明所述的纸质作业拍照批改方法通过多种技术的综合运用,应用性强,既能解决拍照批改问题,还能针对各个学段、学科题型进行批改,具有应用广泛性。
  • 一种纸质作业拍照批改方法
  • [发明专利]一种校园传染病智能通行防控方法及系统-CN202110343880.2在审
  • 徐强;孙永豪 - 广东昭阳信息技术有限公司
  • 2021-03-30 - 2021-07-23 - G16H50/80
  • 本发明提供一种校园传染病智能通行防控方法,包括以下步骤:采集校园师生的相关传染病数据;将所述传染病数据通过互联网传输至云端处理平台,对所述传染病数据进行整合和存储;通过所述云端处理平台对所述传染病数据进行传染病判断;根据传染病判断结果,对校园通行系统、传染病决策系统和传染病预警系统输出相应指令。本发明提供一种校园传染病智能通行防控系统,包括信息采集模块、信息归集模块、云端处理平台和结果输出模块。本发明具有智能化和处理及时性的特点,避免了人力资源的浪费和人为判断的不确定性,同时对传染病的及时处理规避了传染病的进一步扩大而带来的更大的经济损失和人员伤亡。
  • 一种校园传染病智能通行方法系统
  • [发明专利]一种基于深度学习的运维检测方法、系统、电子设备及介质-CN202011499394.1在审
  • 徐强;孙永豪 - 广东昭阳信息技术有限公司
  • 2020-12-16 - 2021-03-19 - G06F11/30
  • 本发明提供的一种基于深度学习的运维检测方法、系统、电子设备及介质,属于智能运维技术领域。其中运维检测方法包括:获取原始数据;对原始数据进行特征提取处理,形成KPI特征样本集,KPI特征样本集包括各个原始数据的训练数据特征;将KPI特征样本集输入训练模型,得到权重值,权重值被配置为训练模型对KPI特征样本集中的数据计算得到的数值;对比权重值,判断原始数据的检测结果。本发明从原始数据中提取特征并形成KPI特征样本集,进而对KPI特征样本集进行训练模型的处理,通过深度集成学习的方法,最终将异常检测转变为二分类问题,以实现提高检测准确率的效果,避免人工堆砌规则,降低运维成本,提高智能自动化运维的效率。
  • 一种基于深度学习检测方法系统电子设备介质

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