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]基于迁移学习的日志异常检测方法-CN202010813538.X有效
  • 张圣林;李东闻;陈锐;孙永谦;张玉志 - 南开大学;赛尔网络有限公司
  • 2020-08-13 - 2023-09-22 - G06F11/30
  • 本发明涉及网络通信,为能够及时、主动发现服务异常以及时采取应对措施,提高网络中心的稳定性,本发明,基于迁移学习的日志异常检测方法,处理对象为源数据、目标数据:具体包括三部分:1)特征构建部分;形成日志数据的向量序列,作为迁移学习部分的输入;2)迁移学习部分;首先将源数据形成的向量序列输入长短期记忆LSTM网络,对模型参数进行训练;然后将目标数据形成的向量序列输入上一阶段初步训练好参数的模型,并对模型参数进行再次调整3)主动学习部分:迭代地更新数据和模型。本发明主要应用于网络通信日志数据处理场合。
  • 基于迁移学习日志异常检测方法
  • [发明专利]生产发泡砼的复合高强掺合骨料-CN202210767478.1在审
  • 张圣林 - 新疆圣福合瑞新型建材有限公司
  • 2022-07-01 - 2023-03-17 - C04B24/38
  • 本发明属于生产发泡砼的掺合骨料,特别一种生产发泡砼的复合高强掺合骨料,其原料组分及重量配比含量为:粉煤灰3‑6、矿粉2‑4、石灰石粉1‑2、钢渣或建筑(工业)废固料粉2‑3、脱硫石膏0.5‑1.5、硅粉1‑2、添加剂0.12‑0.24。本发明提供一种利用工业废固粉、副产品作为主要原料制成泡沫砼的复合骨料,用该复合骨料生产的泡沫砼可以大幅度地减少纯水泥的用量,降低生产成本,而且在原有轻质低密度的条件下,抗压强度高、韧性好,抗开裂、抗收缩性能好。
  • 生产发泡复合高强掺合骨料
  • [发明专利]一种基于大规模网络的数据分类方法和装置-CN202210306441.9在审
  • 张圣林;李东闻;孙永谦;钟震宇;张玉志 - 南开大学
  • 2022-03-25 - 2022-08-05 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于大规模网络的数据分类方法和装置,其中,该方法包括:获取待检测数据;其中,待检测数据包括系统级指标和用户级指标;对待检测数据的多变量时间序列进行平滑和归一化的数据预处理得到预处理数据;将预处理数据输入通过离线聚类训练好的一维卷积自动编码器进行数据压缩处理,并使用离线聚类得到的特征索引执行特征选择,根据特征选择的结果进行距离计算,以进行在线数据分类;基于在线数据分类,输出待检测数据的在线分类结果。本发明可以根据系统实例的正常模式对其进行精确且高效聚类并显著减少异常检测训练开销。
  • 一种基于大规模网络数据分类方法装置
  • [发明专利]通过AI的方式对软件变更后的健康状态进行评估的方法-CN202210187810.7在审
  • 孙永谦;朱曼;张圣林;梁明晗;樊漆亮 - 南开大学
  • 2022-02-28 - 2022-07-29 - G06F11/30
  • 本申请提出了一种通过AI的方式对软件变更后的健康状态进行评估的方法,涉及数据分析技术领域,其中,该方法包括:获取待检测的KPI时间序列,并对获取到的KPI时间序列进行中位差检验;若检测到某个数据点高于中位差检验的阈值,则对KPI时间序列的曲线进行无监督异常检测,得到每个点对应的异常分数;将异常分数作为极值理论的输入来确定动态阈值,根据曲线上待检测点的异常分数与此点对应阈值的比较来判断曲线是否有异常点;若曲线有异常点,使用空间回归算法对曲线进行评估,判断异常的种类。采用上述方案的本申请能够快速、准确判断异常是否是由软件变更导致的,从而完成对服务变更的评估,极大提高了服务变更评估的效率。
  • 通过ai方式软件变更健康状态进行评估方法
  • [发明专利]基于PU学习的医疗设备性能指标异常检测方法和装置-CN202111136341.8在审
  • 李姗姗;孙新国;赵晨宇;张圣林 - 南开大学
  • 2021-09-27 - 2022-03-18 - G06K9/62
  • 本申请提出了一种基于PU学习的医疗设备性能指标异常检测方法和装置,该方法包括:以历史关键性能指标KPI流为训练数据,将训练数据按照相似程度进行聚类,获取每个簇的质心曲线,并对每个簇的质心曲线进行标注,获取第一异常标注数据和第一无标注数据;基于第一异常标注数据和第一无标注数据,通过正例未标PU学习构建二进制分类器,并结合主动学习获取每个簇的质心曲线的异常标签和正常标签;获取待检测的KPI流对应的簇的质心曲线上的标签,通过半监督学习训练待检测的KPI流对应的异常检测模型,并通过异常检测模型检测待检测的KPI流。该方法在最大限度地减少标注工作量的同时,提升了医疗设备性能指标异常检测的准确性。
  • 基于pu学习医疗设备性能指标异常检测方法装置
  • [发明专利]基于主动学习的医疗设备性能指标检测方法和装置-CN202111138481.9在审
  • 李姗姗;张禄;赵晨宇;张圣林 - 南开大学
  • 2021-09-27 - 2022-03-01 - G06K9/62
  • 本申请提出了一种基于主动学习的医疗设备性能指标检测方法和装置,该方法包括:S1:通过训练数据集中的异常标注数据和未标注数据训练第一分类器,通过第一分类器从未标注数据中标记正常数据;S2:通过异常标注数据和正常数据训练第二分类器;S3:通过第二分类器对每个未标注数据进行预测,根据预测分数确定候选异常数据;S4:人工判断候选异常数据是否为异常数据,若是,则标记候选异常数据为异常标注数据;S5:判断异常标注数据和正常数据的数量是否达到预设值,若否,则重复执行S3和S4直至达到预设值;S6:根据获取的标记数据对医疗设备的关键性能指标KPI流进行检测。该方法可避免正常样本被误标注为异常样本,提高了异常检测的准确性。
  • 基于主动学习医疗设备性能指标检测方法装置
  • [发明专利]一种实用性强的ERCP术后鼻胆管体外固定装置-CN202110694620.X在审
  • 刘志升;张圣林 - 青岛市中医医院(青岛市海慈医院、青岛市康复医学研究所)
  • 2021-06-23 - 2021-09-07 - B65H75/44
  • 本发明涉及鼻胆管体外固定技术领域,具体为一种实用性强的ERCP术后鼻胆管体外固定装置,包括防护箱、滑动板、限位板、卡板、支撑轴、转接块、顶盖、密封垫和多个第一弹簧,支撑轴左部和右部均设置有半圆筒,各半圆筒内壁分别和各对应第一弹簧相对端固定连接,左侧半圆筒左端上部固定连接有三个限位块,各半圆筒底端均固定连接有延伸板,延伸板中部均通过螺纹连接有螺杆,各螺杆顶端均固定连接有手拧把,各螺杆底端均转动连接有宽板,各宽板底端均固定连接有定位板,滑动板顶端设置有和定位板相对应多组齿,齿呈环形阵列分布;其减少外界撞击后损坏的情况,减少鼻胆管在使用的过程中受到挤压变形的情况,进而减少影响鼻胆管的使用的情况。
  • 一种实用性ercp术后胆管体外固定装置

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