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]一种产品推荐方法、装置、设备及介质-CN202310890443.1在审
  • 杨建雄;杜志高 - 北京思特奇信息技术股份有限公司
  • 2023-07-19 - 2023-10-13 - G06F18/27
  • 本发明公开了一种产品推荐方法、装置、设备及介质。一种产品推荐方法,包括:获取回归误差阈值;根据回归误差阈值、当前产品推荐样本集以及当前产品推荐模型预测结果,采用奇偶交替回归预测方式,修正当前产品推荐样本集,得到当前产品推荐修正样本集;基于当前产品推荐修正样本集对产品推荐模型进行训练,并返回执行修正当前产品推荐样本集,得到当前产品推荐修正样本集的操作,直至满足迭代结束条件,输出模型预测结果集;根据模型预测结果集,确定目标产品推荐模型,并根据目标产品推荐模型,进行产品推荐。本发明实施例的技术方案能够提升产品推荐模型的预测精度,并提高数据规律与关联关系的分析能力。
  • 一种产品推荐方法装置设备介质
  • [发明专利]一种二分类模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310462029.0在审
  • 杨建雄;杜志高 - 北京思特奇信息技术股份有限公司
  • 2023-04-26 - 2023-08-22 - G06F18/214
  • 本发明实施例公开了一种二分类模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质,该方法包括:获取当次周期对应的当前样本数据集,其中,当前样本数据集包括:多个当前样本数据和每个当前样本数据对应的样本分类标签;基于当前样本数据集,对二分类模型进行当次迭代训练,并获得二分类模型当次训练输出的每个当前样本数据对应的预测分类结果;基于每个预测分类结果和样本分类标签,对每个当前样本数据进行归一化处理;基于归一化后的当前样本数据集,对二分类模型进行下次迭代训练,直到当前迭代次数等于训练迭代次数时,确定二分类模型当次周期训练完成。通过本发明实施例的技术方案,可以提高二分类模型训练的效率和准确性。
  • 一种分类模型训练方法装置电子设备存储介质

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