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]在推荐场景下管理资源分配的方法、装置、设备和介质-CN202310933387.5在审
  • 石薇;何健伟;刘辉邦;孙传报 - 北京火山引擎科技有限公司
  • 2023-07-27 - 2023-10-27 - G06F9/50
  • 提供了在推荐场景下管理资源分配的方法、装置、设备和介质。可以将该技术方案用于推荐场景,推荐用户以通用资源的方式来管理多种类型的多个处理资源。多个处理资源包括计算资源、临时存储资源、以及持久存储资源,并且通用资源指示多个处理资源中的至少任一项。从多个处理资源中向用户分配目标数量的通用资源,从用户接收用于指定利用通用资源来执行用户的目标任务的资源配置,资源配置指示在执行目标任务时通用资源的消耗速度。利用通用资源中的与资源配置相匹配的至少一部分通用资源,执行目标任务。以此方式,用户可以以统一方式管理在执行任务过程中可能涉及的多种处理资源,进而提高资源管理效率并且以更为有效的方式来执行目标任务。
  • 推荐场景管理资源分配方法装置设备介质
  • [发明专利]一种基于深度强化学习的D2D-MEC卸载方法-CN202210771544.2有效
  • 施苑英;王选宏;石薇;蒋军敏 - 西安邮电大学
  • 2022-06-30 - 2023-09-01 - H04L67/1074
  • 本发明属于一种计算卸载方法,为解决实际应用中,选择MEC卸载或D2D卸载中的一种方式,无法兼顾二者的优势,使请求用户的长期服务开销达到最小化的技术问题,提供一种基于深度强化学习的D2D‑MEC卸载方法、计算机程序产品。将MEC卸载和D2D卸载相结合,允许移动设备在本地执行计算任务,或者将部分任务卸载到MEC服务器,或着将部分任务卸载到邻近的D2D设备进行处理。为了实现卸载决策、功率控制和计算资源分配的联合优化,以最小化能量消耗和业务服务时延为目标,采用基于近端策略优化的深度强化学习算法得到最优控制策略。
  • 一种基于深度强化学习d2dmec卸载方法
  • [发明专利]一种基于图数据库的企业团体欺诈检测方法-CN202310735045.2在审
  • 邓中伟;徐兴元;周晶;石薇 - 上海卫诚企业征信有限公司
  • 2023-06-20 - 2023-08-18 - G06Q30/018
  • 本发明公开了一种基于图数据库的企业团体欺诈检测方法,包括创建企业关联知识图谱、从企业关联知识图谱中识别企业关联关系,并计算企业关联的权重值;基于图神经网络算法模型训练。本发明的有益效果是:按照自下而上的原则将结构化数据转为为了企业关联图谱,并在此基础上实现了企业关联路径的查询、发现企业的实际控制人以及挖掘企业集团,在企业知识图谱的角度对研究企业关系进行挖掘,能够发现很多隐藏的规律;能够有助于识别出组团的欺诈、骗贷行为,更全面的了解信贷企业的风险状况,对于预防隐藏在团队企业中的风险能够更好识别,进而最大程度阻断这些风险企业的信贷路径。
  • 一种基于数据库企业团体欺诈检测方法

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