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]文本检错方法、装置、存储介质、电子设备及产品-CN202310106642.9在审
  • 张可;张伟;黄泽谦 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-02-03 - 2023-10-27 - G06F40/232
  • 本申请的实施例公开了一种文本检错方法、装置、存储介质、电子设备及产品,相关实施例可应用于人工智能等各种场景。该文本检错方法通过获取待检测文本与混淆文本集合,将混淆文本集合中的混淆文本和待检测文本进行文本匹配,得到与待检测文本相匹配的目标混淆文本,然后基于目标混淆文本对待检测文本进行标签标注,得到待检测文本对应的标注结果,对标注结果和待检测文本进行编码处理,并基于编码结果得到待检测文本对应的文本检错结果,以结合待检测文本本身的文本特征信息以及标注结果表征的混淆文本匹配信息,识别出待检测文本中实际存在混淆的文本信息,提高文本检错结果的准确度。
  • 文本检错方法装置存储介质电子设备产品
  • [发明专利]免疫原性预测模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202310118750.8在审
  • 何冰;郭奕鑫;姚建华;赵宇 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-01-17 - 2023-10-27 - G16B40/00
  • 本申请公开了一种免疫原性预测模型的训练方法、装置、设备及存储介质,涉及机器学习技术领域。该方法包括:基于训练得到的结合性预测子模型、呈递性预测子模型以及免疫原性预测子模型构建免疫原性预测模型,结合性预测子模型用于预测抗原表位与MHC之间的结合性,呈递性预测子模型用于预测pMHC的细胞膜呈递性,免疫原性预测子模型用于预测pMHC的免疫原性;将第一样本对输入免疫原性预测模型,得到免疫原性预测模型输出的样本免疫原性预测结果,第一样本对由第一样本抗原表位序列和第一样本MHC序列构成,且第一样本对设置有样本免疫原性标签;以样本免疫原性标签为样本免疫原性预测结果的监督,训练免疫原性预测模型。
  • 免疫原性预测模型训练方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种图像分类模型训练、图像分类方法、装置及电子设备-CN202310118758.4在审
  • 吴秉哲 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-01-31 - 2023-10-27 - G06V10/764
  • 本申请公开了一种图像分类模型训练、图像分类方法、装置及电子设备,具体的,该方法包括:将样本病理分块图像输入待训练病理图像分类模型进行病理类别分类,得到中间层特征信息和预测类别指示信息;基于样本病理分块图像的标注类别指示信息和预测类别指示信息,训练待训练病理图像分类模型;基于与中间层特征信息匹配的参考类别特征信息对应的预设病理类别标签,对标注类别指示信息进行校准处理;基于校准后的标注类别指示信息和训练后的病理图像分类模型,跳转至将样本病理分块图像输入待训练病理图像分类模型进行病理类别分类,直至达到预设病理类别分类训练结束条件。利用本申请的技术方案,可以提升病理图像分类模型的图像分类性能。
  • 一种图像分类模型训练方法装置电子设备
  • [发明专利]对象分类模型的训练、对象分类方法、装置及存储介质-CN202310122378.8在审
  • 翁灿栋 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-02-07 - 2023-10-27 - G06F18/241
  • 本申请公开了一种对象分类模型的训练、对象分类方法、装置及存储介质,可以应用于云技术、人工智能、智慧交通、车联网等各种场景,所述方法包括:获取样本对象的样本资源转移特征;对样本资源转移特征进行分类处理,得到非数值型特征和数值型特征;基于类别特征提取网络,对数值型特征进行类别特征提取处理,得到初始数值类别特征;基于预设注意力网络,对初始数值类别特征进行线性处理,以及对线性处理结果进行重缩放处理,得到数值型类别特征;对非数值型特征以及数值型类别特征进行融合处理,得到样本融合特征;基于样本类别预测结果与样本类别标签之间的差异,得到对象分类模型。本申请提高了对象分类模型的准确率和召回率。
  • 对象分类模型训练方法装置存储介质
  • [发明专利]对象特征生成方法、装置、设备和存储介质-CN202310129264.6在审
  • 余亭浩;陈少华;王赟豪;刘浩 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-01-31 - 2023-10-27 - G06F16/35
  • 本申请提供了一种对象特征生成方法、装置、设备和存储介质,涉及人工智能技术领域,可以应用于云技术、人工智能等各种场景,方法包括:获取目标对象关联的待处理文本,以及待处理文本的内容类别信息和文本标签;基于文本标签从预设知识库中确定待处理文本的多个候选实体;对文本标签、文本标签的文本上下文信息和候选实体的实体描述信息进行语义特征提取,得到第一语义特征;根据第一语义特征、内容类别信息和候选实体的实体统计特征,从多个候选实体中筛选出待处理文本的目标实体;基于目标实体、文本标签、目标实体的实体描述信息和目标实体的实体统计特征生成目标对象的对象特征信息。本申请能够显著提高对象特征信息的信息维度和表达准确性。
  • 对象特征生成方法装置设备存储介质
  • [发明专利]基于区块链的密钥生成方法、装置、电子设备和可读介质-CN202310131485.7在审
  • 徐丹;吴坤;王能;姚永芯 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-02-03 - 2023-10-27 - H04L9/08
  • 本申请提供一种基于区块链的密钥生成方法、装置、电子设备和可读介质。该方法包括:通过第一主节点生成第一提案请求,第一提案请求中包含密钥生成信息和协商节点列表,协商节点列表中的协商节点是从区块链的共识节点中确定的;向区块链中的共识节点广播第一提案请求,以使协商节点根据密钥生成信息生成承诺信息以及针对于每个共识节点的辅助分片;接收协商节点发送的承诺信息和针对第一主节点生成的辅助分片;根据承诺信息和辅助分片,生成第一主节点的协商密钥,并向第二主节点发送投票信息,以使第二主节点根据投票信息生成第二提案请求,第二提案请求用于触发共识节点启用所生成的协商密钥。该方法能够提高区块链的运行效率和稳定性。
  • 基于区块密钥生成方法装置电子设备可读介质
  • [发明专利]一种轨迹预测方法和相关装置-CN202310144835.3在审
  • 张祥琦 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-02-06 - 2023-10-27 - G08G1/01
  • 本申请公开一种轨迹预测方法和相关装置,可应用于自动驾驶、辅助驾驶、智慧交通、交通仿真等领域,确定目标车辆在路口区域对应的待处理障碍物,获取包括位置信息和朝向信息的障碍物信息。若地图中不存在待处理障碍物的车道,根据位置信息在地图包括的车道中查找与待处理障碍物间的距离满足预设距离条件的候选车道,根据朝向信息和候选车道对待处理障碍物得到待处理障碍物在待处理时间段的移动路线。确定待处理障碍物在待处理时间段沿着移动路线移动的速度变化规律,根据速度变化规律确定待处理障碍物沿着移动路线移动时在待处理时间段的不同时刻依次对应的位置,得到待处理障碍物的移动轨迹。由此提高轨迹预测的适用性和准确性,降低行车风险。
  • 一种轨迹预测方法相关装置
  • [发明专利]业务指标预测方法、装置、设备和存储介质-CN202310145231.0在审
  • 林炳怀;王丽园 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-02-07 - 2023-10-27 - G06Q10/04
  • 本申请提供了一种业务指标预测方法、装置、设备和存储介质,涉及人工智能技术领域,可以应用于云技术、人工智能等各种场景,方法包括:获取对象特征、实体特征、以及业务对象与目标业务实体间的关联特征;将对象特征、实体特征和关联特征输入预训练特征提取网络进行多维特征提取,得到线性特征向量和至少两个深度特征向量,以进行业务指标分类预测,得到指标分类预测结果;预训练特征提取网络是以预设神经网络作为多个业务场景各自对应的预设分类网络的特征提取器,结合多个业务场景各自对应的样本特征和样本标签,对预设神经网络和各预设分类网络进行业务场景对应的业务指标预测的约束训练得到的。本申请能够降低多业务场景的模型训练资源消耗。
  • 业务指标预测方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种特征提取模型的训练方法、内容推荐的方法及装置-CN202310145305.0在审
  • 刘楚妮;司建锋 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-01-31 - 2023-10-27 - G06F16/9035
  • 本申请公开了一种特征提取模型的训练方法、内容推荐的方法及装置,涉及人工智能领域。本申请方法包括:获取待训练样本集合;通过待训练特征提取模型,获取待训练样本集合中每个样本的特征向量;基于每个样本的特征向量,通过分类器获取每个样本的类别概率分布;根据每个样本的类别概率分布以及每个样本所对应的至少一种标签,确定分类损失值;根据每个样本的特征向量,确定第一对比损失值;采用分类损失值以及第一对比损失值,对待训练特征提取模型的模型参数进行更新,直至满足训练停止条件,得到特征提取模型。本申请利能够强化模型对于不同阈值段内容相似度的区分能力,从而提升模型的特征表达能力。
  • 一种特征提取模型训练方法内容推荐装置
  • [发明专利]知识图谱构建方法、装置、计算机可读介质及电子设备-CN202310150299.8在审
  • 张子恒;林镇溪;吴贤 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-02-09 - 2023-10-27 - G06F16/36
  • 本申请属于命名实体识别领域,涉及知识图谱构建方法、装置、计算机可读介质及电子设备,包括:获取待增添文本和第N轮训练数据,通过第N轮训练得到的命名实体识别模型对待增添文本进行类别标签迁移处理,获取第一标注信息,根据待增添文本和第一标注信息构建第N+1轮训练数据;根据第N轮训练数据和第N+1轮训练数据对命名实体识别模型进行第N+1轮训练;将各轮训练数据中的文本输入至第N+1轮训练得到的命名实体识别模型,获取全量标注信息,将全量实体标注信息与历史标注信息进行比对,获取增量标注信息;根据增量标注信息对历史标注信息对应的知识图谱进行更新,获取目标知识图谱。本申请能够提高知识图谱中实体及实体类别的覆盖度。
  • 知识图谱构建方法装置计算机可读介质电子设备
  • [发明专利]一种产品推荐方法、装置、设备及存储介质-CN202310173485.3在审
  • 王韵陶 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-02-20 - 2023-10-27 - G06Q30/0282
  • 本申请实施例公开了一种产品推荐方法、装置、设备及存储介质,用于提高转化率预估效果。该方法包括:获取待处理数据对应的静态特征编码数据以及静态属性特征数据;对静态特征编码数据进行位置特征编码,得到位置特征编码数据;将静态特征编码数据、静态属性特征数据以及位置特征编码数据融合为先验特征数据;将先验特征数据与静态特征编码数据以及位置特征编码数据融合为序列特征融合数据;通过序列推理模型输出序列特征融合数据的序列预测结果,并通过先验预测模型输出先验特征数据的先验预测结果;将序列预测结果与先验预测结果融合为目标特征融合数据;基于目标特征融合数据进行转化率预估,得到转化率预估值,基于转化率预估值进行产品推荐。
  • 一种产品推荐方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种业务推荐方法、装置、设备及存储介质-CN202310193017.2在审
  • 朱吉人 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-02-20 - 2023-10-27 - G06F16/2457
  • 本申请公开了一种业务推荐方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取多个业务对象各自对应的针对资源业务的多个使用特性指标的指标特征信息和业务交互指标的指标特征信息;将多个使用特性指标的指标特征信息与业务交互指标的指标特征信息进行业务相关性分析,得到多个使用特性指标各自对应的业务相关信息;根据基于业务相关信息生成的指标权重表征数据,确定多个使用特性指标各自的业务推荐权重;基于业务推荐权重,对每个业务对象对应的多个使用特性指标的指标特征信息进行融合处理,得到每个业务对象针对资源业务的业务推荐信息。利用本申请的方案可以提升业务对象的业务推荐信息的准确性,从而有针对性地对潜力业务对象进行业务推荐。
  • 一种业务推荐方法装置设备存储介质
  • [发明专利]标签的校准方法、装置、设备及存储介质-CN202310195929.3在审
  • 吴秉哲 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-02-23 - 2023-10-27 - G06V10/74
  • 本申请公开了一种标签的校准方法、装置、设备及存储介质,属于机器学习技术领域。该方法包括:获取样本医疗图像数据组,样本医疗图像数据组中包括第一样本医疗图像数据,和除第一样本医疗图像数据之外的其它样本医疗图像数据;基于第一样本医疗图像数据和每个其他样本医疗图像数据之间的特征差距值,将其它样本医疗图像数据中的第二样本医疗图像数据纳入第一样本医疗图像数据的特征邻域;在第一样本医疗图像数据对应的医疗标签和第一样本医疗图像数据的特征邻域内的样本医疗图像数据对应的医疗标签存在不同的情况下,对第一样本医疗图像数据对应的医疗标签进行校准。该方法能够帮助减少样本医疗图像数据组中的标签噪声。
  • 标签校准方法装置设备存储介质
  • [发明专利]数据处理方法、装置、设备和存储介质-CN202310206333.9在审
  • 王芃森;李欣;刘畅 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-02-24 - 2023-10-27 - G06F16/29
  • 本公开的实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质。该方法通过利用历史定位请求中的轨迹数据预先确定的场景实例指纹库和到访判别模型分别生成定位请求关于场景实例的特定指纹特征、以及基于所生成的特定指纹特征确定该定位请求向该场景实例的到访预测可能性,继而基于该定位请求向与该定位请求相关联的每个场景实例的到访预测可能性来确定最终的定位结果。通过本公开的实施例的方法能够利用历史定位请求日志中的轨迹数据进行多场景的自动化挖掘判别与离线指纹库的自动化构建,并提供在线的多场景到访判别服务,在多个不同场景中提供更加精准的定位结果和更加丰富的到访语义信息。本公开的实施例可应用于地图领域。
  • 数据处理方法装置设备存储介质

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