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]图像美学处理方法及电子设备-CN201880060615.X有效
  • 张晴;谢淼;芮祥麟 - 华为技术有限公司
  • 2018-03-26 - 2023-09-12 - G06V10/764
  • 本申请提供一种图像美学处理方法及电子设备,其中,图像美学评分模型生成方法包括:根据预设的卷积结构集合构建第一神经网络;获取图像分类神经网络,其中,所述图像分类神经网络用于对图像的场景进行分类;根据所述第一神经网络以及所述图像分类神经网络,得到第二神经网络,所述第二神经网络为包含场景信息的神经网络;根据所述第二神经网络,确定图像美学评分模型,所述图像美学评分模型的输出信息包括图像场景分类信息。该方法中,通过在主干神经网络上融合了场景信息,使得所得到的图像美学评分模型具有可解释性,同时,使用预设的卷积结构集合,可以提升图像美学评分模型的评分准确率。
  • 图像美学处理方法电子设备
  • [发明专利]一种神经网络压缩方法及装置-CN201880099983.5在审
  • 朱佳峰;刘刚毅;卢惠莉;高伟;芮祥麟;杨鋆源;夏军 - 华为技术有限公司
  • 2018-12-29 - 2021-07-23 - G06N3/04
  • 一种神经网络压缩方法及装置,用以解决现有技术中不能很好地适配处理设备的能力,达不到较好的处理效果的问题。方法包括:根据处理设备的处理能力信息,确定稀疏化单位长度;在对神经网络模型进行当前次训练时,根据上一次训练参照的第j组权重,对上一次训练后得到的第j组权重进行调整,得到当前次训练参照的第j组权重;根据得到的当前次训练参照的各组权重,对神经网络模型进行当前次训练;其中,稀疏化单位长度为处理设备进行矩阵运算时一次运算的数据长度,第j组权重包括的权重个数为稀疏化单位长度;j取遍1至m中的任意一个正整数,m为对神经网络模型的所有权重按照稀疏化单位长度分组后得到的权重总组数。
  • 一种神经网络压缩方法装置
  • [发明专利]一种意图识别模型的学习方法、装置及设备-CN201880093483.0在审
  • 张晴;杨威;肖一凡;张良和;芮祥麟 - 华为技术有限公司
  • 2018-09-19 - 2020-12-29 - G06N20/00
  • 一种意图识别模型的学习方法、装置及设备,涉及通信技术领域,有利于提升人机对话系统中意图识别模型的准确性,提升人机对话系统执行任务的准确性,提升用户体验,该方法包括:服务器接收技能开发者输入的第一技能对应的正向数据(S101);服务器根据第一技能对应的正向数据,生成第一技能对应的负向数据(S102);服务器确定与第一技能相似的第二技能(S103);服务器获取各个第二技能对应的数据(S104);服务器根据第二技能对应的数据,以及服务器存储的第一基模型生成第二基模型(S105);服务器根据第一技能对应的正向数据和负向数据,以及第二基模型进行学习(S106),生成意图识别模型。
  • 一种意图识别模型学习方法装置设备

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