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]一种预防在线教育中辍学行为的方法-CN202110022690.0有效
  • 郝鹏翼;吴冬恩;郑宇祥;韩天星;白琮 - 浙江工业大学
  • 2021-01-08 - 2022-06-28 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种预防在线教育中辍学行为的方法,首先对在线教育平台中获取的原始数据进行数据深度挖掘,得到用户的活动时间序列矩阵,上下文信息和“朋友”关系,然后将活动时间序列矩阵、上下文信息和选课特征相似关系分别输入至各自的构建并训练完成的特征提取模块,得到用户的深层序列特征、注意力特征和同学特征,最后将三种特征进行特征融合,将融合后的特征输入至行为预测模型,得到用户的辍学行为预测结果。本发明借助多种影响辍学行为的因素,使得网络的预测能力大大增强,且具有较强的泛化能力。
  • 一种预防在线教育辍学行为方法
  • [发明专利]一种牙齿全景片中疾病识别与分割方法-CN202110048048.X在审
  • 郝鹏翼;郑宇祥;吴冬恩;张凡;吴福理 - 浙江工业大学
  • 2021-01-14 - 2021-05-04 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种牙齿全景片中疾病识别与分割方法,首先训练得到准确率较高的多任务、多疾病的第一网络,然后将牙齿全景片输入至第二网络和训练好的第一网络,对第一网络中间层的特征图特征进行精炼、边缘特征精炼,对第一网络分类的预测结果进行标签软化学习疾病之间相似度的暗知识,用来指导第二网络的进一步学习。本发明通过多层特征精炼,将内在知识传递到第二网络,可使第二网络更加优秀,进而提升最终识别和分割的性能。经过多种特征精炼的第二网络,分类准确度、分割精确度高,体积小,特别适合部署在移动应用。
  • 一种牙齿全景片中疾病识别分割方法

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