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]一种评分卡模型训练方法及装置-CN202111163339.X在审
  • 李琨;郑方兰;田江;向小佳;丁永建;李璠 - 光大科技有限公司
  • 2021-09-30 - 2022-03-04 - G06K9/62
  • 本发明提供了一种评分卡模型训练方法及装置,其中,该方法包括:获取预设数量的训练样本;分别对该预设数量的样本进行特征选择,得到该预设数量的特征变量;在根据该预设数量的特征变量对评分卡模型进行训练的过程中,调整该评分卡模型的参数,同时调整该预设数量的特征变量的样本权重,得到训练好的评分卡模型,可以解决相关技术中加入迁移学习的评分卡模型建模方法限制建模方法严重限制了模型适用的范围的问题,通过在训练模型过程中,调整模型参数的同时调整,训练样本的权重,使得建立的评分卡模型更稳定,模型适用范围更广。
  • 一种评分模型训练方法装置
  • [实用新型]一种防护等级高的环网柜-CN202121242009.5有效
  • 丁永建;熊雪青 - 江苏运博电力科技有限公司
  • 2021-06-04 - 2022-02-18 - H02B1/30
  • 本实用新型公开了一种防护等级高的环网柜,左门挡、右门挡、上横梁、中横梁、下横梁和下门板,左、右门挡表面增加有门框左衬板、门框右衬板,上横梁、中横梁上增加门框上衬板、门框中衬板,上横梁、中横梁之间竖直安装门框上中衬板,下横梁上安装门框下衬板,下门板内侧左右侧焊接第一衬板和第二衬板,在下门板挂钩缺口处增加焊接托板。通过加装衬板,挡住原有拼接缝,密封效果好,安装方便,确保挂钩处达到1mm的针无法插入的防护效果,这样按步骤要求安装,即省时省力又能真正达到IP4X的防护等级要求,达到国网要求,提高效率。
  • 一种防护等级环网柜
  • [发明专利]一种分类模型训练方法及装置-CN202111309080.5在审
  • 张明锐;李琨;田江;向小佳;丁永建;李璠 - 光大科技有限公司
  • 2021-11-05 - 2022-02-15 - G06K9/62
  • 本发明提供了一种分类模型训练方法及装置,其中,该方法包括:从样本数据集中获取基于安全多方秘密共享的有标签参与方的响应变量和无标签参与方的解释变量;根据该有标签参与方的响应变量和该无标签参与方的解释变量构造检验统计量;根据该检验统计量确定该样本数据集的分类模型的分割准则,以完成对该分类模型的训练,可以解决相关技术中联邦学习框架下的联合建模,为了避免信息泄露增加了计算成本且计算速度慢的问题,通过安全多方秘密共享,在实现数据隐私保护的前提下,进行分类模型的训练,实现了保护数据隐私的分类模型构建。
  • 一种分类模型训练方法装置
  • [发明专利]慢查询操作的处理方法及装置-CN202111309040.0在审
  • 王德建;陈晨;任国豪;韩世尚;陈华媛;李璠;丁永建;黄时光;向小佳;吴海洋;赵振海 - 光大科技有限公司
  • 2021-11-05 - 2022-02-11 - G06F16/242
  • 本发明实施例提供了一种慢查询操作的处理方法及装置。该方法包括:检测慢查询的开关是否为开启状态,在所述慢查询的开关为开启状态时执行慢查询操作;根据所述慢查询操作的查询时长确定是否为慢查询,并将确定为慢查询的操作记录到慢查询日志中;将所述慢查询日志写入消息队列中,并通过所述消息队列将慢查询日志异步写入到搜索引擎中。通过本发明,在确定慢查询的开关为开启状态后再执行慢查询操作,并将慢查询的日志数据异步写入到搜索引擎中,因此,可以解决相关技术中不能按需开启慢查询采集,以及日志数据直接持久化到日志文件中影响慢查询定位和分析的问题,达到保证慢查询统计效率的效果。
  • 查询操作处理方法装置
  • [发明专利]一种神经网络模型训练方法及装置-CN202111307458.8在审
  • 鲁臣;温小芳;王鹏;田江;向小佳;丁永建;李璠 - 光大科技有限公司
  • 2021-11-05 - 2022-02-08 - G06V10/80
  • 本发明提供了一种神经网络模型训练方法及装置,其中,该方法包括:提取预设数量的图像输入神经网络模型的多个残差结构层之后得到的该预设数量的图像的最后一残差结构层特征、多个中间残差结构层特征;分别将该预设数量的图像的最后一残差结构层特征与多个中间残差结构层特征中的一个或多个残差结构层特征进行特征层融合,得到该预设数量的图像的一个或多个图像特征;将该预设数量的图像的最后一残差结构层特征、该预设数量的图像的一个或多个图像特征输入到该神经网络模型的全连接层中,完成对该神经网络模型的训练,可以解决相关技术中针对行人识别中不同目标对象的体态、外貌非常相似时模型不易辨识的问题。
  • 一种神经网络模型训练方法装置

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