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]用于输出信息的方法和装置-CN202011141019.X有效
  • 周厚谦;钟辉强;方军;徐思琪 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2020-10-22 - 2023-09-22 - G06F16/35
  • 本申请公开了用于输出信息的方法和装置,涉及人工智能技术领域,具体为深度学习和自然语言处理技术领域。具体实现方案为:获取待提取标签的文本信息,其中,文本信息包括标题和正文;从标题中提取出候选词集合,并基于标题和正文提取出候选标签词集合;将候选标签词集合中每个候选标签词转换成词向量后聚类,得到至少一个候选标签词簇;根据统计分析从每个候选标签词簇中确定出一个标签词,得到标签词集合;将候选词集合中的每个候选词与标签词集合进行匹配,将匹配成功的标签词作为文本信息的标签输出。该实施方式实现了无监督构建标签,极大减少了人力干预,节约人力同时使得提取的标签更丰富全面,尤其可以提取部分长尾标签。
  • 用于输出信息方法装置
  • [发明专利]一种用户数据处理方法、装置、设备以及存储介质-CN202010923484.2有效
  • 周厚谦;钟辉强;方军 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2020-09-04 - 2023-08-15 - G06F16/2458
  • 本申请公开了一种用户数据处理方法、装置、设备以及存储介质,涉及人工智能、深度学习和大数据技术领域,进一步涉及神经网络等领域。具体实现方案为:获取目标企业的意图词语包、种子用户信息和至少两个待挖掘用户信息;根据目标企业的意图词语包、种子用户信息和至少两个待挖掘用户信息,确定目标企业的种子用户特征和至少两个待挖掘用户特征;根据所述至少两个待挖掘用户特征与所述种子用户特征之间的距离,从至少两个待挖掘用户中确定所述目标企业的待开发用户。解决了目前帮助企业快速挖掘待开发用户的方案存在人力成本高以及准确率低下等问题,提供了一种对企业的用户数据进行处理的方案,能够精准、高效且低成本帮助企业挖掘待开发用户。
  • 一种用户数据处理方法装置设备以及存储介质
  • [发明专利]一种水质预测方法、装置、设备及存储介质-CN202111617110.9在审
  • 汪虹;钟辉强;周厚谦;刘亮;方军 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-12-27 - 2023-06-30 - G06Q10/04
  • 本申请涉及云技术领域,提供了一种水质预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取目标区域内每个地点采集的第一历史监测数据集,每个第一历史监测数据集包含了来自不同数据源的第一历史监测数据,通过浅层特征提取,得到了表征周边地点采集的同一数据类型的第一历史监测数据,对相应地点的水质情况的影响程度的类内关联特征,再通过深层特征提取,从各个类内关联特征中提取到水质预测特征,该特征表征各个地点在各个历史阶段中采集的第一历史监测数据集,以及相应周边地点在各个历史阶段中采集的第一历史监测数据集,对预测相应地点在未来阶段的水质情况的影响程度。因考虑到数据的空间相关性与时间相关性,大大提高了水质预测准确率。
  • 一种水质预测方法装置设备存储介质
  • [发明专利]搜索信息的处理方法、装置-CN202010993865.8有效
  • 钟辉强;徐思琪;周厚谦;陈亮辉;方军 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2020-09-21 - 2023-06-23 - G06F40/289
  • 本申请公开了搜索信息的处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及自然语言处理领域、机器学习技术领域、数据处理技术领域、特征分析技术领域和深度学习技术领域。具体实现方案为:获取目标用户集合的搜索信息集合后确定搜索关键字集合,基于该搜索关键字集合进行扩展得到扩展搜索关键字集合,然后对该扩展搜索关键字集合中的内容进行聚类处理,得到多个类别的分类关键字集合,聚合各个类别的分类关键字集合的特征信息,得到目标用户集合的搜索特征信息,然后获取待训练目标模型,使用该搜索特征信息训练所述待训练目标模型,得到训练后的目标模型,可以根据目标用户集合的搜索信息完成对模型的训练,不依赖标签数据。
  • 搜索信息处理方法装置
  • [发明专利]污染企业的挖掘方法、装置及设备-CN201811386695.6有效
  • 周厚谦;钟辉强;刘亮;尹存祥;方军;骆金昌 - 百度在线网络技术(北京)有限公司
  • 2018-11-20 - 2023-06-20 - G06F16/35
  • 本发明实施例提供一种污染企业的挖掘方法、装置及设备,根据待识别的舆情数据,获取至少一个候选句子,各所述候选句子为包含污染信息的句子,对各所述候选句子进行分词处理,得到各所述候选句子对应的词序列,将各所述词序列输入至企业识别模型中,获取各所述词序列对应的标签序列,根据各所述词序列对应的标签序列,确定污染企业的名称;通过利用企业识别模型对待识别的舆情数据进行识别,提高了污染企业的挖掘准确率;另外,还解决了现有技术中制定的规则模板扩展性弱的问题,并且规避了制定规则模板所需要耗费的人力和时间成本,提高了污染企业挖掘的效率。
  • 污染企业挖掘方法装置设备
  • [发明专利]图像识别方法及装置-CN201910395441.9有效
  • 周厚谦;钟辉强;刘亮;尹存祥;方军;骆金昌 - 百度在线网络技术(北京)有限公司
  • 2019-05-13 - 2023-06-20 - G06V10/774
  • 本发明提出一种图像识别方法及装置,其中方法包括:通过获取待识别的图像;将所述待识别的图像输入多个预设的深度残差网络,得到多个识别结果;识别结果为图像中存在目标对象的概率;深度残差网络对应的训练数据中,正样本与负样本的数量一致;根据所述多个识别结果,确定所述待识别的图像中是否存在所述目标对象。由此,相比采用单个模型进行识别,通过多个预设的深度残差网络分别对待识别的图像进行识别,弥补单个模型因欠采样可能出现的识别错误问题,识别准确度更高。此外,深度残差网络是更深层次的神经网络,相比于诸如CNN、深层的卷积神经网络AlexNet等深层网络和非深度学习的方法,能够学习到更多与图片标签相关的特征,分类性能提升明显。
  • 图像识别方法装置
  • [发明专利]一种环境污染数据的检测方法、装置及电子设备-CN202010182469.7有效
  • 钟辉强;何加伟;刘亮;周厚谦;尹存祥;方军 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2020-03-16 - 2022-12-13 - G06Q10/04
  • 本申请公开了一种环境污染数据的检测方法、装置及电子设备,涉及环保领域中的数据检测领域。具体实现方案为:一种环境污染数据的检测方法,包括:获取目标污染源的污染数据集合,其中,污染数据集合包括第一污染物的第一污染数据和第二污染物的第二污染数据,第一污染物和第二污染物预设有目标关系;将第一污染数据输入预测模型,预测得到目标污染数据,其中,目标污染数据为预测模型基于目标关系进行预测得到的污染数据;根据第二污染数据与目标污染数据,确定第一污染数据和/或第二污染数据是否异常。本申请实施例提供的一种环境污染数据的检测方法、装置及电子设备,可以解决现有技术中在对环境污染数据进行检测时,存在的检测效果差的问题。
  • 一种环境污染数据检测方法装置电子设备
  • [发明专利]文本情感分析方法和装置-CN202110818598.5在审
  • 刘晨晖;周厚谦;徐思琪;黄强 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2021-07-20 - 2021-09-17 - G06F40/247
  • 本公开公开了文本情感分析方法和装置,涉及人工智能技术领域,进一步涉及自然语言处理、云计算技术领域。具体实现方案为:首先获取待分析短文本,然后确定待分析短文本的主客观偏向类型,最后基于待分析短文本和与主客观偏向类型对应的情感分析模型,得到待分析短文本对应的情感类型,能够识别待分析文本的主客观偏向类型,使得每种类型的文本能够利用对应的情感分析模型进行分析,有效提升了文本情感分析的准确性和针对性,从而提高了文本在舆情产品中的分类精确度。
  • 文本情感分析方法装置
  • [发明专利]一种模型的增量训练方法和装置-CN202110258520.2在审
  • 刘晨晖;钟辉强;黄强;徐思琪;周厚谦 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2021-03-09 - 2021-06-25 - G06K9/62
  • 本公开公开了一种模型的增量训练方法和装置,涉及人工智能技术领域,进一步涉及大数据技术领域。具体实现方案为:基于原始样本集训练出的基础目标模型,获取原始样本集中每个原始样本的第一软标签,基于第一软标签,从原始样本集中选取部分原始样本作为第一样本,获取新增的第二样本和对应的第二软标签,将第一样本和对应的第一软标签以及第二样本和对应的第二软标签作为训练样本,将训练样本输入基础目标模型中进行模型训练,以生成最终的目标模型。本公开能够保留从之前原始样本集中已经学习得到的旧知识,将模型的可塑性与稳定性实现一个很好的平衡,较大幅度提高了模型迭代更新效率。
  • 一种模型增量训练方法装置

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