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]一种自然语言理解方法及系统-CN202210131478.2在审
  • 章彦博;林立晖 - 暗物智能科技(广州)有限公司
  • 2022-02-11 - 2023-08-22 - G06F40/284
  • 本发明提供了一种自然语言理解方法及系统,该方法包括:获取待识别文本;对待识别文本进行单词和子词的切分,得到分词结果;分别基于句子和单词序列,对分词结果进行稀疏特征和深度特征的提取,得到句子对应的第一融合特征和单词序列对应的第二融合特征;对第一融合特征和第二融合特征分别进行意图识别和实体识别,得到意图识别结果和实体识别结果。通过按照单词和子词的方式对识别文本进行切分降低了词表大小,提高了处理效率,并综合了稀疏特征和深度特征,提高了最终意图识别和实体识别的准确率,此外,将自然语言理解的分词、特征抽取、意图识别+实体识别等过程进行解耦,便于不同语言类型间灵活迁移,提高适用场景和范围,提高用户体验。
  • 一种自然语言理解方法系统
  • [发明专利]一种轮足切换式机器人-CN202110384037.9有效
  • 张志宏;赵东;苏江 - 暗物智能科技(广州)有限公司
  • 2021-04-09 - 2023-06-30 - B62D57/028
  • 本发明公开一种轮足切换式机器人,包括躯干、两套机械腿机构、轮式机构及锁定机构,通过设置锁定机构,在机械腿机构处于收缩状态时,将对两套机械腿机构施加锁定力,使两套机械腿机构保持在收缩状态,并至少高于所述轮式机构的主动轮,此时无需机械腿机构中的电机组运转,即可卸载掉电机组内电机的转矩,主动轮着地受驱动机构的驱动而进行滚动行走;相反,当需要机械腿机构进行行走时,锁定机构就撤销对机械腿机构的锁定力,在电机组的运转下,使机械腿机构处于伸展状态并行走,而轮式机构被抬高悬空在躯干上,电机组仅在机械腿行走及由伸展状态切换到收缩状态的过程中运转,当机械腿机构保持在收缩状态时,无需电机组运转,从而减少能耗。
  • 一种切换机器人
  • [发明专利]一种平面几何自动解题方法及系统-CN202010633486.8有效
  • 鲁盼;龚然;张汝民;王青 - 暗物智能科技(广州)有限公司
  • 2020-07-02 - 2023-05-12 - G06V30/40
  • 本发明公开了一种平面几何自动解题方法及系统,方法包括:首先获取待求解的几何题题干,当题干包括几何题目文本;利用预设文本解析规则,解析几何题目文本中的空间结构及几何元素关系,作为几何题目文本解析结果;将预设几何知识知识库中的定理分为低阶定理和高阶定理;基于几何题目文本解析结果,依次使用低阶定理和高阶定理中进行搜索推理,当推理出求解目标后,停止推理,大大降低了搜索空间,提高了解题效率。当题干包括文本和图形时,也可以实现对题目文本和几何图形的联合解析,对求解目标进行高效搜索推理。本发明提供的平面几何自动解题方法,较以往的解题方法,更加全面化、智能化以及可读性,可应用于中小学数学几何部分的个性化教学。
  • 一种平面几何自动解题方法系统
  • [发明专利]一种结构化场景表达的认知导航方法及系统-CN202010166282.8有效
  • 陈崇雨;于帮国 - 暗物智能科技(广州)有限公司
  • 2020-03-11 - 2023-05-09 - G06T19/00
  • 本发明公开了一种结构化场景表达的认知导航方法及系统,方法包括:利用获取的目标场景图像序列及图像获取设备的参数,得到每帧图像中目标二维信息、三维信息;根据目标二维信息、三维信息及目标先验常识信息得到最优场景图信息;对连续多帧图像构成的场景图进行处理生成局部场景图,并对局部场景图进行合并更新生成全局场景图;根据全局场景图中的目标信息,获取目标坐标,根据目标坐标规划路径并进行导航。本发明将目标场景图像序列及目标先验常识结合,得到局部场景图,对局部场景图进行合并及更新得到全局场景图,可以对多场景及含有更细粒度的场景进行三维场景图构建,提高了三维场景图中目标的有序性及导航的精准度。
  • 一种结构场景表达认知导航方法系统
  • [发明专利]一种基于自适应批规范化的神经网络模型剪枝方法及系统-CN201911423105.7有效
  • 李百林;苏江 - 暗物智能科技(广州)有限公司
  • 2019-12-31 - 2023-05-05 - G06N3/0464
  • 本发明公开了一种基于自适应批规范化的神经网络模型剪枝方法及系统,随机采样浮点数作为每层的剪枝率,在预设计算资源的限制下,生成剪枝率向量(r1,r2,...,rL)作为剪枝策略,基于该剪枝策略对模型分别进行剪枝后构成的剪枝模型候选集;对候选集中的剪枝模型分别利用自适应批规范化方法,更新其批规范化层的统计参数;评估获取更新过统计参数的神经网络模型的分类准确率,将分类准确率最高的模型在训练集上进行微调至收敛后,作为最终的剪枝模型。本发明通过调整批规范化层对候选子网络进行快速而准确的评估,在该快速评估方法中获胜的剪枝策略再进行微调从而获得最终剪枝网络的参数,避免了微调所有剪枝网络所需要的巨大时间消耗,同时准确率也具有优势。
  • 一种基于自适应规范化神经网络模型剪枝方法系统
  • [发明专利]神经网络结构评价模型构建和神经网络结构搜索方法-CN202010088856.4有效
  • 袁柳春;彭杰锋;苏江 - 暗物智能科技(广州)有限公司
  • 2020-02-12 - 2023-05-05 - G06N3/08
  • 本发明公开了神经网络结构评价模型构建和神经网络结构搜索方法,其中所述神经网络结构评价模型构建方法,包括:获取神经网络结构参数;根据所述神经网络结构参数,构建目标搜索结构集,所述目标搜索结构集由多个神经网络结构组成;获取神经网络结构的多个评价指标;基于所述多个评价指标以及所述目标搜索结构集,对机器学习模型进行迭代训练,直至所述机器学习模型对应的损失函数的损失值满足目标收敛条件,得到包含多个评价器的神经网络结构评价模型。通过训练得到的包含多个评价器的神经网络结构评价模型可以高效的对任一待评价神经网络结构进行全局评价,提高了获取满足使用要求的神经网络结构的效率。
  • 神经网络结构评价模型构建搜索方法
  • [发明专利]一种物体检测器构建、物体检测方法及系统-CN202010223765.7有效
  • 彭杰锋;龚科;梁小丹;王广润;林倞 - 暗物智能科技(广州)有限公司
  • 2020-03-26 - 2023-05-05 - G06V20/40
  • 本发明公开一种物体检测器构建、物体检测方法及系统,其中物体检测器构建方法包括:构建主干网络的搜索空间及头部网络的搜索空间,对主干网络和头部网络进行松弛化处理;利用随机梯度下降的方法对松弛化处理后的主干网络和头部网络执行网络结构搜索操作,学习重构其拓扑连接和子网络,得到主干网络和头部网络组成的物体检测器。本发明利用神经网络结构搜索的机制对主干网络和头部网络的结构进行搜索,实现对单次物体检测器的自动网络结构定制。引入头部网络学习重构他们的拓扑连接和子网络,以便挖掘更有效的检测模块进行局部信息和全局信息表达,在执行网络结构搜索时考虑上网络的延迟,实现实时检测任务对模型速度和准确性的权衡。
  • 一种物体检测器构建检测方法系统
  • [发明专利]一种基于语义对齐的树结构数学应用题求解方法及系统-CN202010084490.3有效
  • 龚科;周启贤 - 暗物智能科技(广州)有限公司
  • 2020-02-10 - 2023-04-11 - G06F40/151
  • 本发明公开了一种基于语义对齐的树结构数学应用题求解方法及系统,将获取的待求解的应用题题目文本转化为语义编码后的上下文特征表示;将上下文特征表示利构建根节点向量;对根节点向量进行节点类别,根据节点类别采用先序遍历的方式构建表达式树结构;对表达式树结构的子树特征和应用题题目文本的特征表示进行非线性变换,将两者转换到相同的语义空间;利用预设约束项对表达式树结构的子树特征与应用题题目文本的特征表示进行语义对齐处理;采用中序遍历的方式将语义对齐处理后的表达式树结构解析成完整的数学表达式作为待求解的方程。本发明通过树结构来强化表达和显式约束题目文本中的语义信息,从而能够求解含有多个未知数的复杂题型应用题。
  • 一种基于语义对齐结构数学应用题求解方法系统
  • [发明专利]训练多任务目标检测模型、多任务目标检测的方法及系统-CN202010005916.1有效
  • 郑文勇;叶佳全;陈添水 - 暗物智能科技(广州)有限公司
  • 2020-01-03 - 2023-04-07 - G06V40/16
  • 本发明公开了一种训练多任务目标检测模型、多任务目标检测的方法及系统,训练方法包括:利用标注好边框和类型标签的训练集训练主干网络;将该主干网络作为检测模型的基础网络,利用多尺度特征图、标注边界框及类型标签对检测模型进行训练得到训练好的检测枝干,同时微调主干网络;利用微调后的主干网络提取全图特征,使用目标对象特征提取模块结合标注的真实边界框在全图特征上提取目标特征图;利用对象特征图及分类标签训练不同任务模块。本发明利用同任务的主干网络提取出的全图特征,避免重复特征抽取,提高运算效率;利用不同子任务的数据训练主干网络提高特征的表达能力,在不损失精度的同时减少总参数量和计算量有助于子任务准确率的提升。
  • 训练任务目标检测模型方法系统
  • [发明专利]基于与或图的对话管理方法、系统、设备及存储介质-CN202110674150.0在审
  • 梁子仲 - 暗物智能科技(广州)有限公司
  • 2021-06-17 - 2022-12-20 - G06F16/332
  • 本发明公开了基于与或图的对话管理方法、系统、设备及存储介质,其中,方法包括:接收对话内容,根据对话内容中的事件指令确定对应的应用场景;选取所述应用场景对应的与或逻辑管理模块;采用选取的与或逻辑管理模块对所述对话内容进行处理,并反馈相应的反馈信息。本方案,基于采用与或管理模块对对话内容进行管理,从而使得对话管理方法的通用性较强,更换对话过程中的意图槽值信息之后同样可以再次使用,同时,采用与或逻辑管理模块,基于设定有对节点的执行顺序,从而使得当出现故障时较容易排查问题,从而提高对话管理效率。
  • 基于对话管理方法系统设备存储介质

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