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专利名称

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申请人
公布日期

农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]动作规划装置、动作规划方法以及动作规划程序-CN202180066146.4在审
发明人：费利克斯·沃尔夫·汉斯·埃里希·冯德里加斯基;米谷竜;伊斯特万·阿图尔·卡罗利 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： B25J9/22 文献下载
摘要：本发明提供一种技术，用于保证实际环境下的可执行性，并且即便是复杂的任务，也使存储器的负载相对轻量且高速地生成动作规划。本发明的一方面的动作规划装置使用符号规划器，生成包含按照执行顺序排列的一个以上的抽象性行为的抽象性行为序列。动作规划装置使用运动规划器，按照执行顺序而由各抽象性行为生成动作序列，并且判定所生成的动作序列能否由机器人装置在实际环境中物理性地执行。
动作规划装置方法以及程序

[发明专利]操作预测装置及其模型学习方法、操作预测方法-CN202180046140.0在审
发明人：井尻善久;米谷竜;谷合竜典 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：预测模型1具有包括第一模块M1和第二模块M2的结构，关于数据集x中包括的各对象xi，第一模块M1使用神经网络计算与该对象xi和属性信息a的组合对应的指标值Vi，第二模块M2通过针对由第一模块M1得到的分别与多个对象x1～xN对应的多个指标值V1～VN进行规定的处理，来计算用户的操作的预测结果y。
操作预测装置及其模型学习方法方法

[发明专利]模型生成装置及方法、路径搜索装置以及模型生成程序-CN202180043798.6在审
发明人： 米谷竜 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2021-07-02 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：本发明的一方面所涉及的模型生成装置通过机器学习，针对各学习数据集，通过将训练地图提供为输入地图，以使由搜索模块搜索的路径适合于由正确答案信息示出的推荐路径的方式来训练搜索模块。模型生成装置在机器学习的期间，在正向传播的阶段，直接计算提取的运算和选择的运算，而在反向传播的阶段，将提取的运算和选择的运算分别置换为可微分的替代运算，通过置换后的替代运算的微分计算，算出与提取的运算和选择的运算各自的微分计算对应的近似梯度。
模型生成装置方法路径搜索以及程序

[发明专利]模型生成装置、回归装置、模型生成方法以及模型生成程序-CN202180044574.7在审
发明人：谷合竜典;米谷竜 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明的一方面所涉及的模型生成装置实施包括从对象的集合提取满足规定条件的要素的运算的神经网络模块的机器学习。模型生成装置在机器学习的期间，在神经网络模块的正向传播的阶段，直接计算提取运算，而在反向传播的阶段，将提取运算置换为可微分的替代运算，通过置换后的替代运算的微分计算，算出与提取运算的微分计算对应的近似梯度。
模型生成装置回归方法以及程序

[发明专利]参数调整装置、推论装置、参数调整方法以及参数调整程序-CN202180017287.7在审
发明人：今井纮;米谷竜;宫浦宏之 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2021-02-10 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明的一方面所涉及的参数调整装置基于对象推论任务和各现有推论任务的目标的相似性，算出对象推论任务与各现有推论任务之间的关联度，基于算出的关联度，根据由现有任务信息示出的各现有权重组的多个现有权重决定构成对象权重组的多个对象的权重。
参数调整装置推论方法以及程序

[发明专利]自适应共蒸馏模型-CN202180012989.6在审
发明人： 米谷竜 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2021-02-12 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供了一种用于与计算设备一起使用的方法。该方法可以包括将输入数据集输入到使用第一私有数据集生成的第一私有人工智能模型和使用第二私有数据集生成的第二私有人工智能模型中。该方法还可以包括从第一私有人工智能模型接收第一结果数据集，以及从第二私有人工智能模型接收第二结果数据集。该方法还可以包括利用输入数据集和第一结果数据集训练自适应共蒸馏模型。该方法还可以包括利用输入数据集和第二结果数据集训练自适应共蒸馏模型。自适应共蒸馏模型可以不在第一私有数据集或第二私有数据集上训练。
自适应蒸馏模型

[发明专利]用于预报人群动态的方法和系统-CN202080075759.X在审
发明人： 米谷竜;黑濑真衣 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：一种用于对人群运动进行建模的方法，包括：获得物理场馆的图像的时间序列；以及针对图像的每一个，根据预定映射将相应图像细分成相应逻辑像素集。对于每个图像的每个逻辑像素，该方法计算相应的人群密度，该人群密度表示在逻辑像素处的物理场馆中每单位面积的移动对象的相应数量，从而形成对应于图像的时间序列的人群密度图的时间序列。然后，该方法使用连续的人群密度图对来训练关于物理场馆处人群密度的时空变化的模型。还公开了一种使用物理场馆的当前图像和经训练的模型来预测物理场馆处的未来人群密度图的方法。
用于预报人群动态方法系统

[发明专利]综合分析方法、综合分析装置以及综合分析程序-CN202080073286.X在审
发明人： 米谷竜;诹访正树 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明的一方面所涉及的综合分析方法包括如下步骤：各客户端装置执行用于求解本地学习数据所包含的各本地样本的各要素间的相关性的运算；服务器装置获取基于各客户端装置的运算的结果；服务器装置通过对从各客户端装置获取到的运算的结果进行综合，计算表示所有本地学习数据所包含的所有本地样本的各要素间的相关性的综合结果；服务器装置通过实施主成分分析，从计算出的综合结果导出一个以上的主成分；以及服务器装置输出与导出的一个以上的主成分相关的信息。
综合分析方法装置以及程序

[发明专利]模型生成装置、推断装置、模型生成方法以及模型生成程序-CN202080071408.1在审
发明人： 米谷竜;桥本敦史;冈本大和 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2020-11-06 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明的一方面所涉及的模型生成装置关于各学习数据集执行：第一训练步骤，训练第二推断器，使得从第二推断器得到的推断结果适合于第二正解数据；第二训练步骤，训练编码器，使得从第二推断器得到的推断结果不适合于第二正解数据；以及第三训练步骤，训练编码器和所述第一推断器，使得从第一推断器得到的推断结果适合于第一正解数据。模型生成装置交替地反复执行第一训练步骤和第二训练步骤。
模型生成装置推断方法以及程序

[发明专利]模型生成装置、推定装置、模型生成方法以及模型生成程序-CN202080073252.0在审
发明人： 米谷竜 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2020-11-06 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明的一个方面所涉及的模型生成装置关于各学习数据集，获取针对训练数据的背景数据，并取得训练数据以及背景数据的差分，由此生成差分数据。然后，模型生成装置通过机器学习，关于各学习数据集，对推定器进行训练，使得根据所生成的差分数据由推定器推定特征的结果适合于正解数据。
模型生成装置推定方法以及程序

[发明专利]数据生成系统、学习装置、数据生成装置、数据生成方法及数据生成程序-CN202080056673.2在审
发明人：冈本大和;米谷竜;中田雅博;宫田佳昭 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2020-09-02 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种用于降低收集多种不同样本所耗费的成本的技术。本发明的一种方案的数据生成系统利用完成训练的第一生成器，生成包括与输入值相对应的类别的第一特征的第一伪样本，利用完成训练的第二生成器，生成包括与输入值相对应的类别的第二特征的第二伪样本，且合成生成的第一伪样本及第二伪样本，由此生成包括第一特征及第二特征的新样本。
数据生成系统学习装置方法程序

[发明专利]推论装置、推论方法及推论程序-CN202080042676.0在审
发明人： 米谷竜;诹访正树;穆罕默德·巴雷卡坦;井尻善久;宫浦宏之 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2020-06-25 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明的一方面所涉及的推论装置通过对根据在不同的环境下得到的局部学习数据而被导出以执行规定的推论的多个推论模型分别提供对象数据，并使各推论模型执行规定的推论，来获取各推论模型的推论结果。然后，推论装置通过根据环境数据确定各整合参数的值，使用所确定的各整合参数的值对各推论模型的推论结果进行加权，并整合加权后的各推论结果，来生成对象的环境下的推论结果。
推论装置方法程序

[发明专利]模型生成装置、模型生成方法、模型生成程序、模型生成系统、检查系统以及监视系统-CN201980082089.1在审
发明人： 米谷竜 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-11-18 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供用于构建能够生成多种数据的生成模型的技术。本发明的一个方面涉及的模型生成装置具备：生成部，使用生成模型生成数据；发送部，将生成的数据分别发送至多个学习完毕的识别模型，使各识别模型对数据执行识别，多个学习完毕的识别模型分别通过使用本地学习数据的机器学习获得了识别被提供的数据是否为本地学习数据的能力；接收部，接收各识别模型对被发送的数据进行识别的结果；以及学习处理部，通过使用接收到的识别的结果的机器学习来训练生成模型，以生成使多个识别模型中的至少任意一个识别模型的识别性能降低这样的数据。
模型生成装置方法程序系统检查以及监视

[发明专利]模型集成装置、模型集成方法、模型集成程序、推定系统、检查系统以及控制系统-CN201980082141.3在审
发明人： 米谷竜;诹访正树;宫浦宏之 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供用于构建能力更高的学习完毕的学习模型的技术。本发明的一方面所涉及的模型集成装置具备：模型收集部，从多个学习装置分别收集学习完毕的学习模型；集成处理部，对各学习完毕的学习模型，执行对设定在共同部分内的集成范围中所反映的机器学习的结果进行集成的集成处理；以及模型更新部，通过将集成处理的结果向各学习装置发送，并对于各学习装置，使集成处理的结果用于各学习完毕的学习模型内的集成范围，从而对各学习装置保持的学习完毕学习模型进行更新。
模型集成装置方法程序推定系统检查以及控制系统

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