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]一种玉米专用复合有机肥-CN202310090944.1在审
  • 胡岩峰;隋跃宇;赵晓蕊;潘凤娟;王偲如 - 中国科学院东北地理与农业生态研究所农业技术中心
  • 2023-02-09 - 2023-05-02 - C05G3/80
  • 本发明属于复合有机肥制备技术领域,公开了一种应用于玉米田的复合有机肥。本发明通过对氯化钾进行提纯方法可以大大加快电除尘灰的溶解速度,同时增加溶液中氯化钾含量,从而增加降温结晶过程中氯化钾析出量,采用饱和氯化钾溶液作为溶解电除尘灰的溶剂,可以进一步增加溶液中氯化钾含量,提高氯化钾纯度;同时,通过配料设备控制方法在配料设备的下料过程中检测接料器的放置状态并判断其是否可以正常接料,当判断接料器不可以正常接料时则控制配料设备中止出料。基于本发明提供的方法,在判断接料器处于非正常接料状态时,通过及时控制配料设备中止出料,避免由于调料喷洒而造成原料浪费。
  • 一种玉米专用复合有机肥
  • [发明专利]一种基于深度聚类的资讯信息智能推荐方法-CN202011366221.2有效
  • 廖南星;胡岩峰;段贺;包兴;张尧;吴俊彦 - 中国科学院电子学研究所苏州研究院
  • 2020-11-29 - 2023-04-07 - G06F16/9535
  • 本发明提出了一种基于深度聚类的资讯信息智能推荐方法,对来源不同的数据,在各自领域内对数据分别编码,得到数据在各自领域内的向量表示;构建基于深度神经网络的变分自编码器,对给定向量进行压缩处理,得到多源数据在统一向量空间下的嵌入向量表示,并进行数据重建;综合重构损失、参数重整化约束和聚类损失构建损失函数,训练基于深度神经网络的变分自编码器,确定网络模型层数、权值、重参数的最优组合,以及基于该变分自编码器的聚类中心;基于训练好的变分自编码器,确定给定感兴趣信息的嵌入向量表示,根据感兴趣信息的嵌入向量到各聚类中心的距离,完成资讯信息智能推荐。本发明提高了关联资讯信息推荐的准确度和效率。
  • 一种基于深度资讯信息智能推荐方法
  • [发明专利]一种轨迹异常检测方法-CN202211163842.X在审
  • 胡岩峰;刘昌龙;彭程;宋路杰;陈诗旭;丁士伟;黄思贤;苏梦曦 - 苏州空天信息研究院
  • 2022-09-23 - 2023-01-20 - G06F17/18
  • 本发明提出了一种轨迹异常检测方法,针对所有轨迹点,计算其与前一个点间的轨迹速度,构建轨迹速度数据集;基于拉依达准则,计算轨迹的速度阈值;将每点的速度值与速度阈值比较,得到轨迹速度大于速度阈值的异常点;利用异常点将轨迹分段,将轨迹段由长至短排序,依次计算每两条轨迹端点之间的速度,若大于速度阈值,则将两轨迹间较短轨迹视为异常轨迹;剔除异常轨迹段,将正常轨迹段按时间顺序重新组合。本发明适用于各类不同目标,解决了通用速度阈值法中无法确定前一个点是否为异常点的问题。
  • 一种轨迹异常检测方法
  • [发明专利]一种社交网络用户投票结果预测实现方法-CN202211020503.6在审
  • 包兴;胡岩峰;吴俊彦;张尧;祁步法;郑杰;王树 - 苏州空天信息研究院
  • 2022-08-24 - 2022-12-13 - G06F16/951
  • 本发明提出了一种社交网络用户投票结果预测实现方法,通过爬虫程序,构建用户数据集、话题数据集、投票数据集、推特数据集,并对数据集进行清洗、预处理;通过话题数据集,提取相关字段,进行话题建模,得到话题的向量化表示;通过用户数据集、推特数据集,提取相关字段,进行用户建模,得到用户的向量化表示;通过用户数据集构建用户关系图谱;构建社交网络用户投票结果预测模型,将用户向量输入到用户关系图谱中,通过异质图注意力网络,经过节点级注意力机制和语义级注意力机制两阶段的注意力机制,更新用户向量,之后与话题向量拼接输入到多层感知机中,进行预测。本发明提高了社交网络用户投票结果预测的准确率。
  • 一种社交网络用户投票结果预测实现方法
  • [发明专利]一种基于路径扩展的非连续实体识别方法-CN202111070443.4有效
  • 胡岩峰;胡政;潘宇顺;陈诗旭;乔雪;宋路杰;丁士伟;吕东帅 - 苏州空天信息研究院
  • 2021-09-13 - 2022-12-02 - G06F16/33
  • 本发明提出了一种基于路径扩展的非连续实体识别方法,对文本序列使用Transformer‑1编码器编码;将Transformer‑1编码器的输出通过一层线性映射层映射为实体首字符判别向量,并使用softmax函数得到字符标签预测值,以获得实体首字符的索引值;针对预测的每个实体首字符,将其对应的Transformer‑1编码器输出向量与其后字符的Transformer‑1编码器输出向量拼接,使用Transformer‑2编码器进行编码,接着通过一层线性映射层映射为实体尾字符判别向量,并使用softmax函数得到字符标签预测值,以获得对应实体首字符的实体尾字符索引值;针对每对实体首字符和实体尾字符区间字符使用路径扩展方法,得到实体表示的路径;解码获得的实体表示路径,得到识别出的实体。本发明避免了解码模糊性问题,提高了识别的准确率。
  • 一种基于路径扩展连续实体识别方法

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