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]一种结合情感强度的文本TF-IDF特征重构法-CN201910224082.0有效
  • 邓修齐;康琦;张量 - 同济大学
  • 2019-03-22 - 2023-07-04 - G06F16/36
  • 本发明涉及一种结合情感强度的文本TF‑IDF特征重构法,通过正则匹配方法对表情和用户名进行提取和分割,依据强度词典和否定词、程度副词、重复词的位置关系对词语强度进行修正,通过基于Word2Vec的近义词替换方法对生词进行替换,从而对文本的TF‑IDF特征向量进行重构。与现有技术相比,本发明考虑否定词、程度副词、重复词等情况,对词语的TF‑IDF特征进行修正,保留词语的强度、位置等信息;用训练集中出现过的熟词替换测试集上的生词,增强泛化性能;使用时可直接将原句子作为输入,不需要手动进行分词。
  • 一种结合情感强度文本tfidf特征重构法
  • [发明专利]一种多角支撑的滚球控制系统及方法-CN201910972974.9有效
  • 邓修齐;石文博 - 同济人工智能研究院(苏州)有限公司
  • 2019-10-14 - 2023-05-05 - G05B11/42
  • 本发明涉及一种多角支撑的滚球控制系统及方法,包括板体、盘体、丝杆步进电机、监控部件、控制系统,控制系统通过获取球体的位置信息,在球体预设轨迹或球体运动目标点确定的条件下,根据球体当前的位置信息,控制丝杆转动使盘体在丝杆上移动调整,通过丝杆步进电机的转动角度使各板体处于不同的高度而呈现不同的倾斜角度,使球体按照指定球体预设轨迹移动或停留在球体运动目标点处。本发明将支撑、驱动合二为一,使结构更简单,结构更稳定,带负载能力更强,且具有可拓展性,板体高度可调,且板体在不同高度时均可采用同一套PID参数,不需要重新调参。
  • 一种支撑控制系统方法
  • [发明专利]信息推送方法及相关设备-CN202211243293.7在审
  • 邱明涛;徐宁;黄菊;邓修齐;李强 - 北京有竹居网络技术有限公司
  • 2022-10-11 - 2022-12-23 - G06Q30/02
  • 本公开提供一种信息推送方法及相关设备。上述信息推送方法包括:确定待推送的信息所对应的内容实体;根据预先记录的内容实体与已使用的信息推送方案之间的关联关系确定一个或多个目标信息推送方案;从所述目标信息推送方案中提取样本数据;利用所述样本数据对信息推送模型进行预训练;使用预训练后的信息推送模型确定多个目标对象;以及将所述待推送的信息推送至所述多个目标对象。通过上述方法可以帮助信息推送模型快速找到可能对待推送的信息感兴趣的样本的特征,提升信息推送模型的学习能力,提高信息推送的精准度。
  • 信息推送方法相关设备
  • [发明专利]一种基于多闭环串级控制的滚球系统运动控制方法-CN201911001085.4有效
  • 陈启军;石文博;邓修齐;刘成菊;蒋磊 - 同济大学
  • 2019-10-21 - 2022-06-14 - G05B19/414
  • 本发明涉及一种基于多闭环串级控制的滚球系统运动控制方法,用于以摄像头作为单一传感器的滚球系统,该滚球系统包括滚球、目标点、平板、摄像头和控制机构,控制机构采用多闭环串级控制方案对滚球的运动进行控制,多闭环串级控制方案以通过摄像头实时获取的数据信息作为反馈,对滚球的运动进行调整,多闭环串级控制方案包括,当滚球与目标点的距离大于预设的第一距离时,采用基于速度环和加速度环的双闭环串级控制,速度环以滚球在平板上的速度作为反馈信号,加速度环以滚球在平板上的加速度作为反馈信号。与现有技术相比,本发明滚球系统运动控制方法易于实施,控制效果好,能够使滚球快速、精确、稳定地到达平板上的目标点。
  • 一种基于闭环控制系统运动方法
  • [发明专利]一种为激光点云计算注意力权重的神经网络及训练方法-CN202110735754.1在审
  • 邓修齐;邓若愚 - 同济人工智能研究院(苏州)有限公司
  • 2021-06-30 - 2021-10-22 - G06T17/05
  • 本发明涉及一种为激光点云计算注意力权重的神经网络,包括:输入层、一维卷积层、激活函数层以及输出层,输入层为1xN维的激光点云序列或能表征点云轮廓的信息,序列长度为正整数,一维卷积层的卷积核为条状,用于处理序列,激活函数层用于增强网络的非线性表征能力,提升网络对复杂数据的拟合能力,输出层为1xN维的注意力权重序列,注意力权重代入Scan‑to‑Scan或者Scan‑to‑Map的点云匹配的过程,用于降低没有区分度的特征对定位与地图构建带来的干扰。本发明的神经网络不存在全连接层,可以处理任意长度的点云序列,且注意力权重代入定位于地图构建的点云匹配的过程中,提升了算法在特征稀疏且动态变化环境中的精确度和鲁棒性。
  • 一种激光计算注意力权重神经网络训练方法
  • [发明专利]一种基于关键词和Word2Vec的命令识别方法-CN201911187504.8在审
  • 邓修齐;孙晓娴 - 同济人工智能研究院(苏州)有限公司
  • 2019-11-28 - 2020-04-10 - G06F40/289
  • 本发明涉及一种基于关键词和Word2Vec的命令识别方法,该方法包括以下步骤:1)获取命令文本;2)对命令文本进行句法分析,基于句法分析结果,提取命令文本中的关键词;3)基于关键词中的动作关键词和对象关键词,从预建立的词向量字典中获取所述动作关键词的近义词集和所述对象关键词的近义词集,构建命令备选短语集,所述预建立的词向量字典基于Word2Vec建立;4)将命令备选短语集中的各命令备选短语分别与预建立的命令短语库中的各标准命令进行匹配,获取命令匹配结果;5)基于命令匹配结果和步骤2)中提取的关键词,组合成命令识别结果。与现有技术相比,本发明排除了冗余信息的干扰,具有命令匹配的泛化性能高和人力和时间成本低等优点。
  • 一种基于关键词word2vec命令识别方法

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