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]基于张量分解的知识图谱嵌入方法、系统及设备-CN202010306913.1有效
  • 李勇;金德鹏;刘宇 - 清华大学
  • 2020-04-17 - 2023-10-03 - G06F16/36
  • 本发明实施例涉及知识图谱技术领域,公开了基于张量分解的知识图谱嵌入方法、系统及设备。本发明实施例先获取当前知识图谱对应的张量;对张量进行Tucker分解,以得到分解后的张量;确定与分解后的张量对应的事实得分;根据事实得分对与预设知识图谱嵌入模型对应的嵌入向量进行更新,通过更新后的嵌入向量进行当前知识图谱的嵌入操作。明显地,本发明实施例提供了一种较好的面向N元知识图谱的嵌入方式,具体地,将在知识图谱嵌入操作上结合进张量分解操作,最终可提高嵌入操作的准确性;同时,还大大降低了参数复杂度,提高了运行效率。而且,本实施例可基于Tucker和张量环式进行联合分解。
  • 基于张量分解知识图谱嵌入方法系统设备
  • [发明专利]一种按需派送车辆的路径规划方法及装置-CN202110762775.2有效
  • 李勇;宗泽方;金德鹏 - 清华大学
  • 2021-07-06 - 2023-10-03 - G05D1/02
  • 本发明提供一种按需派送车辆的路径规划方法及装置。该方法包括:获取待分析的订单数据;将所述订单数据输入到双阶段强化学习预测模型中,得到所述双阶段强化学习预测模型输出的车辆配送路径规划策略;其中,所述双阶段强化学习预测模型是基于预设的样本订单数据、所述样本订单数据对应的配送路径规划策略及其结果迭代训练得到;所述双阶段强化学习预测模型包括:用于进行操作算子选择的算子选择器以及用于进行操作算子作用路径选择的路径选择器。采用本发明按需派送车辆的路径规划方法,能够基于双阶段强化学习预测模型引入深度强化学习的方法指导启发式操作在策略空间中进行高效搜索,提高了按需派送车辆的路径规划的效率和准确度。
  • 一种派送车辆路径规划方法装置
  • [发明专利]地点推荐方法、装置、设备及存储介质-CN202011187249.X有效
  • 潘广谋;高宸;李勇;涂贞;高徽;金德鹏 - 腾讯科技(深圳)有限公司;清华大学
  • 2020-10-30 - 2023-05-23 - G06F16/9537
  • 本申请公开了一种地点推荐方法、装置、设备及存储介质,涉及用户兴趣推荐领域。该方法包括:构建用户地点关系图,用户地点关系图中的连接线用于连接结点间的交互关系和辅助关系,辅助关系包括用户间的社交关系和地点间的地理位置关系中的至少一种,地理位置关系包括地点节点在地图中的位置关系;基于用户地点关系图进行向量传播和向量更新得到用户结点的用户表征向量和地点结点的地点表征向量,向量传播和向量更新用于根据结点间的连接线进行向量传播和迭代学习、提取用户地点关系图中的邻接关系;根据目标用户的用户结点与至少两个地点结点的至少两个预测分数输出目标用户的推荐地点。该方法能提高地点推荐的准确度。
  • 地点推荐方法装置设备存储介质
  • [发明专利]车辆轨迹恢复方法、设备、装置和存储介质-CN202211180553.0在审
  • 颜欢;李勇;喻复旦;金德鹏 - 清华大学
  • 2022-09-26 - 2023-04-04 - G06T7/292
  • 本发明实施例提供一种车辆轨迹恢复方法、设备、装置和存储介质,该方法包括:获取基于多个交通摄像头得到的多个车辆的视觉特征;根据多个车辆的视觉特征和对车辆的轨迹约束的时空特征,获取各个车辆的多模态特征;根据各个车辆的多模态特征,获取各个车辆的多个轨迹采样点的数据;根据路径概率模型和各个车辆的轨迹采样点的数据,得到各个车辆的轨迹恢复结果;路径概率模型用于确定各个车辆在相邻的轨迹采样点间的最大概率的路径。本发明实施例的方法,在基于车辆视觉特征的基础上,充分考虑轨迹的时空合理性约束,准确地实现了车辆轨迹的恢复。
  • 车辆轨迹恢复方法设备装置存储介质
  • [发明专利]平台用户流失的预测方法、装置、电子设备及介质-CN202211177397.2在审
  • 李勇;张国祯;曾锦薇;金德鹏;王钺;袁坚 - 清华大学
  • 2022-09-26 - 2023-04-04 - G06Q10/04
  • 本发明提供一种平台用户流失的预测方法、装置、电子设备及介质,其中方法包括:基于平台历史信息获取用户信息;基于N个预先设置的因果先验信息,分别对用户信息中的原因变量进行标记,得到N个干预变量与混淆变量的组合;将N个干预变量与混淆变量的组合分别输入至因果信息学习模型,获得N个因果信息学习模型的输出结果,作为N个干预变量与混淆变量的组合对应的目标表征向量;基于N个干预变量与混淆变量的组合对应的目标表征向量,获得平台用户流失的预测结果。本发明实施例可以避免由于利用相关性信息中的伪因果信息或其他干扰信息进行预测而影响预测精度,可以有效提高对平台用户流失的预测精度。
  • 平台用户流失预测方法装置电子设备介质

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