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]目标检测模型构建、图像分类方法、电子设备-CN202310673335.9在审
  • 张慧明;王炯;金炫 - 阿里巴巴(中国)有限公司
  • 2023-06-07 - 2023-10-20 - G06V10/25
  • 本申请实施例公开了一种目标检测模型构建、图像分类、图片发布、图片查找、商品对象发布方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备。该方法包括:获得外部图像数据集作为训练样本,包括样本图片及样本图片所含样本对象的类别;获得用于图像分类的初始模型,包括候选区域网络和分类网络;将样本图片作为初始模型输入,获得候选区域网络从样本图片中确定的多个候选区域框;计算多个候选区域框各自关联的前景分值,包括候选区域网络确定的第一分值,及用于表示候选区域框与外部图像数据集包括的类别之间匹配程度的第二分值;根据前景分值从多个候选区域框中确定感兴趣区域输入分类网络进行图像分类训练,获得目标检测模型。有助于提高模型泛化能力。
  • 目标检测模型构建图像分类方法电子设备
  • [发明专利]信息匹配方法和存储介质-CN202310344513.3在审
  • 洪海文;金炫 - 阿里巴巴(中国)有限公司
  • 2023-03-28 - 2023-07-21 - G06F18/22
  • 本申请公开了一种信息匹配方法和存储介质。其中,该方法包括:监测到待匹配信息,其中,待匹配信息包括待匹配的文本信息和/或待匹配的图像信息;调用语义识别模型,其中,语义识别模型为基于将文本样本的混淆文本样本作为负样本,以及将图像样本的扰动图像样本作为正样本训练得到,文本样本用于描述图像样本的图像内容;使用语义识别模型中与待匹配信息对应的特征提取模型,从待匹配信息中提取出语义特征;在数据库中,确定与语义特征相匹配的至少一目标图像,其中,数据库用于存储匹配了不同语义特征的图像。本申请解决了信息搜索准确性低的技术问题。
  • 信息匹配方法存储介质
  • [发明专利]一种标识识别方法、装置及系统-CN201811448571.6有效
  • 金炫 - 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 2018-11-29 - 2023-06-16 - G06V20/10
  • 本申请公开了一种标识识别方法、装置及系统。其中,所述方法包括:针对待识别的商品图片进行特征提取,获得反映所述商品图片的特征的原始特征层;根据所述原始特征层的捷径,使用不同尺寸的卷积核分别与所述原始特征层进行卷积运算和拼接运算,获得所述商品图片的融合特征层;将所述融合特征层进行跨层连接,获得所述商品图片的标识预测特征层;根据所述标识预测特征层,针对所述商品图片进行标识识别,以确定所述商品图片对应的商品是否为预设类型商品。采用本申请提供的方法,解决了现有技术中针对商品图片中的标识识别准确度低的问题。
  • 一种标识识别方法装置系统
  • [实用新型]一种康复训练装置-CN202222111524.0有效
  • 钟慧珠;金炫;符雄琳;苏庆杰 - 海南医学院第二附属医院
  • 2022-08-11 - 2023-06-06 - A61H1/02
  • 本实用新型公开了一种康复训练装置,包括床体,所述床体顶部右侧设置有斜面底座,所述斜面底座右侧设置有固定板,所述固定板右侧上方以及下方均前后对称设置有固定栓,所述固定栓尾端贯穿固定板分别与斜面底座以及床体螺纹连接,所述斜面底座顶部设置有条形板,所述条形板顶部前后对称设置有螺栓,所述螺栓尾端贯穿条形板与斜面底座螺纹连接,所述条形板左侧连接有电机箱,所述电机箱左侧设置有伸缩板,所述伸缩板右侧开设有螺纹孔,所述电机箱内设置有电机,使患者躺在床体上使脚底与软垫接触,通过电机驱动螺杆转动,配合与螺杆螺纹连接的螺纹孔,使伸缩板带动推板以及软垫移动,从而带动患者腿部进行弯曲活动,对患者进行康复训练。
  • 一种康复训练装置
  • [发明专利]层级分类和模型训练方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211232822.3在审
  • 金炫 - 阿里巴巴(中国)有限公司
  • 2022-10-10 - 2023-04-28 - G06V10/764
  • 本发明实施例提供了一种层级分类和模型训练方法、装置、电子设备和存储介质。所述模型训练方法包括:分别基于多个分类层级,提取第一图像样本的多个图像特征,其中,分类层级越高,分类粒度越大;分别融合所述多个分类层级的多个语义标签与所述多个图像特征,得到所述多个分类层级对应的多组融合数据;将按照分类层级从高到低排序的多组融合数据作为输入,将所述多个语义标签作为输出,训练第一序列神经网络,得到层级分类模型。本发明实施例的方案即使在图像样本较少的情况下,仍然通过分类层级之间的依赖关系给出了可靠的分类结果,实现了可靠的小样本学习。
  • 层级分类模型训练方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]图像识别方法和终端-CN201710943489.X有效
  • 薛琴;王炎;郭山;金炫 - 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 2017-10-11 - 2023-02-28 - G06V20/62
  • 本发明公开了一种图像识别方法和终端。其中,该方法包括:获取待识别证件图像;依据卷积神经网络技术识别待识别证件图像,得到待识别证件图像的正面属性和/或反面属性;依据正面属性和/或反面属性分别匹配对应的图像识别技术;依据对应的图像识别技术识别正面属性和/或反面属性对应的待识别证件图像,得到对应正面属性和/或反面属性的证件图像。本发明解决了由于现有技术中存在对证件信息识别存在缺陷的技术问题。
  • 图像识别方法终端
  • [发明专利]网络模型的动态优化方法、图像处理方法及设备-CN202211255771.6在审
  • 金炫 - 阿里巴巴(中国)有限公司
  • 2022-10-13 - 2023-02-03 - G06F30/27
  • 本发明实施例提供了一种网络模型的动态优化方法、图像处理方法及设备。其中,网络模型的动态优化方法包括:获取与待优化的网络模型相对应的模型维度参数、用于对网络模型进行优化操作的迭代次数以及至少两个优化阶段,模型维度参数用于标识对网络模型进行优化的维度,网络模型为机器学习模型;基于迭代次数,确定至少两个优化阶段各自对应的阶段迭代次数;基于模型维度参数,确定至少两个优化阶段各自对应的阶段优化参数,其中,至少两个优化阶段所对应的多个阶段优化参数呈增大趋势,且任意一个阶段优化参数小于或等于模型维度参数;利用至少两个优化阶段各自对应的阶段优化参数和阶段迭代次数对网络模型进行阶段优化操作,获得目标网络模型。
  • 网络模型动态优化方法图像处理设备
  • [发明专利]神经网络模型训练方法、装置及对应设备和交互系统-CN202110184424.8在审
  • 陈泽晗;金炫 - 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 2021-02-10 - 2022-08-16 - G06V10/764
  • 公开了一种神经网络模型训练方法、装置及对应设备和交互系统。训练方法包括:构造辅助网络,所述辅助网络获取源模型的输出特征作为输入,并输出与目标模型输出相同维度的辅助网络输出特征;以及将所述辅助网络输出特征与所述目标模型的输出特征分布对齐,以实现从所述源模型到所述目标模型的迁移学习。本发明的神经网络知识迁移方案尤其适用于在缺乏源数据的异构模型之间进行转换,并通过构建辅助网络来动态地使源特征适应目标分布。进一步地,可以实现多子空间和多距离测量以制定MAS的框架,由此通过减轻总体转移困难来实现有效的迁移学习。在部分源数据可用时,还可以通过构造第二辅助网络来进一步提升迁移效果。
  • 神经网络模型训练方法装置对应设备交互系统

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