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]基于强化学习的装修服务的物件布置模型提供装置及方法-CN202180086656.8在审
  • 金秀珉 - 株式会社鄂本贝斯
  • 2021-12-22 - 2023-09-12 - G06Q50/10
  • 根据本发明的一个实施例的物件布置模型提供方法可以包括生成构成虚拟空间的状态的变量、改变虚拟空间的变量的控制操作、作为成为虚拟空间内控制操作的对象的物件的主体、定义预定变量对其它变量产生的影响的政策、成为强化学习的对象的学习环境的步骤;生成训练用于预测补偿的价值函数的第一神经网络的步骤;基于关于通过可执行的控制操作变更的各个状态的价值函数的预测值,生成训练用于辨别最小化可执行的控制操作中最终将累积的补偿的控制操作的政策函数的第二神经网络的步骤;及向第一神经网络及第二神经网络的费用函数成为最小的方向执行强化学习的步骤。
  • 基于强化学习装修服务物件布置模型提供装置方法
  • [发明专利]送风机-CN202211073279.7在审
  • 理建荣;金秀珉;金甫炫;具命辰 - LG电子株式会社
  • 2022-09-02 - 2023-03-07 - F04F5/16
  • 本发明的送风机包括:风扇,产生空气的流动;下主体,提供设置所述风扇的内部空间,形成有吸入孔;第一上主体,位于所述下主体的上侧,与所述下主体的所述内部空间连通,具有形成有第一吐出孔的一面;第一风门,贯穿所述第一上主体的所述一面,可移动地结合于所述第一上主体,具有朝向所述第一上主体的外部的一端和与所述一端相反的另一端;以及第一条,沿所述第一风门的所述另一端延伸,与所述第一风门的所述另一端结合。
  • 送风机
  • [发明专利]基于数据增强的风格分析模型学习装置及方法-CN202080085323.9在审
  • 金秀珉;白允雅 - 株式会社鄂本贝斯
  • 2020-11-24 - 2022-07-29 - G06N20/00
  • 本发明的一个实施例的基于数据增强的风格分析模型学习装置包括一个以上的处理器,处理器执行的操作可包括:获取多个空间图像并标注表征风格信息的类别,或者获取被标注类别的多个空间图像生成学习数据的操作、生成对第一空间图像包括的像素信息在预定范围内进行变更的第二空间图像以增强学习数据的操作、将标注到第一空间图像的类别标注到第二空间图像的操作、以及向基于图像分类算法设计的模型输入增强的学习数据学习用于导出空间图像与标注的类别之间的相关关系的模型的加权值,以生成判别空间图像的风格的类别的模型的操作。
  • 基于数据增强风格分析模型学习装置方法
  • [发明专利]基于数据增强的事物分析模型学习装置及方法-CN202080085324.3在审
  • 金秀珉;白允雅 - 株式会社鄂本贝斯
  • 2020-11-24 - 2022-07-29 - G06N20/00
  • 根据本发明的实施例的基于数据增强的事物分析模型学习装置包括处理器,处理器可获取包括事物图像的第一空间图像生成对第一空间图像中包含的像素信息进行了变更的第二空间图像的操作、在第一空间图像内的包括第一事物图像的区域指定边界框,在边界框标注表征第一事物图像的第一类别的操作、向基于图像分类算法设计的模型输入第一空间图像初次学习导出所述边界框内第一事物图像与第一类别之间的相关关系的模型的加权值,生成根据相关关系表征空间图像中包含的事物图像且判别类别的模型的操作、向经过初次学习的模型输入第二空间图像,标注模型表征第二空间图像内的第二事物图像的边界框和模型判别出的第二类别的操作、及根据第二空间图像生成对模型的加权值进行二次学习的模型。
  • 基于数据增强事物分析模型学习装置方法
  • [发明专利]基于数据增强的空间分析模型学习装置及方法-CN202080085371.8在审
  • 白允雅;金秀珉 - 株式会社鄂本贝斯
  • 2020-11-24 - 2022-07-29 - G06N20/00
  • 本发明的一个实施例的基于数据增强的空间分析模型学习装置包括一个以上的处理器,处理器执行的动作可包括:获取多个空间图像并标注用于表征空间信息的类别,或者获取被标注类别的多个空间图像生成学习数据的操作、生成对第一空间图像包括的像素信息的一部分或全部进行了变更的第二空间图像增强学习数据的操作、将标注到第一空间图像的类别标注到第二空间图像的操作、以及向基于图像分类算法设计的模型输入增强的学习数据,使得学习用于导出空间图像与标注的类别之间的相关关系的模型的加权值,生成判别空间图像的类别的模型的操作。
  • 基于数据增强空间分析模型学习装置方法
  • [外观设计]投影仪的数码梯形校正图形用户界面-CN202030755880.X有效
  • 金秀珉;李桂林;李殷珍 - 三星电子株式会社
  • 2020-12-09 - 2021-11-30 - 16-02
  • 1.本外观设计产品的名称:投影仪的数码梯形校正图形用户界面。2.本外观设计产品的用途:用于投影。3.本外观设计产品的设计要点:在于图形用户界面。4.最能表明设计要点的图片或照片:主视图。5.图形用户界面的用途:如果投影仪的视频场景失真或倾斜,则用户可以使用梯形校正功能对此进行补偿。如主视图所示,用户可单击四个圆圈之一(例如,左上角的圆圈),然后使其变为带有向上和向下箭头的较大圆圈并且与之相邻的线变为虚线(如界面变化状态图所示),用户可以使用向上或向下箭头调整失真。
  • 投影仪数码梯形校正图形用户界面
  • [外观设计]投影仪的数码梯形校正图形用户界面-CN202030756168.1有效
  • 金秀珉;李桂林;李殷珍 - 三星电子株式会社
  • 2020-12-09 - 2021-11-30 - 16-02
  • 1.本外观设计产品的名称:投影仪的数码梯形校正图形用户界面。2.本外观设计产品的用途:用于投影。3.本外观设计产品的设计要点:在于图形用户界面。4.最能表明设计要点的图片或照片:主视图。5.图形用户界面的用途:如果投影仪的视频场景失真或倾斜,则用户可以使用梯形校正功能对此进行补偿。如主视图所示,用户可单击圆圈(例如,左上角的圆圈),然后使其变为带有向上、向下、向左、向右箭头的较大圆圈并且与之相邻的线变为虚线(如界面变化状态图所示),用户可以使用向上、向下、向左或向右箭头调整失真。
  • 投影仪数码梯形校正图形用户界面
  • [发明专利]抗蚀剂组合物-CN202011092502.3在审
  • 金艺灿;金秀珉;金珠英;金珍珠;金贤友;朴柱铉;宋炫知;李松世;洪锡九 - 三星电子株式会社
  • 2020-10-13 - 2021-08-06 - G03F7/004
  • 一种抗蚀剂组合物包括:聚合物;以及由式1表示的化合物,[式1]在式1中,R1为氢、卤素、具有1个至7个碳原子的烷基、具有1个至7个碳原子的羰基、具有1个至7个碳原子的酯基、具有1个至7个碳原子的缩醛基、具有1个至7个碳原子的烷氧基、具有1个至7个碳原子的醚基、或由式R表示的基团,R2、R3、R4和R5为氢、卤素、具有1个至7个碳原子的烷基、具有1个至7个碳原子的酯基、具有1个至7个碳原子的缩醛基、具有1个至7个碳原子的烷氧基、或具有1个至7个碳原子的醚基,[式R]
  • 抗蚀剂组合

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