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]对象分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210232245.1在审
  • 毕超波;黄嘉成;彭艺;刘明亮;郑磊 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2022-03-09 - 2023-09-22 - G06F18/2431
  • 本申请涉及一种对象分类方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本发明实施例可应用于车载场景。所述方法包括:获取通过随机采样得到的多个训练样本子集;基于训练样本子集构建对应的初始决策树,初始决策树的决策树节点是从训练样本对应的各个特征类别中,基于随机选取的特征类别确定的;将训练样本子集中的训练样本输入对应的初始决策树得到初始预测标签;基于同一训练样本子集中各个训练样本对应的训练标签和初始预测标签,调整对应的初始决策树,直至满足第一收敛条件,得到目标决策树;基于各个目标决策树生成的对象分类模型通过根据各个目标决策树针对目标对象的预测结果得到目标对象对应的预测标签,可提高对象分类准确性。
  • 对象分类方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]对象分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210233146.5在审
  • 毕超波;黄嘉成;彭艺;刘明亮;郑磊 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2022-03-09 - 2023-09-22 - G06F18/2431
  • 本申请涉及一种对象分类方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。基于训练对象对应的训练操作数据和训练标签生成初始决策树,将初始决策树作为当前决策树;将训练操作数据输入当前决策树得到本轮预测结果,基于训练标签、本轮预测结果和历史轮预测结果生成预测误差;基于训练操作数据和预测误差生成当前决策树的后向决策树,将后向决策树作为当前决策树,返回将训练操作数据输入当前决策树得到本轮预测结果的步骤执行,直至满足第一收敛条件,得到多个后向决策树;基于初始决策树和各个后向决策树生成的对象分类模型通过融合各个决策树针对目标对象的目标操作数据的预测结果得到目标对象对应的预测标签,可提高对象分类准确性。
  • 对象分类方法装置计算机设备存储介质
  • [实用新型]一种蓄能自放光护栏-CN202320795570.9有效
  • 贺文;樊蕾;周金兴;唐国翊;黄嘉成;张焦;张志成;李广榕;邓俊龙;张云赫 - 深圳市路桥建设集团有限公司
  • 2023-04-12 - 2023-09-22 - E01F15/02
  • 本实用新型属于护栏技术领域,尤其是一种蓄能自放光护栏,现提出如下方案,其包括两个立柱,所述立柱的底部和顶部均固定安装有外壳,两个立柱相互靠近的一侧设有同一个横向护栏护栏,横向护栏延伸至外壳的内侧,外壳的内侧分别设有定位机构和控制机构,定位机构分别与横向护栏和控制机构相配合,所述控制机构包括定位板和复位弹簧,定位板滑动连接在外壳的内壁上,本实用新型中:通过设置横向护栏上设置蓄能自发光涂层,可在夜间发光,来警示行人和车辆,降低事故的发生率,蓄能自发光护栏损坏后,只需要推动控制杆就可将横向护栏分离,就可对横向护栏进行分段更换,快捷且方便,方便对公路护栏进行维修。
  • 一种蓄能放光护栏
  • [发明专利]一种基于词向量增强的文本对抗防御方法-CN202211516945.X在审
  • 陈龙;黄嘉成 - 重庆邮电大学
  • 2022-11-30 - 2023-03-07 - G06F40/30
  • 本发明涉及一种基于词向量增强的文本对抗防御方法,包括通过Python第三方库nltk查询常用英语单词的语义关联单词并根据语义关联关系组成单词关系图网络;根据单词关系图网络计算常用英语单词与其语义关联单词的相似度得到常用英语单词的坐标;根据常用英语单词的坐标利用势函数计算常用英语单词与其语义关联单词之间的语义交互强度;根据常用英语单词的原始词向量、常用英语单词与其语义关联单词的语义交互强度对常用英语单词的原始词向量进行加强得到常用英语单词的加强词向量;将原始单词的加强词向量作为训练样本输入目标模型对目标模型进行训练,通过训练好的目标模型对文本进行检测,提高目标模型的分类准确性和鲁棒性。
  • 一种基于向量增强文本对抗防御方法

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