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]用于增强记录分类的方法-CN202180095306.8在审
  • A·博泰亚;M·巴德纳克;C·布希尼;A·简;L·马克利 - 伊顿智能动力有限公司
  • 2021-04-22 - 2023-10-24 - G06F16/906
  • 本公开涉及一种用于根据与分类方案的分类选项的相关性对输入记录数据进行分类的计算机实现的方法。该输入记录数据包括多个输入记录,每个输入记录包括一个或多个记录特征。该方法包括:基于第一分类技术和第二分类技术来接收一组相关性得分,该组相关性得分包括多对相关性得分,每对相关性得分与相应记录特征和相应分类选项相关联,并且包括通过该第一分类技术获得的第一相关性得分和通过该第二分类技术获得的第二相关性得分,该第一相关性得分和该第二相关性得分中的每一者指示该相应记录特征与该相应分类选项的相关性;通过将每对相关性得分中的第一相关性得分与第二相关性得分进行比较来确定记录特征中的一个或多个模糊记录特征,其中根据与记录特征相关联的相应多对相关性得分中的至少一对相关性得分中的第一相关性得分与第二相关性得分之间的差值来确定每个相应记录特征是否是模糊记录特征;基于一个或多个变量来确定与每个所确定的模糊记录特征相关联的重要性因子,所述一个或多个变量指示对模糊记录特征进行准确分类的相对重要性;基于模糊记录特征中的一个或多个模糊记录特征的相关联的重要性因子来选择要输出的一个或多个模糊记录特征;以及输出所选择的模糊记录特征以用于用户定义的分类。
  • 用于增强记录分类方法
  • [发明专利]用于深分级结构中模糊输入的高效重新排序和分类方法-CN202080102638.X在审
  • A·博泰亚;C·布希尼 - 伊顿智能动力有限公司
  • 2020-12-14 - 2023-03-03 - G06F16/906
  • 本公开涉及一种分类方法,用于通过与表示用于不同分类选项的分类方案的分级结构的节点的相关性来对记录进行分类。该分类方法包括接收具有多个记录内容特征的输入记录,以及指示该输入记录的该接收的上下文的上下文属性。该方法包括检索关系数据,该关系数据指示该分级结构的与所接收的输入记录的该上下文属性相关联的一个或多个节点。该方法还包括确定该分级结构的节点中的一个或多个节点的相关性得分以对该输入记录进行分类。根据该输入记录的该多个记录内容特征相对于由所述节点表示的该分类选项的比较来确定该一个或多个节点中的每个节点的该相关性得分,并且进一步地,其中根据所检索的关系数据来确定该一个或多个节点中的每个节点的该相关性得分。
  • 用于分级结构模糊输入高效重新排序分类方法
  • [发明专利]意外事项预报系统-CN202080101150.5在审
  • A·博泰亚;C·克拉克;F·贝茨 - 伊顿智能动力有限公司
  • 2020-12-09 - 2023-01-31 - G06Q10/04
  • 根据本公开的一个方面,提供了一种用于生成所监测系统的意外事项预报模拟的意外事项预报系统。该意外事项预报系统包括被配置为实现以下项的一个或多个计算机处理器:输入模块,该输入模块被配置为接收各自描述所监测系统在所监测系统的所监测事件期间的状态的多个所监测事件记录,每个所监测事件记录包括所监测系统的多个变量中的每个变量的所监测属性;提取模块,该提取模块被配置为根据所监测值是否满足相应正则条件的确定来提取该多个所监测事件记录中的一个或多个所监测事件记录作为反常事件记录;修改模块,该修改模块被配置为生成一个或多个经修改事件记录,每个经修改事件记录通过修改所监测事件记录中的一个所监测事件记录的所监测属性中的至少一个所监测属性来生成;选择模块,该选择模块被配置为从包括所提取反常事件记录和所生成的经修改事件记录的事件记录的集合选择意外事件记录的子集;以及预报模拟模块,该预报模拟模块被配置为将一种或多种预报技术应用于所选择的意外事件记录的子集以生成一个或多个输出参数作为该意外事项预报模拟。
  • 意外事项预报系统
  • [发明专利]适应电影故事线-CN202080059505.9在审
  • B·布塞尔;A·博泰亚;陈蓓;岸本章宏 - 国际商业机器公司
  • 2020-08-14 - 2022-04-08 - G06N3/04
  • 神经网络具有输入层、一个或多个隐藏层和输出层。输入层被分成情形上下文输入子层、背景上下文输入子层(在一些实施例中)和环境输入子层。输出层具有选择/排序输出子层和环境输出子层。每一层(包括子层)具有多个神经元,并且每个神经元具有激活。可以将情形上下文、环境信息和背景上下文输入到神经网络中,该神经网络创建用于动态地选择和排序所选择的故事线的输出,其用于基于观众的情感、环境和/或背景来修改故事。
  • 适应电影故事

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