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专利名称

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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]自然语言处理的级联池化-CN202210373346.0在审
发明人： C.赖斯威格 -专利权人： SAP欧洲公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本文公开了自然语言处理系统和方法。在一些实施例中，接收包括文本的数字文档信息。数字文档信息可以通过词和字符编码操作来处理以生成词和字符向量，同时保留词和字符的文档位置信息。然后可以通过一系列卷积和最大池化操作对数据进行处理，以从数据获得最大值元素。可以使用语义分类器和边界框回归进一步处理文档位置信息以及最大值元素数据以用于数据的语义分类。
自然语言处理级联

[发明专利]模型独立置信度值预测机器学习模型-CN202210367893.8在审
发明人： N.拉克曼柏迪瓦;A.斯特雷尔特索夫;C.赖斯威格 -专利权人： SAP欧洲公司
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V30/41 文献下载
摘要：在示例实施例中，对从文档中提取的信息的预测标签(来自第一模型)计算置信度分数。置信度分数是使用不同于第一模型的基于滑动窗口方法的机器学习模型计算的。滑动窗口方法可以基于卷积神经网络分类，使用滑动窗口。其接收(1)从独立的先前信息提取步骤提取的信息的字符串(“输入文本”)、(2)字符串的预测类别标签、(3)字符串在文档中的坐标位置，以及(4)文档的文本(用于附加上下文信息)作为输入。滑动窗口方法的任务是预测置信度分数以确定给定输入的正确性。
模型独立置信预测机器学习

[发明专利]对象检测和候选过滤系统-CN201911141339.2有效
发明人： J.霍尼;A.R.卡蒂;C.赖斯威格;M.斯皮纳奇 -专利权人： SAP欧洲公司
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06F16/535 文献下载
摘要：本文中所公开的是提供对象检测和过滤操作的系统、方法和计算机程序产品实施例。实施例通过以下操作：接收图像，该图像包括多个像素和每个像素的像素信息。像素信息指示在与相应像素相关联的、与图像内的对象对应的边界框，以及与相应像素的边界框相关联的置信度得分；从多个像素迭代地移除不与边界框中的至少一个的中心对应的像素，直到保留其中的每一个与边界框中的至少一个的中心对应的像素的子集。基于该子集，基于像素的子集的边界框的重叠以及对应的置信度得分，确定与图像的每个对象相关联的最终边界框。
对象检测候选过滤系统

[发明专利]使用端到端深度学习识别机打字符和手写字符-CN201911050542.9在审
发明人： J.霍尼;C.赖斯威格;A.R.卡蒂;M.斯皮纳西 -专利权人： SAP欧洲公司
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本文公开了使用端到端深度学习的光学字符识别的系统、方法和计算机程序产品实施例。在实施例中，光学字符识别系统可以训练神经网络以标识像素图像的字符，向字符分配索引值，并且识别字符的不同格式，诸如区分手写字符和机打字符。所述神经网络还可以被训练为标识字符的组，并生成边界框以分组这些字符。所述光学字符识别系统然后可以基于像素数据分析文档以标识字符信息，并产生分割掩码，诸如类型网格分割掩码、和一个或多个边界框掩码。所述光学字符识别系统可以供应这些掩码作为输出，或者可以组合掩码以生成具有光学识别字符的接收的文档的版本。
使用端到端深度学习识别字符手写

[发明专利]语境化文本描述-CN201911105386.1在审
发明人： D.维尔科斯基;C.赖斯威格;S.金;H.T.丁 -专利权人： SAP欧洲公司
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2020-08-21 - 主分类号： G06F40/103 文献下载
摘要：各种示例涉及分类文本的系统和方法。计算装置可以从数据库存取包括有序单词的第一集合的输入样本。计算装置可以使用单词级语言模型生成输入样本的第一语言模型特征向量，并且使用部分单词级语言模型生成输入样本的第二语言模型特征向量。计算装置可以使用目标模型、输入样本、第一语言模型特征向量、和第二语言模型特征向量生成输入样本的描述符；以及将输入样本的描述符写入到数据库。
语境文本描述

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