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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]使用基于图像运动度量的表情预测-CN202180029499.7在审
发明人： D·J·多纳奇;S·拉金德兰 -专利权人：奇跃公司
申请日： 2021-04-19 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：公开了用于训练机器学习模型以预测用户表情的技术。接收多个图像，该多个图像中的每个图像至少包含用户的面部的一部分。基于多个图像计算运动度量的多个值，运动度量的多个值中的每个值指示用户的面部的运动。基于运动度量的多个值计算表情单元的多个值，表情单元的多个值中的每个值对应于用户的面部正在产生表情单元的程度。使用多个图像和表情单元的多个值来训练机器学习模型。
使用基于图像运动度量表情预测

[发明专利]卷积神经网络的结构学习-CN202210954415.7在审
发明人： A·拉比诺维奇;V·巴德里娜拉亚楠;D·德通;S·拉金德兰;D·B·李;T·J·马利耶维奇 -专利权人：奇跃公司
申请日： 2017-03-13 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种通过利用网络旨在解决的数据/问题中的相关性来实现神经网络的结构学习的改进方法。描述了一种贪婪方法，该方法从底部卷积层一直到全连接层找到信息增益的瓶颈。不是简单地使架构更深，而是仅在需要时添加附加的计算和容量。
卷积神经网络结构学习

[发明专利]卷积神经网络的结构学习-CN201780016251.0有效
发明人： A·拉比诺维奇;V·巴德里娜拉亚楠;D·德通;S·拉金德兰;D·B·李;T·J·马利耶维奇 -专利权人：奇跃公司
申请日： 2017-03-13 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本公开提供了一种通过利用网络旨在解决的数据/问题中的相关性来实现神经网络的结构学习的改进方法。描述了一种贪婪方法，该方法从底部卷积层一直到全连接层找到信息增益的瓶颈。不是简单地使架构更深，而是仅在需要时添加附加的计算和容量。
卷积神经网络结构学习

[发明专利]有源低功率终端-CN202180006688.2在审
发明人： J·T·孔特雷拉斯;R·A·扎凯;S·拉金德兰;V·P·拉马钱德拉 -专利权人：西部数据技术公司
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G11C7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种有源终端电路，其包括连接到传输线的输入节点、第一晶体管和第二晶体管。该传输线向该输入节点提供信号。该第一晶体管是连接在高电压源和该输入节点之间的二极管。当该信号处于低逻辑电平时，该第一晶体管终止该信号。该第二晶体管是连接在该输入节点和低电压源之间的二极管。当该信号处于高逻辑电平时，该第二晶体管终止该信号。
有源功率终端

[发明专利]使用离轴相机的眼睛跟踪和注视估计-CN202080059575.4在审
发明人：武正阳;S·拉金德兰;T·范阿斯;J·齐默尔曼;V·巴德里娜拉亚楠;A·拉比诺维奇 -专利权人：奇跃公司
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06F3/00 文献下载
摘要：公开了与计算可穿戴设备的用户的注视向量有关的技术。可以通过第一和第二训练步骤来训练神经网络。神经网络可包括特征编码层集合和多个任务特定层集合，每个任务特定层集合对特征编码层集合的输出进行操作。在第一训练步骤期间，第一眼睛的第一图像可被提供给神经网络，可以使用神经网络来生成眼睛分割数据，并且可以训练特征编码层集合。在第二训练步骤期间，第二眼睛的第二图像被提供给神经网络，可以使用神经网络生成网络输出数据，并且可以训练多个任务特定层集合。
使用相机眼睛跟踪注视估计

[发明专利]使用离轴相机执行眼睛跟踪的方法和系统-CN201980041066.6在审
发明人： V·巴德里娜拉亚楠;Z·吴;S·拉金德兰;A·拉比诺维奇 -专利权人：奇跃公司
申请日： 2019-06-24 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06F3/00 文献下载
摘要：提供了使用被训练过的神经网络估计眼睛的凝视矢量的系统和方法。可以从相机接收眼睛的输入图像。可以向神经网络提供输入图像。可以使用神经网络生成网络输出数据。网络输出数据可以包括二维(2D)瞳孔数据、眼睛分割数据和/或角膜中心数据。可以基于网络输出数据来计算凝视矢量。先前可以通过以下方式训练神经网络：向神经网络提供训练输入图像、生成训练网络输出数据、接收真实(GT)数据、基于训练网络输出数据与GT数据之间的差来计算误差数据、以及基于误差数据来修改神经网络。
使用相机执行眼睛跟踪方法系统

[发明专利]用于神经网络的多任务学习的元学习-CN201880072862.1在审
发明人： A·拉比诺维奇;V·巴德里娜拉亚楠;S·拉金德兰;李镇宇 -专利权人：奇跃公司
申请日： 2018-11-09 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：描述了用于通过单个神经网络自动学习子任务的元学习的方法和系统。神经网络学习任务的顺序可能会影响网络的性能，而元学习方法可以使用任务级别课程进行多任务训练。任务级别课程可以通过监测训练过程中损失函数的轨迹来学习。元学习方法可以在训练过程中学习适应任务损失平衡权重，以提高现实世界数据集上多个任务的性能。有利地，学习动态地平衡不同任务损失之间的权重比使用由昂贵的随机搜索或启发式方法确定的静态权重可以导致更高的性能。元学习方法的实施例可以用于计算机视觉任务或自然语言处理任务，并且训练的神经网络可以由增强或虚拟现实设备使用。
用于神经网络任务学习

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