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]基于高分遥感影像语义分割图融合成多分类语义图的方法-CN201911051954.4有效
  • 解梅;彭清;付威福;王裕;贺凯 - 电子科技大学
  • 2019-10-31 - 2022-05-03 - G06V10/764
  • 本发明提供一种基于高分遥感影像语义分割图融合成多分类语义图的方法,图像数据集送入语义分割网络训练模型组,并且计算每个模型的置信度;将待预测的高分遥感影像输入到模型组中,得到各个模型输出的结果以及初始预测概率矩阵;将模型的置信度和对应的初始预测概率矩阵相乘到待预测的高分遥感影像对于该模型中的最终判别概率矩阵;在对像素点按结果进行分类时,对于分类冲突的像素点,将像素点在模型组中最终判别概率矩阵对应位置概率值最大的那个类别作为当前像素点的分类的类别本发明能有效提高最终合成分类图的整体分类精度以及IoU和kappa系数指标。
  • 基于高分遥感影像分类语义分割融合方法
  • [发明专利]一种利用有序信息的文本分级方法及装置-CN202210845265.6有效
  • 殷晓君;宋国龙;余江英;林若;马瑞祾;王鸿滨 - 北京语言大学
  • 2022-07-19 - 2022-10-21 - G06F16/35
  • 方法包括:根据预设的文本等级的数量,确定初始模型的数量;根据预设的文本等级以及初始样本,确定每个初始模型对应的正样本以及负样本;根据每个初始模型对应的正样本数据以及负样本数据,训练对应的初始模型,得到训练完毕的多个模型;将待分级文本分别输入到多个模型中,得到每个模型输出的概率;根据每个模型输出的概率,得到待分级文本对应的文本等级。采用本发明,通过将一个多分类问题转化为多个问题,有效利用了文本等级固有的有序性信息,提升了文本分级的准确率。
  • 一种利用有序信息文本分级方法装置
  • [发明专利]基于模型的多分类方法、装置、电子设备及介质-CN202110318230.2在审
  • 庞宇嘉;彭琛;汪伟 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2021-03-25 - 2021-05-14 - G06K9/62
  • 本发明涉及智能决策技术,揭露了一种基于模型的多分类方法,包括:对训练数据集及验证数据集进行标注,利用训练数据集构建并训练模型,并根据验证数据集进行验证调整,得到标准模型,将待处理数据集输入标准模型中,得到结果,对标准模型进行解析,得到贡献度矩阵,按照多分类标注对贡献度矩阵进行聚合处理,得到贡献度聚合矩阵,并根据贡献度聚合矩阵及结果,得到多分类结果。此外,本发明还涉及区块链技术,所述结果可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于模型的多分类装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决利用多分类模型进行多分类具有不稳定性的问题。
  • 基于分类模型方法装置电子设备介质
  • [发明专利]文本分类模型的训练方法、装置、设备及可读存储介质-CN202110484862.6在审
  • 付红雷 - 广联达科技股份有限公司
  • 2021-04-30 - 2022-11-01 - G06F16/35
  • 本发明公开了一种文本分类模型的训练方法、装置、设备及可读存储介质。其中,该方法包括:获取第一模型和第模型,其中,第一模型和第模型通过协同训练得到;获取无标记样本经过第一模型打标签的第一标记样本;将第一标记样本补入第模型的训练集中,基于补入第一标记样本的训练集对第模型进行训练,得到更新的第模型;采用评估集对更新后的第模型进行测试,确定更新后的第模型的第一准确率;基于第一准确率对第一模型和更新后的第模型再次进行协同训练。通过实施本发明,避免未标记样本上的错误标签影响文本分类模型的训练准确率,保证了文本分类模型的分类准确率。
  • 文本分类模型训练方法装置设备可读存储介质
  • [发明专利]分类模型训练方法以及分类方法-CN202210102315.1在审
  • 蒋乐怡 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2022-01-27 - 2022-05-17 - G06K9/62
  • 本申请涉及一种分类模型训练方法以及分类方法。所述分类模型训练方法包括:获取第一模型、第模型和样本数据;将样本数据输入第一模型,得到第一预测结果,并将样本数据输入第模型,得到第预测结果;比对第一预测结果和第预测结果,得到与第一模型对应的第一训练数据以及与第模型对应的第训练数据;通过第一训练数据对第一模型进行训练,得到训练后第一模型,并通过第训练数据对第模型进行训练,得到训练后第模型;根据训练后第一模型和训练后第模型,得到目标分类模型。采用本分类模型训练方法能够支持准确分类
  • 分类模型训练方法以及
  • [发明专利]一种负样本引导的自蒸馏病理图像分析方法-CN202211192738.3在审
  • 骆潇原;宋志坚;王满宁 - 复旦大学
  • 2022-09-28 - 2022-12-16 - G06T7/00
  • 本发明涉及一种负样本引导的自蒸馏病理图像分析方法,包括:对整张病理图像进行预处理,得到第一视图和第视图;构建第一网络和第网络,基于第一视图对第一网络进行自蒸馏学习训练,得到第一预测结果;通过第一预测结果和第视图训练第网络,分别得到第一损失函数和第损失函数;基于第一损失函数和第损失函数优化第网络的参数,并同时更新第一网络的参数,得到训练好的第一网络和第网络;通过训练好的第网络,进行病理图像分析,得到分析结果。
  • 一种样本引导蒸馏病理图像分析方法
  • [发明专利]分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011553694.3在审
  • 衣志昊;刘洋;陈天健 - 深圳前海微众银行股份有限公司
  • 2020-12-24 - 2021-03-19 - G06K9/62
  • 本发明提供一种多分类模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品,方法包括:获取携带标签的训练样本,标签用于指示训练样本对应的结果;对训练样本进行标签转换,使训练样本携带多分类标签,多分类标签用于指示训练样本对应的多分类结果;获取第参与方设备发送的多分类预测结果,多分类预测结果为通过多分类模型对携带多分类标签的训练样本预测得到;对多分类预测结果进行结果转换,得到多分类模型对应的预测结果;基于预测结果与标签指示的结果间的差异,更新多分类模型的参数。这样,将问题转换为多分类问题,难以从梯度信息中判断出标签信息,进而保护标签信息不被泄露。
  • 分类模型训练方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]图像分类方法以及相关装置、设备-CN202210289027.1在审
  • 张枫 - 广州虎牙科技有限公司
  • 2022-03-22 - 2022-07-08 - G06F16/55
  • 本申请公开了图像分类方法以及相关装置、设备,其中,图像分类方法包括:获取到待分类图像;对待分类图像进行特征提取,得到待分类图像的特征向量;对特征向量进行第一处理、第处理、前景检测以及特征分类处理,得到特征向量的第一结果、第结果、前景检测结果以及特征分类结果;基于第一结果、第结果、前景检测结果以及特征分类结果得到待分类图像的分类结果;其中,第处理的分类类型包括第一处理的分类类型及其对应的子类型,且第处理的分类类型与特征分类分类类型相同。上述方案,能够提高图像分类精度。
  • 图像分类方法以及相关装置设备
  • [发明专利]一种基于决策树支持向量机的帧间图像编码方法-CN202211277913.9有效
  • 蒋先涛;柳云夏;郭咏梅;郭咏阳 - 宁波康达凯能医疗科技有限公司
  • 2022-10-19 - 2023-07-18 - H04N19/70
  • 本发明公开了一种基于决策树支持向量机的帧间图像编码方法,涉及图像处理技术领域,包括步骤:提取目标画面组中的第一帧作为参考帧,并根据各分组提取参考帧在各编码深度下相应的目标特征集;根据目标特征集,对相应分组所匹配的支持向量机,进行参考帧各编码深度下的划分训练;通过相应支持向量机进行不同分组进行划分判定,并通过分类距离和最优超平面进行分类优化,最终根据优化后的分类结果进行编码块划分。本发明通过支持向量机的运用,将复杂的编码块QTMT同步划分判定简化为多个连续的判定问题,从而大大降低了编码复杂度,提高了编码效率。
  • 一种基于决策树支持向量图像编码方法
  • [发明专利]对抗样本的识别方法及装置-CN202011016784.9在审
  • 戴挺;时杰;董国良;孙军 - 华为技术有限公司;新加坡管理大学
  • 2020-09-24 - 2022-03-29 - G06K9/62
  • 本申请提供了人工智能领域中的一种对抗样本的识别方法和装置,该方法包括:获取待识别的输入样本;将输入样本分别输入第一模型和第模型,得到输入样本的第一结果和输入样本的第结果,其中,第一模型和第模型为功能相同的不同模型,第一结果为第一模型对输入样本进行分类后得到的,第结果为第模型对输入样本进行分类后得到的;基于第一结果和第结果,识别输入样本为对抗样本或非对抗样本。
  • 对抗样本识别方法装置
  • [发明专利]一种养殖箱-CN201810930197.7有效
  • 韩清;韩哲;陈成;向泽霞;万春雁 - 句容市南湖有机农业发展有限公司
  • 2018-08-15 - 2021-06-04 - A01K61/95
  • 本发明公开一种养殖箱,包括从上而下依次套装式安装的第一箱、第箱和第三箱;该所述的三个分类箱的体积依次增大,并且三个分类箱的上端均设置有开口;并且第箱的开口设置与第一箱的箱底大小相适配,第三箱的开口设置与第箱的箱底大小相适配;所述的第一箱从第箱的开口伸出到第箱中固定安装,并且所述的第一箱的箱侧壁底端还设置有横向贯通到第箱中的第一鱼筒。本装置中在第箱和第三箱上端两侧还设置有铰接的密封盖板;分类饲养结束后,需要将这些鱼取出的时候,只要将阀体打开将水全部放出,然后打开密封盖板即可将三个箱体内的鱼有序取出即可,使用方便。
  • 一种养殖

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