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]一种基于预测的事务调度方法及系统-CN202311037781.7在审
  • 刘雨蒙;赵怡婧;王碧聪;王潮;徐帆江;苏毅 - 北京遥感设备研究所
  • 2023-08-17 - 2023-09-15 - G06F9/46
  • 得到新到来事务的特征表达;在数据库中提取相关数据库事务日志,进行日志解析,得到日志解析结果;根据所述日志解析结果,利用无监督模型DBSCAN聚类得到各类别中心特征;根据所述新到来事务的特征表达、所述各类别中心特征利用余弦相似预测新到来事务与各类别中心特征之间的相似关系,根据所述相似关系进行事务调度,调整事务队列。根据相似关系进行事务调度,调整事务队列,降低事务中止的概率。使用余弦相似进行计算,余弦相似具有较好的效果,计算量更低。均衡配置资源,提高系统事务吞吐量以及事务处理稳定性。
  • 一种基于预测事务调度方法系统
  • [发明专利]基于领域相似度量方法的统计机器翻译方法-CN201310689351.3无效
  • 曹海龙;刘淋;赵铁军;郑德权;杨沐昀;徐冰;朱聪慧 - 哈尔滨工业大学
  • 2013-12-16 - 2014-03-12 - G06F17/28
  • 于领域相似度量方法的统计机器翻译方法,涉及机器翻译技术领域。它解决了现机器翻译技术中选取平行语料的方法中,采用余弦函数与词频来作为领域间相似的度工具并不能反应实际的相似程度以及忽略了文字背后的语义关联,而导致选取的平行语不能反映实际含义、最终影响翻译结果准确的问题本发明是在现有统计机器翻译方法中,在从双语平行的训练语料库中选取与翻译文本的领域相似高的若干篇文档作为训练语料,其中判断相似的方法为:用相对词频或主题模型作为特征代表,采用余弦距离数、变分距离函数、欧式距离函数、偏斜距离函数或者JS距离函数作为相似度函数进行档相似度量。
  • 基于领域相似性度量方法统计机器翻译
  • [发明专利]一种宝石相似度量数据处理方法及相关设备-CN202011032443.0在审
  • 贺亮亮;郑康元 - 广州华多网络科技有限公司
  • 2020-09-27 - 2020-12-22 - G06K9/62
  • 本申请公开的一种宝石相似度量数据处理方法及相关设备,通过获取第一宝石图片和参考宝石图片并进行预处理,得到第一宝石图片组和参考宝石图片组;组合第一宝石图片组和参考宝石图片组,得到多个宝石图片对;将每一宝石图片对输入预先建立的深度学习模型,输出对应的宝石图片向量对;基于每一宝石图片向量对中的宝石图片向量计算余弦距离;由获取的所有余弦距离中,选取最大的余弦距离作为第一宝石和参考宝石的相似度量数据。本申请,结合深度学习模型得到两张宝石图片的相似度量数据,基于该相似度量数据和参考宝石对第一宝石进行分类、推荐等产品处理。该过程不需要依赖人工经验,可以自动完成,且效率高易于大规模推广。
  • 一种宝石相似性度量数据处理方法相关设备
  • [发明专利]基于相似度正切映射的快速医学高光谱影像分类方法-CN202310016620.3有效
  • 马晓鹏;张成龙;于德新;杨晓丽;程启元 - 山东大学
  • 2023-01-06 - 2023-05-16 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于相似度正切映射的快速医学高光谱影像分类方法,涉及高光谱图像处理技术领域,包括:对待分类的医学高光谱影像进行预处理;在待分类的医学高光谱影像上提取样本集;将样本集分为训练样本集和测试样本集;通过训练样本集构建余弦相似度正切映射模型;将测试样本集输入余弦相似度正切映射模型,获得分类结果。通过对余弦相似度做正切映射以评估像素之间的相似程度,然后借助联合局部区域计算待分类像素与不同类别训练样本之间的相似。经过正切映射的余弦相似度能够有效降低异质像素的干扰,保证MHSI空间光谱信息的充分利用。之后根据相似大小划分待分类像素的类别标签,快速获取稳定的分类结果。
  • 基于相似正切映射快速医学光谱影像分类方法
  • [发明专利]一种人体跌倒状态识别方法及装置-CN201610716484.9在审
  • 赵国如;贾慧玉 - 深圳先进技术研究院
  • 2016-08-24 - 2017-01-25 - G06K9/00
  • 所述人体跌倒状态识别方法包括步骤a提取跌倒动作和日常动作的特征向量;步骤b计算所有跌倒动作特征向量的两两相似,以及日常动作特征向量与跌倒动作特征向量的两两相似,得到跌倒动作特征相似度所对应的余弦值取值区间,以及日常动作和跌倒动作特征相似度所对应的余弦值取值区间;步骤c根据所述跌倒动作特征相似度所对应的余弦值取值区间以及日常动作特征和跌倒运动特征相似度所对应的余弦值取值区间对动作特征进行归类,实现跌倒状态的识别本发明计算简单,提高了人体跌倒状态识别的准确,降低了开发成本,从而使跌倒报警装置产品有更高的性价比。
  • 一种人体跌倒状态识别方法装置

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