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]一种内容分类的方法、系统-CN200810065626.5有效
  • 唐杰;刘燚灵 - 华为技术有限公司
  • 2008-01-23 - 2009-07-29 - H04L12/58
  • 本发明公开了一种内容分类方法,包括:内容分类请求实体向内容分类提供实体发送分类能力协商请求,请求所述的内容分类提供实体的分类能力;接收所述内容分类提供实体返回的该内容分类提供实体的分类能力。此外,本发明还公开了一种内容分类系统,内容分类请求实体、内容分类提供实体。通过分类能力协商或者订阅可以就内容分类能力进行充分的了解,使内容分类请求实体或者内容分类提供实体能够详细地、清楚准确地、及时地获得相互之间的内容分类能力信息。
  • 一种内容分类方法系统
  • [发明专利]一种基于UE能力进行通信的方法和UE及网络侧设备-CN202010094013.5在审
  • 许萌;梁靖 - 大唐移动通信设备有限公司
  • 2020-02-14 - 2021-08-17 - H04W74/00
  • 本发明提供一种基于UE能力进行通信的方法和UE及网络侧设备,该方法包括:UE确定所属的UE能力分类等级;根据确定的UE能力分类等级接入网络,或者,将确定的UE能力分类等级上报给网络侧设备,或者,根据确定的UE能力分类等级接入网络,并将确定的UE能力分类等级上报给网络侧设备;网络侧设备控制预设类型的UE的接入,所述预设类型的UE能够确定所属的UE能力分类等级;和/或接收UE上报的UE能力分类等级,基于所述UE能力分类等级对所述UE进行接入和/或调度。本发明提供的方案解决了现有基于用户终端UE能力进行通信的方法无法更有效的上报低复杂度UE的UE能力,并使网络侧设备较好的识别该类型UE的问题。
  • 一种基于ue能力进行通信方法网络设备
  • [发明专利]基于子类问题分类能力度量的Filter特征选取方法-CN201610342864.0在审
  • 王淑琴;梁颖 - 天津师范大学
  • 2016-05-23 - 2016-10-12 - G06F19/00
  • 本发明公开了一种基于子类问题分类能力度量的Filter特征选取方法。该方法与大多现有方法的最主要区别在于不是使用以单一值作为特征的分类能力评价标准,而是用特征对各个子问题分类能力及它们的加权平均值来度量,特别看重特征对子类问题的分类能力。该方法既能确保总分类能力强的特征被选择,也能确保对子类问题分类能力强但总分类能力不强的特征也被选择,从而获得特征分类能力更准确的排序评价,也就获得了更好的特征子集,以有效减少冗余特征,提高分类预测准确率本发明的方法可用于癌症数据集的分类预测,改进预测准确率,有利于发现癌症标志物,进而促进癌症的早期诊断和治疗癌症的靶向药物的研制。
  • 基于子类问题分类能力度量filter特征选取方法
  • [发明专利]一种在社交网络中挖掘能力用户的方法和装置-CN201610147532.7在审
  • 张炜 - 微梦创科网络科技(中国)有限公司
  • 2016-03-15 - 2016-07-27 - G06Q50/00
  • 本发明实施例提供一种在社交网络中挖掘能力用户的方法和装置,所述方法包括:根据社交网络的领域分类,确定初始的能力标签集合;获取用户的标签列表,根据用户的标签列表对初始的能力标签集合进行各领域分类下的相关词扩充,获得扩充后的能力标签集合;根据用户的标签列表和扩充后的能力标签集合进行用户能力计算,获得用户在各领域分类下的能力得分;如果一用户在某个领域分类下的能力得分满足预设条件,则挖掘出所述用户为该领域分类下的能力用户上述技术方案具有如下有益效果:通过标签分类来发现领域专家,而避免了博文分析,且领域适应性强,应用广,具有算法简单,运行速度快等特点。
  • 一种社交网络挖掘能力用户方法装置
  • [发明专利]基于分类能力结构向量互补的最优特征子集选取方法-CN201510621401.3有效
  • 王淑琴 - 天津师范大学
  • 2015-09-25 - 2018-07-24 - G06K9/62
  • 本发明针对大多现有方法以单一值作为特征或特征子集的分类能力评价标准,提出一种新的基于分类能力结构向量互补的最优特征子集选取方法。该方法通过定义二进制形式的特征分类能力结构向量分类能力结构向量互补特征,采用二分法计算各个子类问题中特征分类区分能力的阈值这种方法不仅充分考虑每个特征对于不同类别的分类能力不同的评价,而且也在特征选取过程中遵循分类能力结构互补性最大化的原则。它既符合优势互补的自然规律,也能将特征分类信息发挥到极致,从而获得更好的特征子集,以有效减少冗余特征,提高分类预测准确率。
  • 基于分类能力结构向量互补最优特征子集选取方法
  • [发明专利]一种基于深度学习模型的教师微能力评价方法-CN202210949034.X在审
  • 闫寒冰;林梓柔 - 华东师范大学
  • 2022-08-09 - 2022-11-29 - G06Q10/06
  • 本发明公开了一种基于深度学习模型的教师信息化教学微能力评价方法,其特点是该方法包括:构建教师微能力分类框架、设计教师微能力分类标准和评价标准、从移动听评课系统采集评课数据、清洗和变换评课文本、对评课文本进行微能力分类标准和微能力水平评价、构建基于预训练的深度学习教师微能力分类模型、构建基于注意力机制的深度学习教师微能力评价模型、通过预测和加权平均得到教师微能力分类预测结果和微能力水平评价结果,以及将教师微能力分析结果可视化至教师个体画像等步骤本发明与现有技术相比具有多角度科学评价教师课堂能力,提升数据真实性和准确率,减少人工采集工作量和分析成本,具有较高的研究实践价值。
  • 一种基于深度学习模型教师能力评价方法
  • [发明专利]分类器集成方法-CN201911190020.9在审
  • 张羽;张昊;尚轲;毛贵超;王铨;雷韬;张月文 - 天津津航技术物理研究所
  • 2019-11-28 - 2020-05-08 - G06K9/62
  • 本发明属于目标检测技术领域,具体涉及一种分类器集成方法。包括:S1:使用分类器训练方法训练满足系统实时性能需求的分类器A;S2:抽取组成分类器A的所有分类器单元对训练样本分类分类置信度;S3:将步骤2得到的分类置信度作为新一轮训练特征训练得到分类器B;S4:将分类器A和B联合起来对待分类样本进行分类。本发明所使用的弱分类器通常具有计算简单,运算量低的特点,但分类能力却不能满足工程应用的需求,使用本发明提出的方法使得弱分类器能够以更加合理的方式集成起来,使得同样的弱分类器能够集成得到分类能力更强的强分类器如此来提高最终的强分类器的分类性能,从而获得了更高的分类能力,可以达到工程应用的目的。
  • 分类集成方法
  • [发明专利]一种教育测评系统-CN201611140924.7在审
  • 罗小兵 - 四川省中认信安技术服务有限公司
  • 2016-12-12 - 2017-05-31 - G06Q10/06
  • 本发明属于测评系统技术领域,尤其涉及一种教育测评系统,所述人员能力评估模块用于人员评估子模块集中的各分类子模块分别通过个人能力分类评估公式得出个人能力分类评估值,通过个人能力分类评估值的累加得出个人能力评估值,本发明解决了现有技术存在现有评价系统不能适用集成评测、审查、教育改进等项目的综合评价系统的问题,具有提高了测评系统的综合评估性能、准确而客观的评测员工的个人能力、有效而客观的评测企业的综合能力、提高了员工培训的针对性的有益技术效果
  • 一种教育测评系统

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