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]基于血型验证的门禁管理装置-CN201310340409.3无效
  • 梁敏明 - 和县康鸿工业设计有限公司
  • 2013-08-06 - 2015-02-11 - G07C9/00
  • 基于血型验证的门禁管理装置,包括一个门禁装置(1),设置血型数据(2),血型数据(2)收集有许可人员的血型敏感资料,门禁装置(1)边设置血液抽样分析装置(3)、提示装置(4),当所采血样数据与数据(2)的数据一致则门禁装置予以放行,否则发出提示信息,拒绝放行;采用中指或食指取样;血液抽样分析装置(3)具备常规验血功能;提示的方式为声音或LED灯光显示;当血液抽样分析装置(3)发现非健康验血参数
  • 基于血型验证门禁管理装置
  • [发明专利]在线升级过程中的信息翻译实现方法及装置-CN200710177276.7无效
  • 何建成;涂伯颜 - 华为技术有限公司
  • 2007-11-13 - 2009-05-20 - G06F9/44
  • 一种在线升级过程中的信息翻译方法及装置,其主要包括:首先,在执行在线升级操作的过程中,信息处理实体接收信息,所述信息的版本与信息处理实体当前使用的软件版本不一致;之后,信息处理实体中的信息翻译实体调用预先设置的该信息的版本对应动态翻译,并利用该动态翻译对接收到的信息进行翻译处理。可见,本发明实施例中是将用于保存翻译操作需要的参数信息的动态翻译与信息翻译层分开建立,从而可以在占用较少资源的情况下,灵活、快捷地支持针对不同版本的信息格式的翻译操作。
  • 在线升级过程中的信息翻译实现方法装置
  • [发明专利]一种法院被执行人履行能力评估的方法-CN202010639273.6在审
  • 李宇辉 - 浙江公共安全技术研究院有限公司
  • 2020-07-06 - 2020-10-20 - G06Q40/02
  • 本发明公开了一种法院被执行人履行能力评估的方法,利用被执行人的身份信息、案件信息、行为信息、关系信息、消费信息和财产信息作为特征训练模型,并输出履行能力评分,包括如下步骤:步骤一、数据预处理,包括数据关联、数据清洗、连续特征值处理;步骤二、特征工程,采用特征编码和特征选择;步骤三、模型训练,分别通过XGBoost模型、随机森林模型和标签传播模型进行模型训练;步骤四、模型调参,采用改进网格搜索对XGBoost、随机森林模型自动调参寻找最优参数;步骤五、模型融合,将每个模型输出的执行分数乘以模型的权重,然后对相乘后的各模型分数求和得到最终的履行能力评分。
  • 一种法院被执行人履行能力评估方法
  • [发明专利]一种风控分析模型的评估方法及装置-CN202110355580.6在审
  • 王展昭;邱芳芳;谭领航;张晨 - 重庆度小满优扬科技有限公司
  • 2021-04-01 - 2021-06-04 - G06Q40/02
  • 本申请提供的风控分析模型的评估方法及装置,针对原始风控分析模型进行部分参数调整得到实验风控分析模型。获取实验风控分析模型输出的实验模型结果,进一步分析实验模型结果得到实验结果指标;以及,获取非实验风控分析模型输出的参照模型结果,进一步分析参照模型结果得到参照结果指标。然后,基于T‑test单独立样本公式,根据参照结果指标和实验结果指标计算得到该实验结果指标的置信度,进而根据该指标的置信度确定实验风控分析模型的分析效果。这种参考结果指标的置信度评估模型分析结果可信度的方式,能够确定出实验模型的分析结果更准确。
  • 一种分析模型评估方法装置
  • [发明专利]处理图像、图像分割模型的方法及设置图像背景的方法-CN202210536931.8在审
  • 肖育豪;杨凤海 - 阿里巴巴(中国)有限公司
  • 2022-05-17 - 2022-09-23 - G06V10/26
  • 本说明书实施例提供处理图像、图像分割模型的方法及设置图像背景的方法,其中所述处理图像分割模型的方法包括:获取教师模型的图像分割任务分支针对图像分割样本输出的第一分割结果;获取学生模型的图像分割任务分支针对所述图像分割样本输出的第二分割结果;获取所述教师模型的边缘检测任务分支针对所述图像分割样本输出的第一边缘检测结果;获取所述学生模型的边缘检测任务分支针对所述图像分割样本输出的第二边缘检测结果;基于教师模型与学生模型输出结果的差异计算所述学生模型的损失;基于损失调整所述学生模型模型参数,得到更新的学生模型
  • 处理图像分割模型方法设置背景
  • [发明专利]一种轻量化模型训练方法、装置、设备和介质-CN202310793747.6在审
  • 孔欧 - 上海蜜度信息技术有限公司
  • 2023-06-30 - 2023-10-24 - G06V10/764
  • 本发明涉及一种轻量化模型训练方法、装置、设备和介质,其中训练方法包括:基于图像分类大模型构建图像分类轻量化模型,将训练数据分别输入图像分类大模型和图像分类轻量化模型,得到图像分类任务最终损失;基于目标检测大模型构建目标检测轻量化模型,将训练数据分别输入目标检测大模型和目标检测轻量化模型,得到目标检测任务的最终损失;将所述图像分类任务最终损失和目标检测任务的最终损失进行加权求和,得到联合任务损失,基于所述联合任务损失采用采用梯度下降法更新所述图像分类轻量化模型和目标检测轻量化模型中的参数本发明能够提升轻量化模型的效果。
  • 一种量化模型训练方法装置设备介质
  • [发明专利]一种深度学习模型的超参数调优方法-CN201911053421.X有效
  • 傅啸 - 杭州电子科技大学
  • 2019-10-31 - 2022-02-18 - G06F16/35
  • 本发明公开了一种深度学习模型的超参数调优方法。本发明步骤如下:步骤1:文本数据的预处理,对文本数据进行标注;步骤2:构建深度学习模型;步骤3:对深度学习模型进行训练,通过增加模型深度的方式使得模型在训练集上对数据过拟合,利用过拟合模型来保证对训练数据充分利用,并逐步减少模型深度来微调模型,最后根据测试集上的表现选择最优的模型深度;步骤4、模型预测;对需要预测的文本内容,利用步骤3训练好的深度学习模型,得到文本数据标记的预测值,可以说明文本内容与业务的相关程度本发明能够有效检验深度学习模型架构选择的正确性。
  • 一种深度学习模型参数方法

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