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]一种在线学习系统-CN201911273467.2在审
  • 吴雪莹 - 徐州三诚教育科技有限公司
  • 2019-12-12 - 2020-03-24 - G09B7/02
  • 本发明公开了一种在线学习系统,包括:在线学习模块,用于存储学习试题,并为学生提供在线学习在线测试模块,其与所述在线学习模块相连,随机选取于在线学习模块中的存储学习试题,并为学生提供模拟测试在线评估模块,其与所述在线测试模块相连接,用于根据在线测试的结果评判学习在线学习的能力。该在线学习系统结构简单,学习方便,便于提高学生的学习能力。
  • 一种在线学习系统
  • [发明专利]一种基于web在线学习的资源访问平台-CN201911054687.6在审
  • 谢菲;罗立力;姜丹;方曦;项斌;梅嘉馨;敖志敏;方继明;蒙锐 - 贵州电网有限责任公司
  • 2019-10-31 - 2020-03-17 - G06F16/958
  • 本发明公开了一种基于web在线学习的资源访问平台,包括在线学习终端、用户注册模块、登录模块、用户管理模块、权限模块、课程学习模块、统计报表模块、教学管理模块、通知管理模块和课程论坛模块,所述课程学习模块包括在线学习模块、在线解析模块、在线测试模块、在线答疑模块和在线实验模块,所述在线学习模块依次与所述在线解析模块及所述在线测试模块连接,所述在线解析模块与所述在线答疑模块连接,所述在线答疑模块与所述在线实验模块连接,所述在线测试模块与所述在线实验模块连接有益效果:解决了终身教育背景下,web方面数字化学习中线上资源和组织无序化的问题,为在线学习提高系统性,权威性,实用性。
  • 一种基于web在线学习资源访问平台
  • [发明专利]一种基于网络的在线学习评估系统-CN201710266797.3在审
  • 许小媛 - 江苏开放大学
  • 2017-04-21 - 2017-06-13 - G09B5/14
  • 本发明公开了一种基于网络的在线学习评估系统,其特征在于包含登录模块,学习者登录在线学习评估系统;课程选择模块,学习者选择需要学习测试的课程;评估模块,对学习在线测试结果、讨论的问题或者在线答疑的问题进行评估分析;学习推荐模块,制定学习推荐供学习者选择。本发明在文字资料学习模块以及视频资料学习模块后设有章节在线测试,这样可以很好的检查学习学习的效果,如果不做章节在线测试将不能再继续学习下一章节,并且该系统还有设有学习推荐模块,在评估后发现学习者一些知识掌握的并不是很好时,系统根据总结将会给学习者推送学习推荐模块。
  • 一种基于网络在线学习评估系统
  • [发明专利]基于在线式增量学习的模糊测试用例选择方法和装置-CN202010791542.0有效
  • 马锐;李斌斌;贺金媛;王雪霏;王夏菁 - 北京理工大学
  • 2020-08-07 - 2022-08-19 - G06F11/36
  • 本发明公开了一种基于在线式增量学习的模糊测试用例选择方法和装置。该方法以测试用例特征作为输入,测试用例质量评分作为输出组成训练样本;该测试用例特征包括测试用例自身特征、模糊测试执行特征、模糊测试执行效果特征和硬件程序追踪得到的指令特征;利用模糊测试变异且执行过的初始测试用例构建训练样本集,对在线式增量学习模型进行训练;获取候选测试用例的所述测试用例特征输入在线式增量学习模型,获得预测的测试用例质量评分,选取质量最优测试用例进行模糊测试;将所述候选测试用例的测试用例特征及为其预测的测试用例质量评分组成新训练样本,加入到在线式增量学习模型的训练样本集中以优化模型。使用本发明能够提高模糊测试效率。
  • 基于在线增量学习模糊测试选择方法装置
  • [发明专利]基于经验的在线学习方法、装置、设备及存储介质-CN202011093951.X在审
  • 李卫东 - 武汉智云优鸿科技有限公司
  • 2020-10-12 - 2021-01-15 - G06F9/445
  • 本申请提供一种基于经验的在线学习方法、装置、设备及存储介质,涉及互联网技术领域。该方法包括:响应于经验学习结束控件的选择操作,在图形用户界面上显示第一例题学习界面,第一例题学习界面显示有经验内容对应的学习例题内容,以及例题学习结束控件;响应于例题学习结束控件的选择操作,在图形用户界面上显示测试界面,测试界面显示有经验内容对应的测试试题;响应于测试试题的试题作答操作,若基于试题作答操作对应的作答以及测试试题对应的预设解答内容确定测试试题的作答正确,则确定经验学习结束。相对于现有技术,避免了用户在线学习效果不佳的问题。
  • 基于经验在线学习方法装置设备存储介质
  • [发明专利]基于在线贯序极限学习机的水质参数预测方法-CN201410204060.5有效
  • 汪晓东;笪英云 - 浙江师范大学
  • 2014-05-14 - 2018-03-02 - G06F19/00
  • 本发明提供一种基于在线贯序极限学习机的水质参数预测方法,包括以下步骤步骤一从水质自动监测站采集水质参数历史数据并对数据进行预处理;步骤二将经过预处理的水质参数历史数据中的前2/3的数据作为学习样本集,后1/3数据作为测试样本集;步骤三在学习样本集中取部分数据对在线贯序极限学习机OSELM初始化,然后利用学习样本集中剩下的数据让在线贯序极限学习机OSELM进行学习;步骤四学习完成后以测试样本集对学习后的在线贯序极限学习机OSELM模型进行检验,获得基于在线贯序极限学习机OSELM的水质参数预测模型;步骤五使用在线贯序极限学习机OSELM模型对新的水质参数进行预测。预测效果好,预测精度高,学习时间短,能够满足快速预测水质参数的未来发展趋势的要求。
  • 基于在线极限学习机水质参数预测方法
  • [发明专利]基于同时降维和字典学习的过程监控方法-CN201910902691.7有效
  • 刘冕;陈晓方;黄科科;谢永芳 - 中南大学
  • 2019-09-23 - 2020-06-30 - G05B13/04
  • 本发明公开了一种基于同时降维和字典学习的过程监控方法,包括离线字典学习在线故障监测两个步骤,在离线字典学习阶段中提出一种同时降维和字典学习方法进行字典学习在线故障监测阶段包括故障检测、模式识别和故障隔离三个功能,对测试数据进行故障检测,若为故障数据则进行故障诊断以对故障发生的位置进行判断,若非故障数据,进行模式识别。本发明在离线学习阶段通过同时降维和字典学习方法学习到的投影和字典能同时解决数据高维和多模态特点的问题,在线故障监测阶段通过投影矩阵对测试数据构造SPE统计量,能减小在线监测过程的计算复杂度,提高在线监测的实时性本发明能够学习并保留原始数据更多的空间信息,提升字典的表示和辨识能力。
  • 基于同时维和字典学习过程监控方法

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