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]用于控制机器人设备的方法-CN202210527848.4在审
  • L·洛佐;V·达夫 - 罗伯特·博世有限公司
  • 2022-05-16 - 2022-11-18 - B25J9/16
  • 根据各种实施例,描述了一种用于控制机器人设备的方法,包括提供机器人技能的演示,其中每个演示演示了包括机器人配置序列的轨迹,每个机器人配置由具有黎曼流形结构的预定配置空间的元素描述,通过搜索使根据权重向量的基本移动的组合与演示轨迹之间的距离度量最小化的权重向量,将每个轨迹的表示确定为机器人设备的预定基本移动的权重向量,其中该组合被映射到流形,通过将概率分布拟合到针对演示轨迹确定的权重向量来确定权重向量的概率分布,以及通过根据所确定的权重向量的概率分布执行基本移动来控制机器人设备
  • 用于控制机器人设备方法
  • [发明专利]基于机器学习的真实用户识别方法、装置、设备及介质-CN202210507727.3在审
  • 张盛荣 - 中国平安财产保险股份有限公司
  • 2022-05-10 - 2022-07-29 - G06F21/31
  • 本申请涉及人工智能技术领域,揭示了一种基于机器学习的真实用户识别方法、装置、设备及介质,其中方法包括:对目标基本信息验证数据进行每个验证类别的评分,得到单验证类别评分集;对目标行为数据集进行每个行为类别的评分,得到单行为类别评分集;将单验证类别评分集和单行为类别评分集输入预设的分类预测模型进行真实用户概率预测,得到真实用户概率预测结果;根据真实用户概率预测结果和预设的概率阈值确定真实用户识别结果。实现了基于目标基本信息验证数据及目标行为数据集进行真实用户概率预测,针对每个验证类别的评分和每个行为类别的评分,减少了单个类别对评分结果的影响,提高了真实用户识别的准确性。
  • 基于机器学习真实用户识别方法装置设备介质
  • [发明专利]一种准确概率的目标对象的设置方法及系统-CN201610512137.4在审
  • 胡盛平 - 广东小天才科技有限公司
  • 2016-06-30 - 2016-11-23 - G06F17/18
  • 本发明公开了一种准确概率的目标对象的设置方法及系统。该方法通过获取随机试验的样本点,所述样本点构成样本空间;预设所述样本点的准确概率;根据所述样本点和所述准确概率计算所述样本点中基本事件的个数,所述样本点及所述个数构成随机试验;根据所述随机试验设置要求准确概率的目标对象通过先构造要求的准确概率的随机试验,再根据该随机试验来设置要求该准确概率的目标对象,可以实现在较少的随机次数得到比较准确概率的目标对象,极大的提高了目标对象的设置效率。
  • 一种准确概率目标对象设置方法系统
  • [发明专利]一种基于改进D-S证据理论的水质判断方法-CN201911080896.8有效
  • 项雷军;张经纬;黄海渊 - 华侨大学
  • 2019-11-07 - 2022-07-01 - G06Q10/06
  • 本方法为了解决传统的基本概率分配函数(BPA)获取过度依赖专家知识经验而缺乏实时性与客观性,采用基于有序命题类问题的典型样本方法,获取如溶解氧、高锰酸盐、氨氮等水质参数在五类水质上的基本概率分配函数,获取过程中采用弹性拉大的方法对再针对水质参数监测数据在五类水质中的概率分配情况,采用对各类水质概率进行加权分配的融合方法,消除了传统D‑S证据理论在水质参数监测数据融合中存在的逻辑错误问题,融合精度更高,说服力更强,从而可以对监测点的水质状况做出迅速
  • 一种基于改进证据理论水质判断方法
  • [发明专利]数据处理方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质-CN202110703987.3有效
  • 李倩枫 - 深圳平安智慧医健科技有限公司
  • 2021-06-24 - 2023-06-23 - G16H50/20
  • 本发明实施例提供一种数据处理方法,包括:获取目标用户多个用户基本数据、医疗数据和用户行为数据;从多个用户基本数据、医疗数据和用户行为数据中提取多个与目标疾病对应的患病危险因子;调取与目标疾病关联的预设先验概率和预设诊断规则,计算得到与目标疾病对应的多个条件概率;及将多个患病危险因子和多个条件概率输入患病风险评估模型,以输出目标用户对于目标疾病的患病风险值;根据患病风险值,生成医疗诊断数据。本发明实施例从与目标用户相关的多个维度,如用户日常健康、医疗数据、用户行为,分析得到目标用户关于目标疾病的患病概率,有效利用了多维度的用户数据,提高了对于目标用户医疗诊断结果的正确率。
  • 数据处理方法系统计算机设备可读存储介质

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