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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果252200个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种医院感染综合预测装置-CN202110537099.9在审
  • 汪美华;毛莉萍;蔡晓娟;杨飞童;莫小英;缪幼菡;朱琦琦 - 南通市传染病防治院(南通市第三人民医院)
  • 2021-05-18 - 2021-07-30 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种医院感染综合预测装置,属于医疗设备技术领域,本发明设有人为控制终端和摄像头群组,多个智能摄像头可分别采集多个病房内的影像,并传输给影像处理单元进行识别、处理,从而当某个病房内有患者确诊患有传染病后,医护人员可快速找出有哪些其他患者与该患者近距离接触过,可大大降低医护人员的工作量,并能显著提高对医院感染预测的准确性,并设有特制的空气采集小车,医护人员可通过人为控制终端远程操控空气采集小车,使空气采集小车依次进入各个病房,并对病房内的空气进行采集,采集完毕后,医护人员可对采集的空气进行检测,检测空气中细菌、病毒等的含量,从而可有助于对医院感染的预测以及预防。
  • 一种医院感染综合预测装置
  • [发明专利]基于铁轨旁部件的定位方法和系统-CN202110399042.7在审
  • 邱琼文 - 北京明略软件系统有限公司
  • 2021-04-14 - 2021-07-27 - G06K9/20
  • ,标注参考目标和待定位目标在图片内的绝对坐标,并将此作为训练集;根据深度学习回归算法,基于训练集,利用一神经网络,拟合待定位目标与参考目标之间的数学关系;基于数学关系,根据深度学习进行训练并建立一定位预测模型;根据参照目标的绝对位置,利用定位预测模型,获取待定位目标的绝对位置。通过标注各型号的铁轨旁部件的位置,利用回归网络拟合参考目标与待定位目标的数学关系,建立针对各特定型号的的定位预测模型,大大解决了数据的需求量,降低算法复杂度,提高计算速度。
  • 基于铁轨部件定位方法系统
  • [发明专利]配送地址的预测方法-CN202110439512.8在审
  • 邢哲 - 上海中通吉网络技术有限公司
  • 2021-04-23 - 2021-07-20 - G06F16/29
  • 本发明涉及配送地址的预测技术领域,具体涉及一种配送地址的预测方法,包括获取目标快递的收货地址;使用jieba分词对收货地址进行预处理,得到预处理后的收货地址;将预处理后的收货地址输入到预先训练的分类网络模型中,得到预测出的第一街道地址;以及,使用预处理后的收货地址对应的经纬度与国家行政街道经纬度进行欧式距离计算,确定欧式距离最短的第二街道地址;若第一街道地址和第二街道地址为同一地址,则将地址作为配送地址,避免了地址中街道名称不存在以及街道名称错误的问题
  • 配送地址预测方法
  • [发明专利]一种智能定价系统-CN202010061258.8在审
  • 谭胜虎;冀伟;徐伟浩 - 北京轻宿科技发展有限公司
  • 2020-01-19 - 2021-07-20 - G06Q30/02
  • 通过推荐相关性矩阵和价格信息表生成相似价格生成表,还用于建立业务数据库;所述调价规则引擎模块用于通过业务数据库信息和相似价格生成表生成变量表,通过预先配置好的调价规则引擎对变量表的每个变量的格式进行校验,生成执行指令;所述预定预测模块用于通过机器学习,对未来一个月的房子的预订情况进行预测;所述优化器用于根据预测结果和调价规则引擎输出的执行指令,生成调价规则引擎‑模拟结果,根据该结果调整参数并反馈到调价规则引擎,反复执行上述过程,直到达到预设的迭代次数
  • 一种智能定价系统
  • [发明专利]一种基于NIR数据中应用的高维数据降维交叉验证分析方法-CN202110257625.6在审
  • 潘晓光;潘柠;焦璐璐;张娜;陈亮 - 山西三友和智慧信息技术股份有限公司
  • 2021-03-09 - 2021-07-23 - G06K9/62
  • 本发明属于应用NIR数据处理技术领域,具体涉及一种基于NIR数据中应用的高维数据降维交叉验证分析方法,包括如下步骤:检测数据异常值、预处理数据、拟合训练数据模型、交叉验证、计算预测误差、输出模型,所述检测数据异常值采用非监督学习的异常值检测方法对局部异常值检测去除可能的异常值所述预处理数据使用乘性散射修正法修正数据之间的相互关联及不断上升的趋势,再使用SG‑filter平滑数据;所述拟合训练数据模型运行偏最小二乘法,输出不同因子对应的贡献率等相关指标;所述交叉验证运行交叉验证,为4个因变量分别选择合适的因子数量;所述计算预测误差用训练出的模型对2018数据进行预测并计算误差RMSEP,给出分析结果;所述输出模型输出误差最低的模型。
  • 一种基于nir数据应用交叉验证分析方法

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top