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]一种酒香茶叶-CN201310727534.X有效
  • 郭景龙 - 郭景龙
  • 2013-12-26 - 2014-04-09 - A23F3/10
  • 本发明属于食品技术领域,具体涉及一种酒香茶叶,所述的酒香茶叶由1-40重量份石斛或茶槲寄生、0.01-10重量份产酱香功能菌、1-50重量份茶叶组成。本发明提供了一种酒香茶叶的制备方法,采用本发明方法得到茶叶成既具有醇厚酒香又包含茶叶中的茶多酚等生理活性物质的酒香茶叶,该茶叶满足现代人对健康的追求,可以在饮茶的同时也满足对酒香的需要。
  • 一种酒香茶叶
  • [发明专利]一种酒香咖啡及其制备方法-CN201410128974.8无效
  • 郭景龙 - 郭景龙
  • 2014-04-02 - 2014-06-18 - A23F5/46
  • 本发明属于食品技术领域,具体涉及一种酒香咖啡,所述的酒香咖啡由1-99.99重量份咖啡、0.01-30重量份茅台酒致香微生物或产酱香功能菌组成。本发明提供了一种酒香咖啡的制备方法,采用本发明方法得到咖啡成既具有醇厚酒香又包含咖啡中的咖啡因等生理活性物质的酒香咖啡,该咖啡满足现代人对健康的追求,可以在饮咖啡的同时也满足对酒香的需要。
  • 一种酒香咖啡及其制备方法
  • [发明专利]一种集群故障处理方法及装置-CN202111075103.0有效
  • 邓士恩 - 新华三信息安全技术有限公司
  • 2021-09-14 - 2023-05-26 - H04L41/0659
  • 本申请实施例提供了一种集群故障处理方法和装置,应用于第一成员设备,第一成员设备为集群中的任一成员设备,该方法包括:当检测到集群中存在处于第一指定状态的第二成员设备时,确定包含第二成员设备的第一成员设备组;其中,第一指定状态表示与第一成员设备之间拓扑不可达;确定包含第一成员设备和处于第二指定状态的第三成员设备的成员设备组,作为第二成员设备组;其中,第二指定状态表示与第一成员设备之间路由可达;对第一成员设备组中的成员设备,与第二成员设备组中的成员设备进行比对,确定第一成员设备的运行状态;其中,运行状态为工作状态或挂起状态。
  • 一种集群故障处理方法装置
  • [发明专利]用于联盟学习的方法、装置及联盟学习系统-CN202010945591.5有效
  • 王力;周俊 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2020-05-15 - 2022-05-20 - G06N20/00
  • 本说明书的实施例提供用于联盟学习的方法,所述联盟包括至少三个第一成员设备以及第二成员设备,每个第一成员设备具有本地数据。在该方法中,第二成员设备基于各个第一成员设备的硬件性能参数信息,对第一成员设备进行成员分组,得到各个第一成员设备分组,每个第一成员设备分组具有与各自的硬件性能参数适配的初始全局业务模型。各个第一成员设备分组中的第一成员设备的硬件性能参数相似,并且各个初始全局业务模型具有不同的模型复杂度。针对各个第一成员设备分组,该第一成员设备分组中的各个第一成员设备使用各自的本地数据,与第二成员设备一起执行联盟学习来得到目标全局业务模型。
  • 用于联盟学习方法装置系统
  • [发明专利]联合训练的方法及装置-CN202210391540.1在审
  • 郑龙飞;张本宇;王力 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2022-04-14 - 2022-08-19 - G06K9/62
  • 所述联合训练包括多个训练成员,所述多个训练成员用于对神经网络模型进行训练,所述多个训练成员包括第一训练成员和第二训练成员,所述第一训练成员的本地样本数据不包含标签数据,所述第一训练成员的本地模型为所述神经网络模型的前N层,所述第二训练成员的本地样本数据包含标签数据,所述第二训练成员的本地模型为所述神经网络模型,所述方法应用于所述第二训练成员,所述方法包括:从所述第一训练成员接收第一训练结果,所述第一训练结果为所述第一训练成员的本地模型的训练结果;根据所述第二训练成员的本地样本数据和所述第一训练结果,对所述第二训练成员的本地模型进行训练。
  • 联合训练方法装置

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