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]视频指标的检测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310786937.5在审
  • 施晓宇 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2023-06-29 - 2023-09-29 - H04N21/24
  • 本发明实施例涉及一种视频指标的检测方法、装置、计算机设备及存储介质,所述方法包括:对目标视频的视频指标进行监控的过程中,针对多个预设的时间窗口,提取每个时间窗口对应的视频指标的时序特征,得到视频指标对应的时序特征集合;将时序特征集合输入初始模型,以通过初始模型对每个时序特征进行拟合处理,得到每个时间窗口对应的拟合值;根据多个拟合值生成拟合模型;根据拟合模型检测目标视频的视频指标是否。由此,可以实现从多个不同长度的时间窗口的角度提取视频指标的时序特征,确定出有效的时间窗口生成模型并实时进行视频指标的检测,解决了稀疏的视频监控指标容易漏报的问题,提高了对视频指标检测的准确度。
  • 视频指标检测方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]网络故障分析方法及装置-CN202010442181.9在审
  • 朱杰 - 华为技术有限公司
  • 2020-05-22 - 2021-11-26 - H04L12/24
  • 该方法包括:获取用户上报的故障事件;获取数据中心的网元的第一指标数据,其中所述第一指标数据与所述故障事件关联,且所述第一指标数据被故障检测模型确认为正常数据;为第二指标数据设置标签,并将设置标签后的第二指标数据输入所述故障检测模型进行训练,以使得所述故障检测模型获得识别所述第二指标数据为故障数据的能力,所述第一指标数据是所述第二指标数据的子集。该方法可以为与故障数据关联的指标数据设置标签,并使用设置标签后的指标数据对故障检测模型进行训练,使得故障检测模型获得正确识别故障数据的能力,由此,提高了故障检测模型的识别准确率。
  • 网络故障分析方法装置
  • [发明专利]异常检测模型训练方法、异常检测方法及相关装置-CN202010219435.0有效
  • 樊元元 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2020-03-25 - 2023-06-30 - G06F11/30
  • 本发明实施例提出的一种异常检测模型训练方法、异常检测方法及相关装置,其中异常检测模型训练方法获取指标数据样本集合,将指标数据样本集合输入预设的降维模型进行降维处理得到无关联指标数据集合,对无关联指标数据集合进行拆分,将属于同一指标指标数据作为一类,将各类指标数据分别输入预设的单指标学习模型,得到各个指标数据所属的指标对应的预测值和拟合误差值。通过上述训练得到的异常检测模型,可以将多维关联数据降维成低维无关联数据,并得到与低维无关联数据的各个维度对应的预测值和拟合误差值,在应用时,利用上述异常检测模型对多维数据进行处理,可以解决多维数据存在的维度高
  • 异常检测模型训练方法相关装置
  • [发明专利]人脸识别模型性能的评估方法及装置-CN202310117771.8在审
  • 杨战波;黄泽元;蒋召 - 北京龙智数科科技服务有限公司
  • 2023-02-01 - 2023-06-02 - G06V10/776
  • 本公开涉及人脸识别技术领域,提供了一种人脸识别模型性能的评估方法及装置。该方法包括:获取第一图片测试集、第二图片测试集和第三图片测试集;基于第一图片测试集,计算人脸识别模型的人脸比对指标;基于第二图片测试集,计算人脸识别模型的闭集人脸检索指标;基于第三图片测试集,计算人脸识别模型的开集人脸检索指标;依据人脸比对指标、闭集人脸检索指标和开集人脸检索指标,对人脸识别模型的性能进行评估。采用上述技术手段,解决现有技术中,无法精准评估人脸识别模型性能的问题。
  • 识别模型性能评估方法装置
  • [发明专利]数据模型的替换方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910969958.4在审
  • 丁元惠;王忠 - 中国平安财产保险股份有限公司
  • 2019-10-12 - 2020-03-06 - G06F30/20
  • 本发明提供一种数据模型的替换方法、装置、计算机设备及存储介质,所述方法包括以下步骤:获取当前版本数据模型的效果指标,所述效果指标用于表征所述当前版本数据模型的数据处理效果;根据所述效果指标,判断所述当前版本数据模型的综合效果是否发生衰减;当确定所述当前版本数据模型的综合效果发生衰减时,获取综合效果优于所述当前版本数据模型的优化数据模型;激活所述优化数据模型,用所述优化数据模型替换所述当前版本数据模型。本发明能够实时监控数据模型的效果指标,并根据效果指标实现不同版本的数据模型之间的智能切换,从而保证大数据处理的准确性和可靠性。
  • 数据模型替换方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]服务异常检测方法、装置、设备及存储介质-CN201910817527.6有效
  • 张旭华 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2019-08-30 - 2022-02-25 - H04L9/40
  • 本公开关于一种服务异常检测方法、装置、设备及存储介质,包括:获取目标历史时间段中多个时长间隔内目标服务的各个参考指标指标值;根据指标值以及对应时长间隔内各个参考指标的预设告警阈值,确定各个参考指标的影响度;基于指标值以及参考指标的影响度,对机器学习模型进行训练,得到影响度预测模型;根据影响度预测模型,得到当前时刻参考指标对应的指标值区间;若当前时刻参考指标指标值不属于指标值区间,对目标服务进行异常检测通过影响度预测模型,来动态确定当前时刻的指标值对应的指标值区间,从而基于所处区间来确定是否发生异常,可以及时检测到目标服务的异常情况,提高了目标服务运行的稳定性。
  • 服务异常检测方法装置设备存储介质

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