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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]自然灾害损失评估方法与装置-CN201910381743.0有效
发明人：叶有华;陈晓意;曾祉祥 -专利权人：深圳中大环保科技创新工程中心有限公司
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种自然灾害损失评估方法与装置，方法包括：获取目标待评估区域的自然灾害参数，自然灾害参数包括风险参数和损失参数；基于风险参数进行风险评估，得到风险评估结果，基于风险评估结果生成风险评估报告；基于损失参数进行损失评估，得到损失评估结果，基于损失评估结果生成损失评估报告；输出显示目标待评估区域对应的风险评估报告和损失评估报告。采用本申请实施例可实现对自然灾害损失进行准确评估。
自然灾害损失评估方法装置

[发明专利]一种对话生成模型损失参数的确定方法和装置-CN202210955316.0在审
发明人：彭旋;陈自岩;高鑫 -专利权人：中译语通科技股份有限公司
申请日： 2022-08-10 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请提供了一种对话生成模型损失参数的确定方法和装置，所述方法包括：所述方法包括：通过对话数据的标注样本训练对话生成模型，得到所述对话生成模型的整体损失参数；通过所述标注样本进行虚拟对抗训练，得到虚拟对抗损失参数；根据所述整体损失参数和所述虚拟对抗损失参数的和值，得到所述对话生成模型的最终损失参数。
一种对话生成模型损失参数确定方法装置

[发明专利]一种汽车变速器效率的计算方法、计算机设备和存储介质-CN201911028367.3在审
发明人：熊伟;周友;李圆 -专利权人：广州汽车集团股份有限公司
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：所述方法包括，步骤S1,通过传感器采集轴承的参数、齿轮的参数、同步器的参数、油封的参数、油泵的参数、离合器的参数以及润滑油的参数；步骤S2,根据上述参数计算轴承的功率损失、齿轮功率损失、同步器的功率损失、油封的功率损失、油泵的功率损失以及离合器的功率损失；步骤S3,根据上述各功率损失进行总的功率损失的求解.本发明分析方法更全面，计算结果更贴近实际，大大节省了输入参数的搜集时间，提高计算效率的同时还提高了整体精度
一种汽车变速器效率计算方法计算机设备存储介质

[发明专利]降低电压暂降下负荷损失的低压脱扣装置参数优化方法-CN202111595370.0在审
发明人：李骏;迟方德;王冠;王康;李立;黄研利;白洁;秦博宇;李昊桐 -专利权人：国网陕西省电力有限公司;西安交通大学
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：降低电压暂降下负荷损失的低压脱扣装置参数优化方法，基于低压脱扣装置在不同参数配置下的动作特性，建立负荷损失量化评价体系；根据负荷损失量化评价体系建立以经济损失最小为目标的低压脱扣装置参数优化问题，并对优化问题进行求解，得到低压脱扣装置的参数优化配置方案。本发明建立的负荷损失量化评价体系误差较低，具有较高精度。该方法建立的负荷损失量化评价体系能够计算不同低压脱扣装置参数配置下的负荷损失量，为验证低压脱扣装置参数的改进措施提供支撑，并能够有效降低电压暂降下的负荷损失。
降低电压降下负荷损失低压装置参数优化方法

[发明专利]一种相机参数标定优化方法及电子设备-CN202310429839.6有效
发明人：谢文翰;冀运景;贾秉坤 -专利权人：深圳明锐理想科技有限公司
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明实施例涉及参数标定技术领域，尤其涉及一种相机参数标定优化方法及电子设备。首先，基于当前相机参数、当前前进方向和当前前进步长获得未来相机参数，基于未来相机参数和损失函数，获取未来损失函数的梯度，基于未来损失函数的梯度和当前损失函数的梯度，获取未来方向比重，然后，基于当前前进方向、未来损失函数的梯度和未来方向比重获取未来前进方向，基于未来损失函数的梯度和未来前进方向获取未来前进步长，循环执行上述步骤，直至损失函数的梯度收敛，获得损失函数的梯度收敛时的相机参数。该相机参数标定优化方法根据方向比重的数值，对前进方向进行调节，能够得到更快的收敛速度，同时兼得鲁棒性。
一种相机参数标定优化方法电子设备

[发明专利]图像分割模型优化方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202211357197.5有效
发明人：程健;易林志;刘涛;吴振洲;张瑞;付鹤;徐红 -专利权人：北京安德医智科技有限公司
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：根据预设损失函数、标注分割结果和预测分割结果确定第一损失参数，再根据预测损失函数分别与多个标注分割结果和预测分割结果确定对应的多个第一特征参数和多个第二特征参数。以根据第一损失参数和第一特征参数和第二特征参数确定的第二损失参数调节图像分割模型。本公开通过标注分割结果和预测分割结果共同确定的损失参数、以及分别确定的第一特征参数和第二特征参数共同确定模型损失，并进行模型调节，提高了模型优化效果，进而提升图像分割模型的分割效果。
图像分割模型优化方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]图像矫正模型训练及图像矫正方法、装置和计算机设备-CN202211025023.9有效
发明人：赵远远;张健;傅莹莹;刘浩;李琛 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：该方法包括：获取训练图像，基于训练图像进行随机数据畸变，得到畸变图像和畸变参数信息；将畸变图像输入到初始图像矫正模型中预测，得到初始矫正参数信息，基于初始矫正参数信息对畸变图像进行图像矫正，得到初始矫正图像；基于初始矫正参数信息和畸变参数信息进行损失计算，得到参数损失信息，并基于训练图像与初始矫正图像进行损失计算，得到图像损失信息；基于参数损失信息和图像损失信息进行迭代训练，得到目标图像矫正模型，目标图像矫正模型用于预测得到目标矫正参数信息，使用目标矫正参数信息进行图像矫正。
图像矫正模型训练方法装置计算机设备

[发明专利]量子纠缠量化方法和装置、电子设备、计算机可读介质-CN202110564404.3有效
发明人：王鑫;赵犇池;陈然一鎏 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06N10/40 文献下载
摘要：具体实现方案为：获取参数化量子电路以及与参数化量子电路对应的损失函数电路，参数化量子电路包括可调参数；将参数化量子电路作用在两方量子态上，得到中间量子态；将损失函数电路作用在中间量子态上，得到损失函数，损失函数对应于损失函数电路的输出量子态与初始态的相似度，初始态的任意两个量子比特之间无纠缠；调整可调参数，得到损失函数最大化的损失值；基于损失值，确定两方量子态的对数负性。
量子纠缠量化方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]压气机特性处理方法-CN202110161941.3在审
发明人：张琦;严红明;李华雷 -专利权人：中国航发商用航空发动机有限责任公司
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种压气机特性处理方法，通过引入骨架特性参数代替传统特性参数来表征压气机的特性，所述骨架特性参数包括功系数、流量系数和损失系数，所述传统特性参数包括压比、换算流量和效率，以根据所述骨架特性参数建立起来的最小损失点为骨架主干，并以非最小损失点与所述最小损失点的所述骨架特性参数的关系建立分支，扩展延伸形成全转速范围内的所述压气机的特性，在所述最小损失点的选择以及所述非最小损失点与所述最小损失点的所述骨架特性参数的关系建立的过程中，采用优化算法对所述最小损失点的位置进行调整和优化。
压气特性处理方法

[发明专利]一种乘用车驱动桥总成效率仿真分析方法-CN202210619363.8在审
发明人：王学旭;徐占;张冰;白学斌;石珊;金子嵛;张鹏;郭相坤;于博瑞 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：包括确认工况、明确设计参数、建立驱动桥仿真计算模型、计算总效率损失和计算驱动桥总成效率。所述确认工况为确认所要计算的工况点参数；所述明确设计参数包括明确驱动桥主从齿的设计参数、轴承设计参数和壳体设计参数；所述建立驱动桥仿真计算模型包括建立锥齿轮啮合功率损失模型、轴承功率损失模型和搅油功率损失模型；所述计算总效率损失为将锥齿轮啮合功率损失计算模块、轴承功率损失计算模块和搅油功率损失计算模块结果集成到驱动桥总成效率计算模块，计算出总效率损失；所述计算驱动桥总成效率为在驱动桥总成效率计算模块中计算及输出最终的驱动桥总成效率计算结果
一种乘用车驱动总成效率仿真分析方法

[发明专利]一种发动机排气系统优化方法、装置、介质及电子设备-CN202110822154.9有效
发明人：谭旭光;谷允成;周鹏;刘晓鑫;庞斌;程旭 -专利权人：潍柴动力股份有限公司
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：该方法包括：获取发动机排气系统的关键排气结构参数；根据关键排气结构参数和发动机仿真模型，确定排气损失数学代理模型；其中，发动机仿真模型用于根据关键排气结构参数，确定泵气损失和排气脉冲能量损失；基于预设寻优算法，将最小化泵气损失和排气脉冲能量损失作为寻优目标，对排气损失数学代理模型进行寻优；若寻优目标达成，则确定泵气损失和排气脉冲能量损失为排气损失最优值，关键排气结构参数为最优排气结构参数，以供用户根据最优排气结构参数对发动机排气系统进行优化
一种发动机排气系统优化方法装置介质电子设备

[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202110069802.8在审
发明人：刘紫薇;宋辉;董井然;陈守志 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种数据处理方法，通过获取训练样本数据；将训练样本数据输入至预设模型，并对预设模型的损失函数中的第一模型参数进行补偿处理，得到补偿处理后的目标损失函数；对目标损失函数进行多阶求导处理，并根据多阶求导的结果对第一模型参数进行更新，得到第二模型参数；基于第二模型参数更新第一模型参数，并返回执行对预设模型的损失函数中的第一模型参数进行补偿处理，得到补偿处理后的目标损失函数并进行迭代训练，直至第一模型参数收敛以此，通过对损失函数中的模型参数进行预补偿，使得模型参数可以进行多阶迭代更新，从而提升了模型参数迭代更新的效率。即提升了数据处理效率，进而提高了模型训练的速度。
数据处理方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]一种滤波器设计方法及装置、存储介质-CN202210788140.4在审
发明人：魏天才 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： H03H17/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种滤波器设计方法及装置、存储介质，包括：获取当前滤波器参数；并将当前滤波器参数分别输入多个频带对应的多个损失函数和滤波器对应的总损失函数中，得到多个频带对应的多个损失值和总损失值；在根据多个损失值和总损失值，确定出多个频带的性能指标满足对应的多个设计目标的情况下，将当前滤波器参数确定为滤波器的设计参数；其中，多个损失函数为根据多个频带对应的多个设计目标设计出的损失函数；总损失函数为基于多个频带对应的多个加权因子，对多个损失函数进行加权求和处理，设计出的损失函数。
一种滤波器设计方法装置存储介质

[发明专利]模型训练方法、图像处理方法及装置、设备和介质-CN201910290469.6有效
发明人：袁燚;申屠溢醇;郑彦波 -专利权人：网易（杭州）网络有限公司
申请日： 2019-04-11 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：该模型训练方法包括：将样本图像输入至编码模型进行编码处理后得到第一特征参数；获取预先配置的用于描述图像特征的第二特征参数；其中，第二特征参数的维度与第一特征参数的维度相同；结合第一特征参数与第二特征参数计算像素损失函数和分类损失函数；基于像素损失函数与分类损失函数确定目标损失函数；基于目标损失函数调整编码模型的参数以训练编码模型。本公开可以在游戏的捏脸过程中输出捏脸参数，并且输出的捏脸参数能够被游戏客户端识别并应用。
模型训练方法图像处理装置设备介质

[发明专利]神经网络模型的训练方法、应用方法、装置和电子设备-CN202011324872.5在审
发明人：黄俊强 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2020-11-23 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种神经网络模型的训练方法、应用方法、装置和电子设备，其中，通过基于每个新样本训练后的损失值确定出当前训练周期每个数据增强操作的损失值均值，进而更新集合表中的损失衡量参数，使集合表中各个数据增强操作的损失衡量参数为多个训练周期累积出的损失结果，而基于集合表中多个训练周期累积出的损失衡量参数更新对应的采样概率参数，能够使更新后的采样概率参数也与多个训练周期累积出的损失结果有关，进而影响后续基于集合表中的采样概率参数选择数据增强操作的选择，使选择出的数据增强操作更合理
神经网络模型训练方法应用装置电子设备

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