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[发明专利]齿接触位置调整量推定装置、机器学习装置及机器人系统-CN201910618941.4在审
发明人：渡边周介;沟上真路 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G05B19/19 文献下载
摘要：本发明提供齿接触位置调整量推定装置、机器学习装置以及机器人系统。在进行针对构成动力传输机构的部件的尺寸数据的齿接触位置调整量的推定相关的处理的齿接触位置调整量推定装置中，具备用于进行针对构成动力传输机构的部件的尺寸数据的齿接触位置调整量的机器学习相关的处理的机器学习装置，上述机器学习装置将构成动力传输机构的部件的尺寸数据即部件尺寸数据作为表示环境的当前状态的状态变量进行观测，并执行基于观测到的状态变量的机器学习相关的处理，由此进行针对构成动力传输机构的部件的尺寸数据的该动力传输机构的组装中的齿接触位置调整量的推定相关的处理
动力传输机构接触位置调整尺寸数据机器学习装置机器学习推定装置状态变量推定观测机器人系统组装

[发明专利]机器学习装置、机器学习系统以及机器学习方法-CN201810975964.6有效
发明人：久保嘉孝 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2018-08-24 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及进行与激光有关的机器学习的机器学习装置、机器学习系统以及机器学习方法，在考虑了与激光的观测有关的条件的基础上，针对激光的强度分布进行良好与否判定。机器学习装置(10)具备：状态观测单元(11)，其获取表示激光的强度分布的数据以及表示与为了生成表示所述强度分布的数据而进行的所述激光的观测有关的条件的数据来作为输入数据；标记获取单元(12)，其获取与所述激光的良好与否的判定有关的评价值作为标记；以及学习单元(13)，其通过将所述状态观测单元(11)获取到的输入数据与所述标记获取单元(12)获取到的标记的组合作为训练数据并进行监督学习，来构筑用于进行所述激光的良好与否的判定的学习模型。
机器学习装置系统以及学习方法

[发明专利]用于无线边缘动态的分布式学习的系统和方法-CN202080091716.0在审
发明人： M·R·阿克登尼茨;A·阿南德;N·西梅特;A·S·阿韦斯提梅尔;R·巴拉克瑞什南;P·巴德瓦杰;J·崔;崔洋硕;S·达卡尔;B·G·爱德华兹;S·普拉卡什;A·所罗门;S·塔瓦尔;Y·E·约纳 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2020-12-26 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种边缘计算节点的装置、系统、方法和机器可读介质。该装置包括：处理器，用于执行联邦机器学习训练的轮次，包括：处理来自边缘计算网络的多个客户端的客户端报告；从多个客户端选择客户端候选集合，以用于联邦机器学习训练的时期；使全局模型发送到客户端候选集合；以及对客户端候选集合执行所述联邦机器学习训练处理器可以执行联邦机器学习训练的轮次，包括：从每一个选定客户端获得经编码训练数据；以及对经编码训练数据执行机器学习训练。
用于无线边缘动态分布式学习系统方法

[发明专利]一种基于图像处理技术的学习效率监测陪伴机器人-CN202010455509.0在审
发明人：刘则 -专利权人：天津市微卡科技有限公司
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2020-08-21 - 主分类号： B25J11/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图像处理技术的学习效率监测陪伴机器人，包括陪护机器人和图像处理装置，图像处理装置设有图像处理控制系统，图像处理控制系统包括图像处理控制单元、红外传感检测单元、摄像采集检测单元，陪护机器人包括学习内容单元、学习过程监测单元、语音交互单元、存储单元和学习处理控制单元，图像处理控制单元、学习内容单元、学习过程监测单元、学习存储单元和语音交互单元均数据传输至学习处理控制单元。本发明所述的一种基于图像处理技术的学习效率监测陪伴机器人，可以对学生日常学习内容进行实现把控，学习效率进行实施检测，同时可以通过人脸图像处理进行分级加密处理。
一种基于图像处理技术学习效率监测陪伴机器人

[发明专利]一种基于强化学习的自动化机器学习系统-CN202011494630.0在审
发明人：王腾;袁翰青;杨会峰;王占魁;孙辰军;王静;周文芳;遇炳杰;樊京杭;杨钰雪 -专利权人：国网河北省电力有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习技术领域，具体是一种基于强化学习的自动化机器学习系统，包括学习库以及与学习库进行智能交互的自动化机器，其中：自动化机器：用于获取用户发出的学习指令，并发送至学习库；学习库：用于接收自动化机器发送的学习指令，执行学习动作，并向自动化机器发送学习结果。本发明将自动化机器与学习库进行智能交互，根据用户发送的学习指令，基于学习库中预存的知识库，从复杂动态系统的大量学习资料数据中进行学习并不断训练，提升自动化机器智能学习的能力。
一种基于强化学习自动化机器系统

[发明专利]自主学习型机器人装置以及自主学习型机器人装置的动作生成方法-CN201980055473.2在审
发明人：伊藤洋;山本健次郎 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2019-02-19 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： B25J13/00 文献下载
摘要：一种自主学习型机器人装置(1)，其具备：具有控制部(11)的机器人装置(2)；以及电连接或可通信地连接的机器学习装置(3)，机器学习装置具备：经由点提取部(21)，其从传感器部(12)测量的包含机器人装置的状态以及环境信息的传感器信息中提取机器人装置的动作经由点；动作模式选择部(22)，其针对经由点按照每个预定的时间宽度学习动作模式，基于传感器信息选择动作模式；动作模式生成部(23)，其针对经由点按照每个预定的时间宽度学习机器人的动作模式，基于传感器信息以及由动作模式选择部选择出的动作模式生成动作模式；以及状态判定部(24)，其将动作模式生成部生成的动作模式与传感器信息进行比较，决定向机器人装置的控制部输出动作模式的定时。
自主学习机器人装置以及动作生成方法

[发明专利]机器学习装置、AM装置、机器学习方法及学习模型的生成方法-CN202080062182.9在审
发明人：筱崎弘行 -专利权人：株式会社荏原制作所
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： B22F12/88 文献下载
摘要：提供一种在AM装置中用于在抑制烟尘、溅射的产生的同时缩短造型时间的技术。根据一个实施方式，提出了一种用于对决定AM装置中的造型条件的情况进行机器学习的机器学习装置。该机器学习装置取得包括与造型中的造型有关的物理量和所述造型条件的状态变量，基于所述状态变量，进行用于决定所述造型条件的学习模型的学习及所述造型条件的决定。
机器学习装置 am 学习方法模型生成方法

[发明专利]训练精炼的机器学习模型-CN201510435904.1在审
发明人：奥里奥尔·温亚尔斯;杰弗里·阿德盖特·迪恩;杰弗里·E·欣顿 -专利权人：谷歌公司
申请日： 2015-06-08 - 公布日： 2015-12-16 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：一种用于训练精炼的机器学习模型的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储媒体上的计算机程序。其中一个方法包括训练繁冗的机器学习模型，其中该繁冗的机器学习模型被配置为接收输入并生成针对多个分类中的每个的相应的分数；以及在多个训练输入上训练精炼的机器学习模型，其中该精炼的机器学习模型也被配置为接收输入并生成针对所述多个分类的分数，包括：使用繁冗的机器学习模型处理每个训练输入以生成针对该训练输入的繁冗的目标软输出；以及训练精炼的机器学习模型以针对每个训练输入生成与针对该训练输入的该繁冗的目标软输出匹配的软输出。
训练精炼机器学习模型

[发明专利]训练精炼的机器学习模型-CN202211258471.3在审
发明人：奥里奥尔·温亚尔斯;杰弗里·阿德盖特·迪恩;杰弗里·E·欣顿 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2015-06-08 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种用于训练精炼的机器学习模型的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储媒体上的计算机程序。其中一个方法包括训练繁冗的机器学习模型，其中该繁冗的机器学习模型被配置为接收输入并生成针对多个分类中的每个的相应的分数；以及在多个训练输入上训练精炼的机器学习模型，其中该精炼的机器学习模型也被配置为接收输入并生成针对所述多个分类的分数，包括：使用繁冗的机器学习模型处理每个训练输入以生成针对该训练输入的繁冗的目标软输出；以及训练精炼的机器学习模型以针对每个训练输入生成与针对该训练输入的该繁冗的目标软输出匹配的软输出。
训练精炼机器学习模型

[发明专利]机器学习模型的存储和调用方法、装置-CN201911158683.2有效
发明人：徐治理;霍龙社;曹云飞;崔煜喆;刘腾飞;唐雄燕 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请的实施例提供一种机器学习模型的存储和调用方法、装置，涉及机器学习领域。该方法包括：首先：获取预定框架下的初始机器学习模型；其次，解析初始机器学习模型，获取初始机器学习模型的模型方法；按照方法类模板从模型方法中获取模型方法的属性，该方法类模板包括至少以下属性：模型方法的输入参数、模型方法的返回值；按照模型类模板，将模型方法的属性以及模型方法生成方法实例，并将方法实例写入模型实例；最终，将模型实例以预定数据格式存储为模型文件，因此能够以通用的方式实现机器学习模型的存储。用于不同框架的机器学习模型的统一存储和调用。
机器学习模型存储调用方法装置

[发明专利]一种目标检测模型训练方法、目标检测方法、装置及车辆-CN202310110952.8在审
发明人：朱侗;袁金伟;张振林 -专利权人：中汽创智科技有限公司
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了一种目标检测模型训练方法、目标检测方法、装置及车辆。该目标检测模型训练方法通过基于中心的检测器对目标检测框标签构造的参考热力图进行学习，并通过第一机器学习与第二机器学习进行对抗，使得第一机器学习能够对参考热力图的分布进行学习，最终训练完毕的检测器生成热力图并基于该热力图预测目标检测框的类别和参数整个训练过程不仅能够使第一机器学习模型更好的学习到参考热力图的分布，还有利于第一机器学习模型和第二机器学习模型的模型参数的收敛。
一种目标检测模型训练方法装置车辆

[发明专利]机器学习的运行方法、装置、设备及存储介质-CN201810857947.2有效
发明人：罗景;王哲;王新明 -专利权人：北京城市网邻信息技术有限公司
申请日： 2018-07-31 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器学习的运行方法、装置、设备及存储介质，所述运行方法包括：确定学习任务的当前的配置信息发生更新；识别出所述当前的配置信息的更新所影响的学习模块；在所述学习任务的当前的机器学习过程中，运行识别出的学习模块本发明有效地解决机器学习过程中，多次重复运行一些学习模块而导致的资源浪费的问题，并且在学习过程中无需人员判断后续流程是否运行相应的学习模块，有效降低了人员的参与度，从而有效降低机器学习的复杂度。
机器学习运行方法装置设备存储介质

[发明专利]量子比特检测系统及检测方法-CN202111575978.7在审
发明人：徐华 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2018-09-05 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G01J4/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种量子比特检测系统及方法，所述检测系统包括测试模块和预测模块，测试模块包括成像装置，所述成像装置配置为对量子比特进行成像；预测模块和所述模块通信连接，预测模块包括机器学习模型，机器学习模型配置为至少基于所述得到的像输出预测信息，检测方法包括：使用成像装置对量子比特进行成像；将得到的像输入训练好的机器学习模型；机器学习模型至少基于得到的像输出预测信息。
量子比特检测系统方法

[发明专利]量子比特检测系统及检测方法-CN201811029930.4有效
发明人：徐华 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2018-09-05 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G01J4/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种量子比特检测系统及方法，所述检测系统包括测试模块和预测模块，测试模块包括成像装置，所述成像装置配置为对量子比特进行成像；预测模块和所述模块通信连接，预测模块包括机器学习模型，机器学习模型配置为至少基于所述得到的像输出预测信息，检测方法包括：使用成像装置对量子比特进行成像；将得到的像输入训练好的机器学习模型；机器学习模型至少基于得到的像输出预测信息。
量子比特检测系统方法

[发明专利]控制支援装置及方法、车辆、记录介质、用于使计算机发挥功能的已学习模型及生成方法-CN201911010548.3有效
发明人：北川荣来;横山大树;永坂圭介 -专利权人：丰田自动车株式会社
申请日： 2019-10-23 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： F02D41/24 文献下载
摘要：本发明提供控制支援装置及方法、车辆、记录介质、用于使计算机发挥功能的已学习模型及生成方法。以在未搭载机器学习装置的车辆中也能够执行与使用通过机器学习而得到的已学习模型的控制大致同等的控制的方式进行支援。控制支援装置具备：数据取得部，取得与供给用于机器学习的参数的供给侧车辆的内部或外部的状态相关的传感器信息；学习部，通过使用输入输出数据组进行机器学习来生成已学习模型，输入输出数据组是数据取得部取得的传感器信息，且是包括已学习模型的输入参数及输出参数的数据；及发送部，发送已学习模型及将支援控制的车辆的传感器信息作为输入参数向生成的已学习模型输入而得到的输出参数的至少一方。
控制支援装置方法车辆记录介质用于计算机发挥功能学习模型生成