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]基于神经网络的逆运动求解方法-CN201410145317.4有效
  • 金虎;陈宇;朱西平;陈念伟 - 成都信息工程学院;四川赛迪智科技有限公司
  • 2014-04-11 - 2017-02-15 - G06F19/00
  • 本发明公开了一种基于神经网络的逆运动求解方法,主要解决了现有技术中存在的逆运动求解数值计算时间长,收敛性难以保证,计算结果单一的问题。该基于神经网络的逆运动求解方法包括以下步骤计算逆运动问题的等价优化问题表示;建立针对优化问题的回复式神经网络求解模型,设定优化问题的动力学求解方差;设定确保求解模型收敛性的模型参数;设定系统状态的初值扰动,求解运动迹线的多样性。通过上述方案,本发明达到了有效控制模型的技术速度,满足三维渲染应用的需求,计算稳定性较好的目的,具有很高的实用价值和推广价值。
  • 基于神经网络运动求解方法
  • [发明专利]一种基于滤波器微调的迁移学习方法以及相关装置-CN202211580009.5在审
  • 冯夫健;谭棉;王林;冯乐;曾涛涛;李志玲;夏大文 - 贵州民族大学
  • 2022-12-09 - 2023-05-26 - G06N3/006
  • 本申请公开了一种基于滤波器微调的迁移学习方法以及相关装置,用于提升迁移至目标任务的模型的精度。本申请方法包括:获取C层预训练模型和目标数据集;根据预训练模型的网络层数将目标滤波器微调策略的求解任务分解为C个子任务;根据预训练模型的层顺序依次对单一层对应的子任务进行求解直至求解出最后一层对应的子任务,得到不同层对应的子微调策略,且在对后一层对应的子任务进行求解时须结合已求解出的所有前层对应的子微调策略进行求解;确定所有不同层对应的子微调策略的集合为目标滤波器微调策略;根据目标滤波器微调策略对预训练模型在目标数据集上进行第一预设次数的epoch训练;确定训练完成后的预训练模型为目标任务模型
  • 一种基于滤波器微调迁移学习方法以及相关装置
  • [发明专利]一种基于大型预训练语言模型求解器缺陷检测方法-CN202310869091.1在审
  • 杨已彪;孙茂林;许沂聪;卢红敏;周毓明 - 南京大学
  • 2023-07-14 - 2023-10-24 - G06F11/36
  • 本发明提出了一种基于大型预训练语言模型求解器缺陷检测方法。该方法主要包括以下步骤:首先,将求解器标准库中的公式和历史触发缺陷的公式进行数据扩增作为训练集;其次,基于训练集使用“重训练‑微调”框架对预训练大模型进行定制化训练,以生成求解器的测试输入;最后,使用训练得到的模型生成求解器测试用例,并使用差分测试对多个求解器进行验证。该方法解决了针对求解器缺陷检测中测试用例难以高效生成和多样性测试输入难以生成的关键挑战。本发明提出的“重训练‑微调”框架能够利用预训练大语言模型学习求解器标准库和历史缺陷用例中的知识,从而生成合法有效、揭错能力强的测试输入。本发明为求解器缺陷检测提供了全新的解决方案。
  • 一种基于大型训练语言模型求解缺陷检测方法
  • [发明专利]一种结合约束满足消除误判的等价性验证方法-CN201010204016.6无效
  • 欧阳丹彤;张立明;白洪涛;李占山 - 吉林大学
  • 2010-06-21 - 2010-11-17 - G06F17/50
  • 本发明涉及一种结合约束满足消除误判的等价性验证方法,属于模型验证技术领域。本方法首先在规范模型和实现模型中根据启发式信息选择合适的候选等价对;然后在约束求解器中对电路的输入变量进行基于边界赋值的约束传播快速求解;最后如果不存在误判现象,直接输入结果;否则用如下方法消除误判:a)将当前等价对所对应的模型转为约束关系;b)用约束求解器求得所有规范模型和实现模型不等价的赋值,并转为约束关系;c)将步骤a和b得到的约束关系调用约束求解器的进行求解,如结果为不可满足,则得到两模型等价;如果为可满足,则得到模型不等价。
  • 一种结合约束满足消除误判等价验证方法

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