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]基于图表示学习和知识蒸馏的半监督软件缺陷预测方法-CN202210979206.8在审
  • 岳野;刘望舒;刘学军 - 南京工业大学
  • 2022-08-16 - 2022-11-11 - G06F11/36
  • 首先从源代码中提取图结构和抽象语法树结构;接着通过编码抽象语法树信息得到词向量序列作为双向循环神经网络的输入以学习源代码的语义特征并将得到的语义特征与传统静态特征结合作为图节点的状态向量表示;然后利用源代码完整的图表示预训练教师集成网络模型;最后通过知识蒸馏技术将知识从之前预训练完成的教师集成网络模型中提取出来并注入到学生集成网络模型中。本发明借助图神经网络的先进性和知识蒸馏技术的思想,相较现有技术,使得生成的学生集成网络模型能够实现更高的软件缺陷检测率,而且集成网络的设计保证了该模型的健壮性和鲁棒性。
  • 基于图表学习知识蒸馏监督软件缺陷预测方法
  • [发明专利]模型的控制方法、装置和模型的控制系统-CN202211538104.9在审
  • 周世明 - 埃诺威(苏州)新能源科技有限公司
  • 2022-12-02 - 2023-06-06 - G06F8/71
  • 本申请提供了一种模型的控制方法、装置和模型的控制系统。该方法包括构建集成脚本,集成脚本用于在模型进行保存时,对模型配置模块进行参数配置;根据模型以及模型的保存时间生成代码,并将代码存储至数据库中。该方案中,通过构建模型配置模块和集成脚本,可以在模型进行保存的情况下,对模型配置模块进行参数配置,采用模型配置模块存储模型的保存时间,进而根据模型以及模型的保存时间生成代码,并将代码存储至数据库中,从而可以在排查模型的问题时,根据模型的保存时间即可以准确且快速地确定上传的模型的版本,进而解决了在更新的模型未正常上传的情况下会造成软件缺陷,在排查问题时会花费较长的时间的问题。
  • 模型控制方法装置控制系统
  • [发明专利]一种基于生产系统与能量系统的集成优化的生产方法-CN201410446139.9在审
  • 荣冈;赵浩;冯毅萍;张鹏飞 - 浙江大学
  • 2014-09-03 - 2015-02-25 - G05B19/418
  • 本发明公开了一种基于生产系统与能量系统的集成优化的生产方法,分别建立炼油企业的生产系统的多周期生产计划模型、能量系统的多周期操作优化模型以及生产系统与能量系统的物流与能流多周期耦合模型;根据物料与能源成本的集成目标函数,建立物流与能流多周期集成优化模型,通过模型分解求解策略实现物流与能流多周期耦合模型快速寻优,根据快速寻优的结果进行生产。本发明能够有效解决的传统炼油企业生产系统与能量系统独立分步优化带来的能源介质浪费与能源供需不平衡等问题,通过实现物流与能流的集成优化,可以在提高企业生产利润的同时实现节能减排。
  • 一种基于生产系统能量集成优化方法
  • [发明专利]基于时间信息集成模型的广告转化率预估方法-CN201711407380.0有效
  • 严建峰;周捷;杨璐 - 苏州大学
  • 2017-12-22 - 2021-04-20 - G06Q30/02
  • 本发明涉及一种能够在历史数据时间线上提升转化率效果的集成学习方法,通过对历史数据按固定时间间隔分段,对于每个时间间隔上的历史数据分别训练多个不相关、结构相异的模型进行模型集成。将上述集成模型的结果作为新特征加入到离预测目标最近的时间间隔数据上,进行第二次集成学习模型的训练。由于每个时间间隔数据之间的划分独立性以及每个时间间隔时间数据内部模型的独立性,可以充分利用计算资源进行并行计算,充分利用数据同时极大缩短训练时间,也可以方便地进行模型实时更新。
  • 基于时间信息集成模型广告转化预估方法
  • [发明专利]支持向量数据描述外壳算法-CN200910082484.8无效
  • 王鹏 - 王鹏;毛国君
  • 2009-04-21 - 2009-09-09 - G06F17/30
  • 本发明涉及支持向量数据描述外壳算法,针对分布式环境下数据分析模型整合集成的问题和特点,基于支持向量数据描述(SVDD)算法,在描述数据的外围轮廓的同时,通过控制系统的参数,保留轮廓以内的潜在支持向量,去除对未来的模型整合集成没有影响的数据,构成描述数据特性的有一定厚度的潜在支持向量的超球壳,平衡潜在支持向量数量与模型准确性,达到用尽量少的数据准确表达模型,从整体上降低未来的模型整合集成风险的目的。本算法适用于分布式环境下整合集成来自节点自身和不同节点分析挖掘出来的模型
  • 支持向量数据描述外壳算法

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