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]多属性图像语义分析方法和装置-CN202011156156.0有效
  • 杜军平;崔婉秋;寇菲菲;周南 - 北京邮电大学
  • 2020-10-26 - 2023-01-06 - G06T7/00
  • 本发明提供一种多属性图像语义分析方法和装置,所述方法包括:将数据集中提取的图像与话题标签作为节点,并根据节点之间的关联构建标签异构图;基于异构图中图像与标签节点分别构建图像特征矩阵与标签特征矩阵;将图像特征矩阵与标签特征矩阵融合构成统一的标签异构图节点特征矩阵,根据节点之间的关联的条件数判断两节点的语义关联性,并获得标签异构图的加权邻接矩阵;将标签异构图节点特征矩阵和标签异构图的加权邻接矩阵输入图卷积神经网络GCN中进行图像语义特征学习与图像的语义扩充。
  • 属性图像语义分析方法装置
  • [发明专利]预测用户的身份标签的方法及装置和电子设备-CN202010200278.9在审
  • 王岱鑫 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2020-03-20 - 2020-07-24 - G06F16/36
  • 一种预测用户的身份标签的方法包括:获取待预测用户的身份特征;其中,所述身份特征包括指示与其他用户存在社交关系的社交关系特征;将所述待预测用户的身份特征,输入至训练完成的图模型,以将所述待预测用户的身份特征与其他存在社交关系的用户的身份特征进行特征融合得到融合特征;其中,所述图模型包括与若干有身份标签用户和若干无身份标签用户的身份特征对应的节点;所述节点之间按照所述有身份标签用户和所述无身份标签用户之间的社交关系进行链接;将所述融合特征,输入训练完成的分类器中进行计算,得到所述待预测用户的身份标签;其中,所述分类器为将若干有身份标签用户和若干无身份标签用户的身份特征作为训练样本训练得到。
  • 预测用户身份标签方法装置电子设备
  • [发明专利]模型训练、智能客服问题聚类方法及相关装置-CN202211030076.X在审
  • 邱霞霞;廖智霖;娄东方;高峰;林金曙;陈哲 - 恒生电子股份有限公司
  • 2022-08-26 - 2022-11-25 - G06F16/332
  • 本发明涉及人工智能技术领域,提供了一种模型训练、智能客服问题聚类方法及相关装置,所述方法包括:将训练集输入聚类特征表示模型,得到每个训练数据的特征向量,训练集包括有标签的训练数据和无标签的训练数据;对每个特征向量进行聚类,得到聚类簇和每个聚类簇对应的簇标签;当聚类簇不满足聚类条件时,根据标签集和/或每个簇标签,对每个簇标签进行迭代优化,标签集包括训练集中每个有标签的训练数据的真实标签;基于训练数据及优化后的簇标签,对聚类特征表示模型进行训练,得到训练后的聚类特征表示模型。本发明利用真实标签对初始簇标签进行调整,再利用调整后的簇标签进行模型训练,使训练出的聚类特征表示模型的聚类效果更好。
  • 模型训练智能客服问题方法相关装置
  • [发明专利]数据处理方法、装置、计算设备及介质-CN202210142669.9在审
  • 林廷恩;武玉川;李永彬;孙健 - 阿里巴巴(中国)有限公司
  • 2022-02-16 - 2022-06-03 - G06K9/62
  • 本申请通过在获取到至少两种模态的样本特征数据以及样本特征数据的样本标签后,基于至少两种模态的样本特征数据以及样本特征数据的样本标签,训练第一多模态模型,得到第二多模态模型,基于至少两种模态的样本特征数据以及样本特征数据的标签进行数据增强,得到第一特征数据以及第一特征数据的第一标签,并通过第二多模态模型,对至少两种模态的无标签的第二特征数据进行处理,得到第二特征数据的第二标签,从而将第一特征数据和第一特征数据的第一标签、第二特征数据和第二特征数据的第二标签作为第二多模态模型的训练数据
  • 数据处理方法装置计算设备介质
  • [发明专利]一种基于深度矩阵分解的短视频多标签分类方法-CN202211421328.1在审
  • 吕卫;历天一;褚晶辉 - 天津大学
  • 2022-11-14 - 2023-02-24 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于深度矩阵分解的短视频多标签分类方法,包括:将短视频数据集划分为训练集、验证集和测试集,通过特征提取分别提取输入短视频的视频特征、音频特征和光流特征;利用索引矩阵、样本关系矩阵、标签编码矩阵和标签关系矩阵对样本和标签的潜在相关信息进行编码,对视频特征、音频特征和光流特征分别进行深度矩阵分解,得到通用编码矩阵;利用通用编码矩阵,通过深度分解分别得到视频特征、音频特征和光流特征的个性解码矩阵;将视频特征、音频特征和光流特征的个性解码矩阵拼接后,输入到多标签分类器中得到最终的多标签分类结果。本发明有效地增强了特征之间融合能力,保证了特征完备性和独特性,提高了短视频多标签分类准确性。
  • 一种基于深度矩阵分解视频标签分类方法

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