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]基于语义表征的无监督域适应图像分类方法-CN202310480760.6在审
  • 田青;周家仲;周彤 - 南京信息工程大学
  • 2023-04-28 - 2023-07-25 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于语义表征的无监督域适应图像分类方法,包括:步骤1)预训练和自训练:使用源域预训练模型,并结合自训练学习初步获取目标域的伪标签;步骤2)提取类别语义表征:通过改变语义向量方向,决策类别的有效语义表征,提取到有效类别语义表征步骤3)模糊跨域语义表征:以图像域标签为指导,改变跨域样本的语义向量方向,获得跨域语义表征,进一步模糊这些跨域语义表征步骤4)重构分析:对有效类别语义表征和模糊后的跨域语义表征分别生成新的样本表征,并进行重构分析;步骤5)训练分类器和域判别器:使用新样本表征训练分类器和域判别器,计算分类损失和对抗损失;步骤6)模型优化:梯度计算,优化更新模型参数。
  • 基于语义表征监督适应图像分类方法
  • [发明专利]一种基于元学习的稀疏知识图谱嵌入方法和装置-CN202211455034.0有效
  • 李超;张钊;姚远舟 - 之江实验室
  • 2022-11-21 - 2023-10-03 - G06F16/36
  • 一种基于元学习的稀疏知识图谱嵌入方法,包括:步骤1、根据知识图谱中实体所含三元组数量划分头部实体集和尾部实体集;步骤2、将头部实体集进行拆分,以准备数据对MetaTransfer元学习迁移框架进行训练;步骤3、采用传统知识图谱表征模型根据现有三元组集合对各实体进行向量表征步骤4、将步骤三得到的few‑shot向量表征输入MetaTransfer进行训练得到更高一级shot的表征向量,使其学习到few shot表征向量到many shot表征向量的映射过程;步骤5、结束训练,使用训练好的模型来对尾部实体集合Tk的各实体表征向量进行迁移。
  • 一种基于学习稀疏知识图谱嵌入方法装置
  • [发明专利]一种获取双吸离心泵Suter曲线的方法-CN201610482033.3有效
  • 王福军;王玲;黎珉 - 中国农业大学
  • 2016-06-27 - 2017-06-20 - F04D15/00
  • 本发明涉及一种获取双吸离心泵Suter曲线的方法,其包括以下步骤1)选择目标双吸离心泵,计算该双吸离心泵的叶轮比转速;2)将步骤1)中的叶轮比转速,代入单级单吸离心泵Suter曲线中表征扬程特性曲线的通用公式和表征转矩特性曲线的通用公式,获取表征扬程特性曲线和表征转矩特性曲线;3)根据步骤2)中表征扬程特性曲线和表征转矩特性曲线的拐点分布规律,将表征扬程特性曲线和表征转矩特性曲线的相对流动角划分成多个修正区间,并利用单级单吸离心泵Suter曲线中表征扬程特性曲线的修正公式,获取表征扬程特性曲线各修正区间对应的双吸离心泵表征扬程特性曲线,并利用单级单吸离心泵Suter曲线中表征转矩特性曲线的修正公式,获取表征转矩特性曲线各修正区间对应的双吸离心泵表征转矩特性曲线
  • 一种获取离心泵suter曲线方法
  • [发明专利]用于衣物处理设备的方法以及衣物处理设备-CN201710680031.X有效
  • 张江;徐静;孙晔;周福昌;王波 - 合肥美的洗衣机有限公司
  • 2017-08-10 - 2022-07-15 - D06F33/52
  • 方法包括:在烘干过程前,称重确定表征衣物含水量的第一表征值;根据第一表征值确定初烘干时间,以及根据初烘干时间执行初烘干过程;在初烘干过程后,执行再烘干判定步骤,再烘干判定步骤包括:称重确定表征衣物含水量的第二表征值,并且将第二表征值和预设值进行比较;当再烘干判定步骤的结果是:第二表征值小于预设值时,确定烘干完成;否则,根据第二表征值确定再烘干时间,以及根据再烘干时间对衣物进行烘干,然后再次执行再烘干判定步骤。通过上述技术方案,根据表征值确定烘干时间控制烘干过程能够对烘干过程实现精确控制。
  • 用于衣物处理设备方法以及
  • [发明专利]结合注意力机制和多任务协同训练的命名实体识别方法-CN201810210591.3有效
  • 卓汉逵;付豪 - 中山大学
  • 2018-03-14 - 2022-07-01 - G06F40/295
  • 本发明提供一种结合注意力机制和多任务协同训练的命名实体识别方法,该方法包括如下步骤:(1)对训练数据进行预处理操作,通过字符层级的映射获得句子的字符向量表征;(2)将步骤(1)中获得的字符向量表征输入一个双向LSTM网络,获得每个词语的字符向量表征;(3)通过词语层级的映射,获得每一个句子的词向量表征;(4)通过注意力机制对步骤(3)中获得的词向量表征步骤(1)中获得的字符向量表征进行拼接,传入双向LSTM神经网络,获得句子的语义特征向量;(5)针对步骤(4)中得到的语义特征向量,利用条件随机场对每个单词进行实体标注,解码出实体标签。
  • 结合注意力机制任务协同训练命名实体识别方法

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