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]一种确定参与方贡献度的方法及装置-CN201910949894.1有效
  • 刘洋;于涵;陈天健;杨强 - 深圳前海微众银行股份有限公司
  • 2019-10-08 - 2021-08-31 - G06Q10/06
  • 本发明公开了一种确定参与方贡献度的方法及装置,适用于通过N个参与方获得的横向联邦模型,N大于1,其中,方法包括:根据各参与方的本地模型的模型准确度和预设模型,确定各参与方的本地模型的预期贡献指标;根据横向联邦模型的模型准确度并和预设模型确定横向联邦模型的预期贡献指标;根据N个参与方的本地模型的预期贡献指标和横向联邦模型的预期贡献指标,确定至少一个参与方对横向联邦模型的贡献度。该技术方案用以减少系统的处理压力,提高系统性能,进而提高系统确定贡献度的处理效率。
  • 一种确定参与贡献方法装置
  • [发明专利]一种交通拥堵贡献度的计算方法-CN201710456930.1在审
  • 范婷婷;刘英舜;袁小琳;曾思萌;叶正君;徐筱筱 - 南京理工大学
  • 2017-06-16 - 2017-08-15 - G08G1/01
  • 本发明公开了一种交通拥堵贡献度的计算方法。所述交通拥堵贡献度是指,引发交通拥堵的某一因素对该地区交通拥堵程度的贡献率,是一个量化指标;方法体如下针对一地区,对引发交通拥堵的指标进行n次数据调查或计算;基于14项三级量化指标对某一地区所得数据利用因子分析方法分析,得到各因子贡献率;根据所得因子贡献率计算交通拥堵贡献度;将各因素的交通拥堵贡献度进行由高到低排序。本发明通过分析各因素对某地区交通拥堵贡献度,可直观地了解该地区引起拥堵的主次因素,便于管理部门有依据地采取措施缓解交通拥堵。
  • 一种交通拥堵贡献计算方法
  • [发明专利]一种教学管理方法及系统-CN201980041769.9在审
  • 咸基喆 - 咸基喆
  • 2019-04-19 - 2021-03-16 - G06Q50/20
  • 本发明公开了一种教学管理方法及系统,通过网络连接于用户终端、相连机构或者才能贡献银行业务服务器,将用户的才能或经历认定为学分的教学管理方法,包括:获取才能、经历或才能经历学位所有者信息和才能贡献相关信息的步骤;基于才能贡献相关信息,对才能、经历或才能经历学位所有者的才能或经历贡献现状实施监测的步骤;对于才能、经历或才能经历学位所有者的学位或学位所需的才能、经历或才能经历科目的学分授予学位后,确认预先设定的贡献条件,检查既定期间累计于该学位所有者的才能、经历或者才能经历贡献分数的步骤;所述检查结果,学位所有者的贡献分数达不到预先设定的贡献条件中标准分数时,通过运行取消所述学分或者学位的步骤。
  • 一种教学管理方法系统
  • [发明专利]联合学习贡献值的确定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111590171.0在审
  • 杨程屹;李增祥 - 新智我来网络科技有限公司
  • 2021-12-23 - 2022-04-08 - G06N20/00
  • 本公开提供了一种联合学习贡献值的确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:对联合学习中的参与方进行聚类得到参与方组,对参与方组的数量进行判断,根据判断结果对参与方组进行聚类形成分组树;对分组树中同一参与方组内子节点的联合模型进行聚合,得到父节点的联合模型;利用联合学习贡献值算法,对子节点在聚合周期内对父节点的联合模型的贡献值进行计算,得到每个子节点对应的贡献值;对分组树进行遍历,得到子节点与分组树中最高层级的父节点之间的路径,根据路径上的全部节点的贡献值,生成子节点对最高层级的父节点的联合模型的贡献值本公开能够降低联合学习贡献值的计算复杂度,提升联合学习贡献值的计算效率。
  • 联合学习贡献确定方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种网络信息体系要素体系贡献率评估方法和装置-CN202210311890.2在审
  • 周宇;龙真真;周文 - 中科晶锐(长沙)科技有限公司
  • 2022-03-28 - 2022-06-10 - G06Q10/06
  • 本发明公开了一种网络信息体系要素体系贡献率评估方法和装置,所述方法包括:基于现有的数据样本,提取网络信息体系贡献率的关键要素,采用强化学习的体系贡献率评估方法,进行体系贡献率模型构建;基于网络信息体系要素性能指标,自动构建强化学习模型;基于小样本的强化训练模型参数及模型参数构建体系贡献率计算模型,进行训练并提取模型参数,计算体系要素各性能指标的权重,设计累计权重计算方法并通过计算累计权重来计算最终的体系要素体系贡献率,完成体系贡献率计算模型的构建;采用本发明的评估方法,把体系贡献率对网络信息体系的各要素影响整体性能与能力的程度进行评估,作为衡量网络信息体系经济效益的指标。
  • 一种网络信息体系要素贡献评估方法装置
  • [发明专利]代码文件的责任对象确定方法和责任对象查询方法-CN202110764557.2在审
  • 谢晓枫 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-07-06 - 2023-01-06 - G06F8/20
  • 代码文件的责任对象确定方法包括:获取目标路径下的代码文件中每一行代码各自对应的代码贡献对象;从代码贡献对象中筛选出代码贡献权重最大的候选责任对象,代码贡献权重与代码贡献对象在代码文件中累积贡献代码行数正相关;当候选责任对象的代码贡献权重不符合权重筛选条件时,按照路径层级,逐层细化目标路径,直至细化得到的关键目标路径下的代码文件所对应候选责任对象的代码贡献权重符合权重筛选条件;将符合权重筛选条件的候选责任对象确定为关键目标路径下的代码文件的责任对象
  • 代码文件责任对象确定方法查询
  • [发明专利]特征贡献度评估方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310182289.2在审
  • 范昊;黄思梦;杨恺;郑邦祺;黄志翔 - 京东科技控股股份有限公司
  • 2023-02-23 - 2023-05-02 - G06F18/214
  • 本发明实施例公开一种特征贡献度评估方法、装置、电子设备和存储介质,该方法包括:获取联邦树模型和用于训练联邦树模型的样本,样本中包括的特征构成联邦特征集合;构建联邦特征集合的特征子集;根据特征子集计算样本在联邦树模型中的期望;根据样本在联邦树模型中的期望计算样本中的每个特征对联邦树模型的边际贡献;根据样本中的每个特征对联邦树模型的边际贡献,确定样本中的每个特征对联邦树模型的个体贡献度。本发明利用联邦特征集合的特征子集确定特征的边际贡献,基于边际贡献确定特征的个体贡献度,即将夏普利值原理引入联邦学习场景,将夏普利值原理与各特征子集相结合来评估各个特征的贡献度,能够保证评估的准确度和公正性
  • 特征贡献评估方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种分布式博弈中心度求解方法-CN201711069407.X有效
  • 华强胜;金海;艾明 - 华中科技大学
  • 2017-10-31 - 2019-08-30 - H04L29/08
  • 本发明公开了一种分布式博弈中心度求解方法,属于并行与分布式计算领域,包括:根据传统中心度的定义,将图划分为元素θ的集合;根据图中的每个节点,分布式求出每个节点对每个元素的贡献信息,根据每个节点对每个元素的贡献信息,分布式收集所有节点对集合中每个元素的贡献信息,分布式算出对每个元素θ,一个大小为k的节点的集合C对元素θ的贡献信息,在图中广播C对元素θ的贡献信息;根据每个节点对每个元素的贡献信息以及对每个节点分布式计算团体的贡献信息,得到每个节点对团体的贡献变化,进而得到每个节点的博弈中心度。
  • 一种分布式博弈中心求解方法

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