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]基于遗传算法的进程映射优化方法、装置及存储介质-CN202310917058.1在审
  • 张鑫源;陈浩泷;刘晓翔;林聪;龚雪沅 - 暨南大学
  • 2023-07-25 - 2023-10-27 - G06F9/50
  • 本申请涉及基于遗传算法的进程映射优化方法、装置及存储介质,该方法包括:获取目标计算程序的多个子进程所对应的通信数据,通信数据包括进程通信量和进程通信时延;对进程通信量和进程通信时延,进行实数编码,生成第一进程映射编码数组,第一进程映射编码数组包括多个第一编码,第一编码用于表征执行子进程的第一进程核与子进程的对应关系;基于遗传算法,对第一编码进行遗传进化操作,对完成遗传进化操作的第一编码进行冗余调度处理,生成具有多个第二编码的第二进程映射编码数组;确定第二编码对应的适应度,根据适应度,对第二进程映射编码数组中的第二编码进行遗传进化操作更新,生成目标进程映射编码数组,得到进程映射优化结果。
  • 基于遗传算法进程映射优化方法装置存储介质
  • [发明专利]基于遗传算法排课系统的设计方法-CN202010544724.8在审
  • 孙光民;李亚辉 - 北京工业大学
  • 2020-06-15 - 2020-10-16 - G06Q10/06
  • 基于遗传算法排课系统的设计方法属于算法理论中算法分析与设计领域,针对现有技术中遗传算法的编码方式不准确、交叉变异率的固定不变,适应度函数的不合理,本发明对传统遗传算法的编码方式进行改进,由传统的二进制编码改进为含有特定意义的十进制编码方式,编码方式更加的规范和准确。本发明中的遗传算法的交叉率和变异率会随适应度自动变化,改进遗传算法的自适应交叉率和变异率能够可以使算法较快收敛到全局最优解。并在教学时间段分配的均匀度、学生课程安排均匀度、课程时间段安排优度等方面对适应度函数进行改进,并对传统的遗传算法和改进后的遗传算法进行实验数据对比,结果改进后的遗传算法在排课中的性能和效率更令人满意。
  • 基于遗传算法系统设计方法
  • [发明专利]通用供体细胞-CN202180094941.4在审
  • A·雷扎尼亚;瓦伦汀·斯卢奇 - 克里斯珀医疗股份公司
  • 2021-12-31 - 2023-10-24 - C12N5/071
  • 本文提供了与多于一名受试者相容的遗传修饰的细胞,例如通用供体细胞,以及产生所述遗传修饰的细胞的方法。通用供体细胞在编码一种或更多种MHC‑I或MHC‑II人类白细胞抗原或MHC‑I或MHC‑II复合物的组分或转录调节因子的基因内或附近处包含至少一种遗传修饰,其中遗传修饰包括编码致耐受性因子和/或存活因子的多核苷酸的插入通用供体细胞还可以在编码存活因子的基因内或附近处包含至少一种遗传修饰,其中所述遗传修饰包括编码第二致耐受性因子和/或不同存活因子的多核苷酸的插入。
  • 通用供体细胞
  • [发明专利]基于改进自适应遗传算法的并行测试任务调度方法-CN202211360824.0在审
  • 韩尧;姜瑞 - 电子科技大学
  • 2022-11-02 - 2023-01-17 - G06F11/36
  • 本发明公开了一种基于改进自适应遗传算法的并行测试任务调度方法,获取电子系统待测任务的相关数据,采用实数编码的方式对测试任务进行编码编码时受任务约束限制,将测试任务的编码序列作为遗传算法的个体执行遗传算法,在遗传算法迭代过程中,基于种群相异度的变化计算个体的交叉概率与变异概率,迭代完成后选取最优个体得到最终的并行测试任务调度方案。本发明通过种群相异度对遗传算法的交叉与变异概率进行自适应取值,解决了遗传算法容易陷入局部最优的问题,提高遗传算法收敛速度以及搜索最优解的成功率,使其在解决并行测试任务调度问题时可以快速、准确地求出最优并行测试任务调度方案
  • 基于改进自适应遗传算法并行测试任务调度方法
  • [发明专利]通用供体细胞-CN202080062262.4在审
  • A·雷扎尼亚;R·拉莫斯-扎亚斯 - 克里斯珀医疗股份公司
  • 2020-09-04 - 2022-04-15 - C12N5/10
  • 本文提供了与多名受试者相容的经遗传修饰的细胞,例如通用供体细胞;以及产生所述经遗传修饰的细胞的方法。这些通用供体细胞包含在编码存活因子的至少一种基因内或附近的至少一种遗传修饰,其中该遗传修饰包括编码致耐受性因子的多核苷酸的插入。这些通用供体细胞可进一步包含在编码一种或多种MHC‑I或MHC‑II人白细胞抗原或者MHC‑I或MHC‑II复合体的组分或转录调控因子的基因内或附近的至少一种遗传修饰,其中所述遗传修饰包括编码第二致耐受性因子的多核苷酸的插入
  • 通用供体细胞
  • [发明专利]通用供体细胞-CN202080062251.6在审
  • A·雷扎尼亚;R·拉莫斯-扎亚斯 - 克里斯珀医疗股份公司
  • 2020-09-04 - 2022-04-19 - C07K14/705
  • 本文提供了与多名受试者相容的经遗传修饰的细胞,例如通用供体细胞;以及产生所述经遗传修饰的细胞的方法。这些通用供体细胞包含在编码存活因子的至少一种基因内或附近的至少一种遗传修饰,其中该遗传修饰包括编码致耐受性因子的多核苷酸的插入。这些通用供体细胞可进一步包含在编码一种或多种MHC‑I或MHC‑II人白细胞抗原或者MHC‑I或MHC‑II复合体的组分或转录调控因子的基因内或附近的至少一种遗传修饰,其中所述遗传修饰包括编码第二致耐受性因子的多核苷酸的插入
  • 通用供体细胞
  • [发明专利]基于遗传算法的流量阈值的确定方法及装置-CN202210352700.1在审
  • 石瑶 - 工银科技有限公司;中国工商银行股份有限公司
  • 2022-03-31 - 2022-07-12 - H04L43/16
  • 本公开提供了一种基于遗传算法的流量阈值的确定方法,可以应用于人工智能领域。该基于遗传算法的流量阈值的确定方法包括:对多个目标流量值进行二进制编码生成所述多个目标流量值的编码,其中所述多个目标流量值是根据目标服务支持的流量阈值范围确定的;确定初始化种群个体数和遗传算法参数,其中,每一种群个体唯一对应一个编码,所述遗传算法参数包括预设遗传代数、交叉率和变异率;以及对所述多个目标流量值的编码进行选择、交叉和变异操作,以确定目标流量阈值。本公开还提供了一种基于遗传算法的流量阈值的确定装置、设备、存储介质和程序产品。
  • 基于遗传算法流量阈值确定方法装置

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