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]社交网络的下一兴趣点的推荐方法-CN202110631965.0有效
  • 郭燕鸽;梁媛;刘鹏 - 广西师范大学
  • 2021-06-07 - 2022-09-16 - G06Q50/00
  • 本发明公开种社交网络的下一兴趣点的推荐方法,首先,利用Transformer的encoder层获取用户的偏好兴趣点的集中表示;其次,将获得的用户偏好兴趣点的集中表示送到划分好的时间窗口中去;接着,针对同用户在不同的时间窗口的兴趣偏好分布有所不同在不同的时间窗口中赋予不同的权重,根据得到的权重来获取用户的偏好兴趣点状态;最后,根据地理因素信息和商家流行度从所有POI过滤出候选POI,并基于用户的偏好兴趣点状态计算候选POI的评分,将Top_kPOI本发明能够解决社交网络的下一兴趣点推荐因数据稀疏而导致推荐困难的问题。
  • 社交网络下一个兴趣推荐方法
  • [发明专利]标题显示过程中前下一标题预览显示方法-CN200410099322.2无效
  • 郑仙熙 - 上海乐金广电电子有限公司
  • 2004-12-30 - 2006-07-05 - G11B20/10
  • 本发明是关于标题显示过程中前下一标题预览显示方法,包括:将记录在记录媒体中的多个标题的预览图像按照不同的标题在存储器中进行储存和管理;在多个标题中,读取任意标题,并且从存储器中搜索读取其标题的前下一标题的预览图像;将被搜索读取的前下一标题预览图像与正在读取中的标题图像起进行显示。本发明使使用者在看当前读取中的标题图像画面时,通过缩略图,很容易地确认前下一标题的内容,使使用者更有效地从光盘中记录的标题中确认自己所想要收看内容的标题,并选择指定前下一标题的预览图像,而且能使使用者很简便地终止读取当前正在读取中的标题,读取前下一标题。
  • 标题显示过程一个下一个预览方法
  • [发明专利]基于transformer第视角下的下一交互物体预测方法-CN202210379370.5在审
  • 江泽宇;丁长兴 - 华南理工大学
  • 2022-04-12 - 2022-07-19 - G06V20/40
  • 本发明公开了种基于transformer第视角下的下一交互物体预测方法,该方法的步骤包括:使用slowfast网络在第视角视频上对当前视频片段的交互物体进行识别训练,提取已观察视频特征并进行标准化;将待预测视频特征初始化为可训练的参数;将已观察视频特征与待预测视频特征进行拼接;将拼接后特征作为transformer网络输入,分类已观察视频和待预测视频的所有交互物体,达到对下一交互物体预测的粗分类;将通过transformer网络后的待预测视频特征进行时间最大值池化;池化后的待预测视频特征经过全连接层得到下一交互物体的预测。本发明解决在预测下一交互物体的时候忽视预测间隔特征的问题,使得下一交互物体预测的性能得到提高。
  • 基于transformer第一视角下一个交互物体预测方法
  • [发明专利]下一购物篮个性化推荐方法、系统及介质-CN202111394783.2在审
  • 欧宝源;沈艳艳 - 上海交通大学
  • 2021-11-23 - 2022-03-01 - G06Q30/06
  • 本发明提供了下一购物篮个性化推荐方法、系统及介质,包括:数据预处理步骤:获取用户物品间多行为交互序列数据,对获取的交互序列数据进行预处理,获得预处理后数据;模型训练步骤:根据获得的预处理后数据,建立用户物品间多行为交互的下一购物篮个性化推荐模型并进行训练,获得训练后的模型;下一购物篮推荐步骤:根据获得的训练后的模型,输入历史多行为交互序列数据,训练后的模型输出下一购物篮内进行目标行为交互的物品。本发明利用元知识学习、循环神经网络以及序列重复复制机制,根据用户物品间的多行为交互序列,融合提取用户不同行为的共性与个性特征以及长短期个性化兴趣,有效提高下一购物篮个性化推荐预测精度。
  • 下一个购物个性化推荐方法系统介质
  • [发明专利]存储设备的增强的预读能力-CN202110645270.8在审
  • S·班尼斯提;A·纳冯;T·埃利亚什 - 西部数据技术公司
  • 2021-06-09 - 2022-03-11 - G06F12/0862
  • 在数据存储的背景下,种在读取请求之前预先获取数据的方法涉及接收读取请求和下一读取请求,以及用对应于该下一读取请求的下一数据存储地址更新对应于该读取请求的元数据。响应于稍后再次接收到该读取请求,可从读取请求元数据读取该下一数据存储地址,并且可在处理下一读取请求之前从该下一数据存储地址预先获取下一数据。此外,在另传入的下一读取请求前,可以在读取队列空闲时间期间预先获取该下一数据并且将其存储在高速缓存缓冲器中,响应于此,该下一数据可以从该缓冲器而不是从非易失性存储器的读取被返回给主机。
  • 存储设备增强能力
  • [发明专利]基于多粒度自注意力的下一兴趣点推荐方法-CN202011616569.2在审
  • 赵磊;张军;赵朋朋 - 神行太保智能科技(苏州)有限公司
  • 2020-12-30 - 2021-04-09 - G06F16/9536
  • 本发明公开了种基于多粒度自注意力的下一兴趣点推荐方法,其包括:构建多粒度自注意力网络模型,该网络模型包括:对时间进行感知编码的第编码器、对空间进行感知编码的第二编码器、对POI特征进行解码的解码器;采集多个用户历史签到数据,对上述网络模型进行训练,利用训练好的网络模型预测用户的下一兴趣点;训练和预测的过程包括:根据用户历史签到数据提取包含时间特征和空间特征的POI序列,根据用户历史签到数据提取包含时间特征和空间特征的POI商圈序列;将POI序列和POI商圈序列作为输入序列,通过上述网络模型处理得到用户下一POI id。本发明在综合考虑POI序列和POI商圈序列后再应用多粒度自注意力网络,可以更准确的推荐下一兴趣点。
  • 基于粒度注意力下一个兴趣推荐方法

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