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]流程监控方法和预测点筛选方法、装置、设备和存储介质-CN202210478229.0在审
  • 叶剑虹;金梦思;叶双;柯翔敏 - 华侨大学
  • 2022-05-05 - 2022-07-29 - G06F11/30
  • 本发明实施例提供一种流程监控方法和预测点筛选方法、装置、设备和存储介质,涉及流程监控技术领域。其中,这种预测点筛选方法包含步骤S1至S5。S1获取待监控流程原始数据集和Petri网模型。S3获取预测目标,并根据预测目标和特征向量集,通过XGBoost模型计算得到各个事件属性重要。S4根据各个事件属性重要,获取Petri网模型中各个活动点重要。S5获取阈值,并根据阈值筛选Petri网模型中各个活动点重要筛选Petri网模型中预测点。本发明通过每个活动点所具有的事件属性对预测结果重要来筛选重要预测点,从而剔除贡献度小预测点,减少了整个流程监控系统计算量,大大节约了系统资源。
  • 流程监控方法预测筛选装置设备存储介质
  • [发明专利]用于确定模型压缩率方法、设备和程序产品-CN202010125822.8在审
  • 杨文彬;刘金鹏;王汇泽;李三平;贾真 - 伊姆西IP控股有限责任公司
  • 2020-02-27 - 2021-08-27 - G06N3/08
  • 本公开实施例提供用于确定模型压缩率方法、设备和程序产品。一种用于确定模型压缩率方法包括从与机器学习模型相关联重要值集合确定近零重要值子集,重要值集合中相应重要值指示机器学习模型处理层相应输入重要程度,近零重要值子集中重要值相比于重要值集合中其他重要值更接近零;从近零重要值子集中确定目标重要值,目标重要值对应于近零重要值子集中重要值幅度转折点;确定重要值集合中低于目标重要重要值占重要值集合比例;以及基于所确定比例来确定用于机器学习模型压缩率根据该方案,不需要进行非常耗时训练过程就可以提前获知在不损失模型性能前提下最佳压缩率。
  • 用于确定模型压缩率方法设备程序产品

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