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]相对重要节点挖掘方法、系统、计算机设备及介质-CN202210563638.0在审
  • 尹春林;杨政 - 云南电网有限责任公司电力科学研究院
  • 2022-05-23 - 2022-08-30 - G06F16/953
  • 本发明公开了一种相对重要节点挖掘方法、装置、计算机设备及介质,通过获取所述网络节点图形内包含节点以及节点对边,并根据预设节点顺序先设定好重要顺序最高重要节点后根据预设推算公式推算剩余节点重要顺序,并最终输出所述网络节点图形内所有所述节点重要顺序,并根据所述重要排序识别所述网络节点图形内相对重要节点方式,实现了无需依赖时间参数即可依靠贪心策略准确挖掘所述网络节点图形内包含所有所述节点相对重要排序结果,解决了现有技术当中现有的相对节点重要推算方法普遍存在推算过程中依赖时间参数,导致推算过程中相对时间复杂度高、造成准确率相对较低问题,提升了推算准确
  • 相对重要节点挖掘方法系统计算机设备介质
  • [发明专利]基于大数据家电售后服务业务流程节点分析方法-CN201710927615.2在审
  • 何霆;王泰琪;程延江 - 何霆
  • 2017-10-09 - 2018-04-13 - G06Q10/04
  • 本发明提供一种基于大数据家电售后服务业务流程节点分析方法包括以下步骤S1,建立客户满意度框架、业务流程节点指标体系以及指标测量方法;S2,对每个所述测量指标分别收集数据,并对收集数据进行处理;S3,使用关联规则算法,对步骤S2收集数据,给出每个所述节点筛选出关键测量指标;S4,使用随机森林算法,对每个节点所述关键测量指标进行重要分析;S5,进行关键测量指标对目标变量影响程度分析;S6,对各关键测量指标的重要分析结果进行检验能够在分析后了解关键测量指标,并对其进行合理部署与资源分配,建立能够有效评估售后情况家电售后业务流程节点模型,对优化业务环节起到极其关键作用。
  • 基于数据家电售后服务业务流程节点分析方法
  • [发明专利]信息处理设备、信息处理方法以及程序-CN201380043957.8在审
  • 大木嘉人;野上大树 - 索尼公司
  • 2013-08-01 - 2015-05-06 - G06F17/30
  • 一种系统包括:内容获得电路,该内容获得电路被配置成从多个源中至少一个源获得多个内容以及与内容有关信息;重要获得电路,该重要获得电路被配置成获得针对每个内容重要级别;以及显示控制电路,该显示控制电路被配置成生成控制与多个内容中每个内容相对应图像显示数据重要级别基于与内容有关信息。显示控制电路基于针对每个内容重要级别来确定在显示画面上每个图像大小。
  • 信息处理设备方法以及程序
  • [发明专利]重要信息获取方法及判决实体-CN201280000969.8有效
  • 夏海涛 - 华为技术有限公司
  • 2012-06-27 - 2018-01-09 - H04W16/02
  • 本申请实施例提供一种重要信息获取方法及判决实体。本申请实施例通过判决实体获取判定维度信息,所述判定维度信息用于获取TP或所述TP下小区重要信息,使得所述判决实体能够根据所述判定维度信息,获取所述TP或所述TP下小区重要信息,从而实现了判定TP或所述TP下小区重要,使得能够根据所述判定出TP或所述TP下小区重要,进行管理资源分配,能够使得异构网络中管理资源使用效率最大化。
  • 重要性信息获取方法判决实体
  • [发明专利]时空因果映射驱动混合重要高斯滤波方法及装置-CN202310555196.X在审
  • 张宏伟 - 中山大学
  • 2023-05-17 - 2023-08-18 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种时空因果映射驱动混合重要高斯滤波方法及装置,包括建立多站纯方位跟踪系统模型;定义动态系统状态演化和最新时刻空间测量之间时空因果映射;基于稀疏结构正则化跟踪有效测量信息,近似截断先验概率密度函数;根据高斯埃尔米特法则从截断先验采样积分点和积分权值;对积分点集合进行重要采样;通过瑞利熵衡量截断先验和原始先验对系统状态演化修正和补偿作用,构建混合重要函数,计算重要权重因子。重构时空因果不变预测和更新步骤,将混合重要采样融入Hermite积分框架,通过重要权重因子修正积分点权值,提升权值自适应和状态滤波精度,提高目标跟踪系统中系统状态估计准确和鲁棒
  • 时空因果映射驱动混合重要性滤波方法装置

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