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]一种船舶航线运力统计方法和系统-CN202111301762.1在审
  • 李鑫;冉佳佳 - 中远海运科技股份有限公司
  • 2021-11-04 - 2022-02-01 - G06F16/2458
  • 本发明提供了一种船舶航线运力计算方法及系统,该方法先采集船舶AIS数据和船舶库数据,存入数据库,再对船舶AIS数据进行筛选和分类,得到AIS实时数据和AIS历史数据,然后分别对AIS实时数据和AIS历史数据中的目的港数据进行补全,并根据补全后的AIS实时数据和AIS历史数据中的出发港、目的港、开始时间和结束时间,计算得到航线实时数据和航线历史数据,再遍历航线实时数据和航线历史数据,结合船舶库数据,采用累加算法,对航线实时数据和航线历史数据进行累加统计得到航线实时运力数据历史运力数据,最后通过数据可视化技术,将航线实时运力数据和航线历史运力数据实时进行可视化分类展示,有效解决了船舶运力计算低效、不准确、不全面的问题。
  • 一种船舶航线运力统计方法系统
  • [发明专利]一种OLT端性能统计数据的处理方法和设备-CN201510604361.1有效
  • 王锡玉 - 上海斐讯数据通信技术有限公司
  • 2015-09-21 - 2018-05-18 - H04L12/24
  • 本发明提供一种OLT(Optical Line Terminal,光线路终端)性能统计数据的处理方法,该方法包括:确定OLT端的实时数据基点;实时数据基点等于之前存储的实时数据基点与ONU(OpticalNetwork Unit光网络单元)的实时数据之和;判断OLT端性能统计历史周期是否结束;OLT端性能统计历史周期由用户根据需求任意设定;如果是,则更新OLT端的历史数据基点和历史数据;其中,OLT端的历史数据基点等于OLT端的实时数据基点与ONU端实时数据之和;OLT端的历史数据等于实时数据基点与所述ONU实时数据之和减去OLT端的历史数据基点。
  • 一种olt性能统计数据处理方法设备
  • [发明专利]网约车的异常停留行为识别方法、装置、设备及存储介质-CN201911421142.4在审
  • 张腾剑;陈奥 - 北京嘀嘀无限科技发展有限公司
  • 2019-12-31 - 2020-10-30 - G06K9/62
  • 本发明实施例提供一种网约车的异常停留行为识别方法、装置、设备及存储介质,通过采集网约车发生停留时的实时数据;从数据库中获取第一历史数据集合和第二历史数据集合;第一历史数据集合包括至少一个司机在与实时数据相同服务状态下的历史停留时长,第二历史数据集合包括至少一个司机在与实时数据相同时间段以及相同区域内的历史停留时长;根据实时数据、第一历史数据集合、第二历史数据集合及预设模型识别网约车当前是否出现异常停留行为。利用海量网约车出行的多维度历史数据及预设模型,考虑停留时长、位置、服务状态等多维度特征信息,可实时准确识别网约车当前是否出现异常停留行为,提高网约车平台的安全感知能力,保障司机和乘客的安全。
  • 网约车异常停留行为识别方法装置设备存储介质
  • [发明专利]信息处理系统和信息处理方法-CN202180068967.1在审
  • 黎子盛;荻野昌宏 - 株式会社日立制作所
  • 2021-11-02 - 2023-06-23 - G06Q50/10
  • 一种信息处理系统,具备:行动历史数据特征量提取部,其提取从所述用户取得的行动历史数据的特征量即行动历史数据特征量;测量数据特征量提取部,其提取从所述用户取得的测量数据的特征量即测量数据特征量;特征量转换学习部,其使用所述行动历史数据特征量以及所述测量数据特征量,学习用于从所述行动历史数据导出测量数据的特征量的特征量转换模型;以及介入预测学习部,其使用从所述测量数据提取出的第一特征量以及从所述行动历史数据转换后的第二特征量
  • 信息处理系统方法
  • [发明专利]预测智能-CN202080101992.0在审
  • S·M·马克劳林 - 德劳瑞恩人工智能股份有限公司
  • 2020-05-26 - 2023-06-23 - G06N20/00
  • 一种方法包括:接收容纳在一个或多个计算机系统中的历史数据,该历史数据包括结构化数据和非结构化数据;将该历史数据存储在中央数据库中;根据主题聚合中央数据库中的历史数据;验证经聚合历史数;使用一系列工具分析经验证经聚合历史数据,从所分析的经验证经聚合历史数据中生成第一计算机系统中的正常简档;将所生成的正常简档存储为参照数据集;接收容纳在一个或多个计算机系统中的实时数据;将该实时数据与参照数据集进行比较以标识正常简档和正常简档
  • 预测智能

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