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]数据序列压缩-CN200880113936.8无效
  • E·奥尔登特利奇;M·魏因伯格 - 惠普开发有限公司
  • 2008-10-30 - 2010-09-22 - H04N7/50
  • 在一种压缩数据序列的方法中,把数据序列解析(302)成数据片段,其中,至少一个数据片段包括匹配部分。另外,使用取决于对于解码器(250)可用的一个或多个编码的数据符号的至少一个上下文模型压缩(304)匹配部分。一种编码器(200)包括:编码单元(222,224,226),其被配置为使用取决于先前可解码的数据符号的一个或多个上下文模型对数据片段的匹配偏移和匹配长度中的至少一项进行编码。一种具有计算机程序的计算机可读存储介质,所述计算机程序用于实施压缩数据序列的方法(300,320)。
  • 数据序列压缩
  • [发明专利]数据关系识别、自动问答、查询语句生成方法-CN202310714357.5在审
  • 王海滨;王耀华;孙修宇;丁博麟;周靖人 - 阿里巴巴(中国)有限公司
  • 2023-06-15 - 2023-07-21 - G06F16/9032
  • 本说明书实施例提供数据关系识别、自动问答、查询语句生成方法,其中所述数据关系识别方法包括:获取原始标注序列组和引导标注序列组,其中,原始标注序列组包括原始数据序列和原始数据序列对应的原始标签序列,引导标注序列组包括引导数据序列和引导数据序列对应的引导标签序列,原始数据序列和引导数据序列中分别包括至少两个数据源中的数据;将引导标注序列组和原始数据序列输入数据关系识别模型,获得原始数据序列对应的预测标签序列,其中,引导标注序列组用于引导数据关系识别模型对原始数据序列进行预测;根据原始标签序列和预测标签序列,确定数据关系识别结果。缩短了任务逻辑链路,降低了任务难度,提高了数据关系识别的效率。
  • 数据关系识别自动问答查询语句生成方法
  • [发明专利]数据排序方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310410690.7在审
  • 丁少鸿 - 金蝶软件(中国)有限公司
  • 2023-04-14 - 2023-07-07 - G06F16/2458
  • 本申请涉及一种数据排序方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取初始数据序列,对初始数据序列进行划分得到多个基础子数据序列;将各个基础子数据序列分别作为初始子数据序列,将各个初始子数据序列进行组合,得到多个初始子数据序列组合;对同一初始子数据序列组合中的各个初始子数据序列进行归并排序,得到各个初始子数据序列组合分别对应的中间子数据序列组合;将中间子数据序列组合作为初始子数据序列,返回将各个初始子数据序列进行组合的步骤执行,直至满足结束条件,得到初始数据序列对应的有序数据序列。采用本方法能够提高数据排序效率,可应用于多维数据库等。
  • 数据排序方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]任务处理方法、电子设备及存储介质-CN202311042178.8在审
  • 王凯;周躜;蔡寅翔;张欣 - 阿里巴巴(中国)有限公司
  • 2023-08-16 - 2023-09-15 - G06N3/0475
  • 本申请公开了一种任务处理方法、电子设备及存储介质,涉及大模型技术、序列数据生成、文本生成领域。其中,该方法包括:获取多个序列数据生成任务,其中,序列数据生成任务用于基于序列数据生成任务包含的输入序列数据,生成输出序列数据;基于多个序列数据生成任务包含的输入序列数据,预测得到输出序列数据序列长度;基于输出序列数据序列长度,对多个序列数据生成任务进行分组,得到至少一个任务集合;并行执行同一个任务集合包含的序列数据生成任务,得到输出序列数据。本申请解决了相关技术中通过神经网络模型进行序列数据生成的效率较低的技术问题。
  • 任务处理方法电子设备存储介质
  • [发明专利]训练时间序列预测模型的方法、时间序列预测方法及装置-CN202010308505.X在审
  • 谭龙华;田光见;严骏驰 - 华为技术有限公司
  • 2020-04-18 - 2020-09-01 - G06Q10/04
  • 本申请涉及人工智能领域中的一种训练时间序列预测模型的方法、时间序列预测方法及装置,该训练时间序列预测模型的方法包括:获取时间序列数据特征,所述时间序列数据特征为时间序列数据在当前时刻的数据特征;基于事件序列数据的发生时刻确定事件序列数据特征,所述事件序列数据特征用于表示所述事件序列数据在当前时刻的数据特征,所述事件序列数据特征包含发生时刻的时间信息;基于所述时间数据特征与所述事件序列数据特征进行时间序列预测,得到预测的时间序列数据;基于所述预测的时间序列数据,调整所述时间序列预测模型的参数。该方法有助于提高时间序列预测的预测效果。
  • 训练时间序列预测模型方法装置
  • [发明专利]数据序列号分配方法及分配装置-CN201610989300.6有效
  • 朱鑫 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2016-11-10 - 2020-04-10 - H04L29/08
  • 本发明提供一种数据序列号分配方法,用于数据序列号分配装置进行数据序列号分配,其中数据序列号分配装置包括多个数据序列号服务器以及协调调度模块,其中该数据序列号分配方法包括:协调调度模块接收初始化指令,并根据初始化指令,确定多个数据序列号服务器中的第一主数据序列号服务器以及备用数据序列号服务器;第一主数据序列号服务器生成第一数据序列号区间,并将第一数据序列号区间同步到备用数据序列号服务器;第一主数据序列号服务器接收请求设备的数据序列号获取请求,并根据数据序列号获取请求,从第一数据序列号区间中获取数据序列号;第一主数据序列号服务器将数据序列号发送至请求设备。本发明还提供一种数据序列号分配装置。
  • 数据序列号分配方法装置
  • [发明专利]信息处理装置、信息处理方法和信息处理程序-CN202180087191.8在审
  • 赤间健人 - 索尼集团公司
  • 2021-11-18 - 2023-09-01 - G06N20/00
  • 该信息处理装置(1)包括:控制手段(30);数据输入手段(10),用于输入序列数据;机器学习模型(21),用于基于由数据输入手段(10)输入的序列数据生成新序列数据;以及序列数据选择手段(10),用于当由机器学习模型(21)生成新序列数据时,选择对序列数据做出改变的目标序列数据和/或不做出改变的上下文序列数据。控制手段(30)生成:(i)内插已经由机器学习模型生成的至少两个序列数据的新目标序列数据;或(ii)对于已经由机器学习模型生成的序列数据不同的新序列数据
  • 信息处理装置方法程序
  • [发明专利]时间序列数据的补全方法、相关设备及存储介质-CN202310365764.X在审
  • 沈雷;张睿欣;丁守鸿 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-04-03 - 2023-10-27 - G06F18/10
  • 本申请的实施例公开了一种时间序列数据的补全方法、相关设备及存储介质,该方法包括:对初始时间序列数据进行特征提取处理得到初始特征序列数据;对初始特征序列数据进行分频分解处理,得到初始高频序列数据和初始低频序列数据;调用扩散模型对初始低频序列数据、初始高频序列数据和原始高斯噪声进行逆向扩散处理,得到缺失噪声;基于缺失噪声和原始高斯噪声得到缺失序列数据;根据缺失序列数据对初始时间序列数据进行数据补全处理,得到补全后的时间序列数据本申请实施例的技术方案可以准确地预测时间序列数据中缺失的序列值,以对时间序列数据进行精准补全。
  • 时间序列数据方法相关设备存储介质
  • [发明专利]序列化和反序列化方法及电子设备-CN202310244681.5在审
  • 丁继政;朱进;徐博士 - 浙江极氪智能科技有限公司;浙江吉利控股集团有限公司
  • 2023-03-08 - 2023-08-08 - G06F8/51
  • 本申请提供一种序列化和反序列化方法及电子设备。该方法包括:序列化器根据基础类型建立序列化基础数据接口方法,根据序列化基础数据接口方法将C++基础数据序列化为JSON基础数据,并根据序列化规则将JSON基础数据组合生成JSON对象;反序列化器根据基础类型建立反序列化基础数据接口方法,根据序列化基础数据接口方法将JSON基础数据序列化为C++基础数据,并根据反序列化规则将C++基础数据组合生成C++数据。本申请实现了C++数据和JSON对象之间的序列化和反序列化,并通过建立C++基础数据和JSON基础数据之间的序列化和反序列化接口方法,以及序列化和反序列化规则,提升了序列化和反序列化的鲁棒性和数据可读性
  • 序列方法电子设备
  • [发明专利]模型训练方法、数据鉴别方法、设备、介质及产品-CN202210665189.0在审
  • 柳寒;李航;朱光旭;陆彦辉 - 深圳市大数据研究院;郑州大学
  • 2022-06-13 - 2022-09-13 - G06F16/2458
  • 本公开实施例公开了一种模型训练方法、数据鉴别方法、设备、介质及产品,该方法包括:获取时间序列数据;通过时间序列数据生成模型生成合成时间序列数据;获取时间序列特征数据,获取合成时间序列特征数据;获取数据鉴别结果;基于数据鉴别结果,通过对抗训练的方式对时间序列数据生成模型以及时间序列数据鉴别模型进行训练;响应于至少一轮训练后的时间序列数据鉴别模型输出的数据鉴别结果满足合成时间序列数据未分辨条件,将至少一轮训练后的时间序列数据生成模型确定为目标时间序列数据生成模型基于该方案所确定的目标时间序列数据生成模型能够生成与真实的时间序列数据的相似度较高的合成时间序列数据
  • 模型训练方法数据鉴别方法设备介质产品
  • [发明专利]一种VoLTE数据处理方法及终端-CN201610612550.8有效
  • 马士强 - 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司
  • 2016-07-28 - 2020-04-07 - H04W28/06
  • 本发明实施例公开了一种VoLTE数据处理方法及终端,其中,该方法包括:对输入到数据发送端的语音信号进行采样,从而获得原始语音数据序列;对原始语音数据序列进行变换分解,从而获得N个变换语音数据序列,N个变换语音数据序列数据序列长度之和等于原始语音数据序列数据序列长度,N为大于1的正整数;对N个变换语音数据序列进行阈值处理,从而获得N个处理语音数据序列;将N个处理语音数据序列构建为新处理语音数据序列,以及对新处理语音数据序列进行压缩编码后发送给数据接收端,以使数据接收端对压缩编码后的新处理语音数据序列进行处理,从而生成新语音数据序列。实施本发明实施例,能够实现对语音数据的压缩。
  • 一种volte数据处理方法终端
  • [发明专利]一种序列数据的可视化检测方法、装置、终端及介质-CN202211412030.4在审
  • 乔继辉;张昭阳;李文鹏 - 济南浪潮数据技术有限公司
  • 2022-11-11 - 2023-01-24 - G06F16/904
  • 本发明涉及一种序列数据的可视化检测方法、装置、终端及介质。本申请预先载入序列数据应用的序列数据结构及反序列化方法;以所述反序列化方法对所述序列数据进行反序列化解析处理,确定所述序列数据中包含的各个序列数据结构和/或无法反序列化的数据区域;以不同颜色方框图标表示不同的序列数据结构及序列数据结构中的成员,以故障图标表示所述无法反序列化的数据区域;按序列数据中的各个所述序列数据结构和/或所述无法反序列化的数据区域的顺序,相应的组合各个所述方框图标和/或所述故障图标形成可视化序列图。本申请能更直观的展示序列数据组成及设计缺陷,提高分析效率。
  • 一种序列数据可视化检测方法装置终端介质

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