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]一种数据处理方法、设备及存储介质-CN201910974784.0在审
  • 崔衡;汪金鹏;舒志平 - 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 2019-10-14 - 2021-04-30 - G06Q10/02
  • 本申请实施例提供一种数据处理方法、设备及存储介质,在接收到数据查询请求的情况下,可基于各种属性参数与缓存数据的时效性之间存在的影响关系以及数据查询请求所请求查询的目标缓存数据对应的至少一个属性参数值,确定目标缓存数据当前是否处于有效状态据此,可在接收到数据查询请求的情况下,实时地确定目标缓存数据在查询时刻是否有效,这使得目标缓存数据的时效性更加灵活,不再受到固定有效期的局限,从而可在保证缓存准确度的前提下,尽量减少对数据源端的接口的调用次数
  • 一种数据处理方法设备存储介质
  • [发明专利]一种储能设备运行状态的智能监测方法-CN202310723420.1在审
  • 吴治强;杨沁 - 上海启斯云计算有限公司
  • 2023-06-19 - 2023-09-19 - G06F11/30
  • 提供了一种储能设备运行状态的智能监测方法,包括:获得目标储能设备的基本信息;进行历史故障查询,获得第一频发历史故障;进行故障原因分析,确定多个频发故障因子;基于多个频发故障因子确定多个监测运行指标,进行运行参数监测;获取多个标准运行指标阈值;根据环境数据采集结果对多个标准运行指标阈值进行调整;基于多个调整运行指标阈值对多个实时监测运行参数进行异常判断,并根据异常判断结果对目标储能设备进行预警。能够解决传统的储能设备运行状态监测方法存在监测时效性低和准确率低的技术问题,可以提高储能设备运行状态监测的时效性和准确率。
  • 一种设备运行状态智能监测方法
  • [发明专利]一种广告信息的显示方法及装置-CN201310339611.4有效
  • 罗均文;钟虎林;黄世华;朱敬毅;甘鸣春;别业辉 - 深圳市路通网络技术有限公司
  • 2013-08-06 - 2013-11-20 - H04N21/254
  • 本申请公开了一种广告信息的显示方法及装置,所述方法包括接收终端的标识,获取终端标识对应的参数信息;依据参数信息获取终端的分组类型;获取与分组类型相对应的当前广告信息;将当前广告信息发送至终端,触发终端显示所述当前广告信息本申请通过获取与该终端的分组类型相对应的实时广告信息,进而将实时广告信息发送至终端进行显示,避免了现有技术中只能显示前次开机下载设置的广告,导致显示广告准确性差且时效性差的问题,由此终端能够显示给用户及时有效的广告信息,提高显示广告的时效性及准确性,同时针对不同分组类型的终端显示对应的广告,进一步提高显示广告的准确性。
  • 一种广告信息显示方法装置
  • [发明专利]基于RSM-MOAHA算法的Ti2AlNb基合金拉伸性能优化方法-CN202310661471.6在审
  • 周潼;王克鲁;鲁世强;李鑫;汪增强;王枫涵 - 南昌航空大学
  • 2023-06-06 - 2023-09-12 - G06F30/27
  • 基合金拉伸性能优化方法,涉及Ti2AlNb基合金加工技术领域,其技术方案要点是:包括以下步骤:S1、建立热处理工艺响应面数学模型;S2、基于人工蜂鸟算法(MOAHA)的多目标优化求解;步骤S1中,以固溶温度、固溶时间、时效温度、时效时间为影响因子,以屈服强度、抗拉强度、断裂伸长率为优化目标,建立响应面模型;步骤S2中,通过建立的响应面与多目标人工蜂鸟算法相结合,设置多目标人工蜂鸟算法参数,以合适的种群大小以及最大迭代次数,根据性能指标重要程度或其他因素从解集中选择合适的优化参数集寻找最优解本发明提出了一种响应面结合多目标人工蜂鸟算法的方法,获得最优热处理工艺参数,同时以实现最佳的拉伸性能。
  • 基于rsmmoaha算法ti2alnb合金拉伸性能优化方法
  • [发明专利]商品个性化排序模型训练方法及系统-CN201510679812.8有效
  • 王晓丹 - 广州品唯软件有限公司
  • 2015-10-19 - 2019-03-26 - G06F16/9535
  • 本发明涉及一种商品个性化排序模型训练方法及系统,根据历史商品数据中长期兴趣特征对商品个性化排序模型进行离线训练,获得每个长期兴趣特征对应的参数,即获得一个精度较高的商品个性化排序模型,且排除了历史商品数据中短期兴趣特征再间隔单位时间获取实时商品数据,对离线训练后的商品个性化排序模型进行扩展,根据实时商品数据中长期兴趣特征以及短期兴趣特征,对扩展后的商品个性化排序模型进行在线训练,获得更新的每个长期兴趣特征对应的参数以及每个短期兴趣特征对应的参数,从而实现每隔单位时间对扩展后的商品个性化排序模型进行更新一次,获得时效性更强的模型,实现模型的精度和时效性平衡,以获得更好的预测结果。
  • 商品个性化排序模型训练方法系统

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