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]特征分级-CN200780046259.8无效
  • A·A·J·简夫斯基;J·D·沙弗;M·R·辛普森 - 皇家飞利浦电子股份有限公司
  • 2007-12-06 - 2009-10-14 - G06N3/12
  • 本发明涉及一种计算来自特征池的至少一个特征的等级的方法,该方法包括:获取(1)多个特征子集,每个特征子集包括来自特征池的特征;和基于至少一个特征特征子集中的出现,计算(2)至少一个特征的等级。例如,至少一个特征的等级可基于该至少一个特征在多个特征子集中出现的频率。因此,该方法可被有利地应用于分级来自特征池的特征。包括一流特征的新的特征子集可根据计算的特征等级值得以创建,一流的特征潜在地比来自特征池的特征子集更有用。对于这种来自特征池的分级特征列表,可有许多其他的有益用途。
  • 特征分级
  • [发明专利]特征点检测装置、特征点检测方法及特征点检测程序-CN200710135932.7有效
  • 木下航一 - 欧姆龙株式会社
  • 2007-03-13 - 2007-09-19 - G06K9/00
  • 本发明提供一种特征点检测装置、特征点检测方法及特征点检测程序。其课题在于,实现高速地从图像中检测特征点的位置。作为解决手段,使用学习图像,预先取得各节点配置在特征点的正确位置上的正解模型和任一节点配置在错误位置上的误差模型之差与根据误差模型所取得的节点特征量之间的相关关系的信息。在从输入图像中检测特征点时,生成确定了多个节点的三维位置的三维模型,将各节点投影到输入图像上,从投影点取得节点特征量,根据该节点特征量和学习所得的相关关系的信息,取得表示当前的各节点位置与对应的特征点位置之间的偏差的误差估计量,根据该误差估计量和当前各节点的位置,来估计输入图像中的各特征点的三维位置。
  • 特征检测装置方法程序
  • [发明专利]特征量抽取装置、特征量抽取方法-CN201410330654.0在审
  • 八幡尚;菅家孝夫 - 卡西欧计算机株式会社
  • 2014-07-11 - 2015-01-14 - G06F17/30
  • 一种特征量抽取装置,其特征在于,该特征量抽取装置具有:代码信息列取得部,针对连续的输入数据的列,按照每个规定间隔,取得所述输入数据的值的代码信息的列;代码信息列模式频数累计部,按照由所述代码信息列取得部得到的代码信息的列的每种模式累计频数;以及特征量输出部,将由所述代码信息列模式频数累计部累计得到的所述每种模式的频数值,作为对应于所述输入数据的特征量进行输出。
  • 特征抽取装置方法
  • [发明专利]特征计算装置和特征计算方法-CN201310724234.6在审
  • 内山英昭;柴田智行 - 株式会社东芝
  • 2013-12-24 - 2014-07-02 - G06K9/68
  • 根据实施例,提供了特征计算装置和特征计算方法。特征计算装置包含获取单元、第一计算器、以及第二计算器。获取单元被配置成获取点序列群,该点序列群包括点序列的集合,该点序列的集合中多个点的序列是固定的。第一计算器被配置成,对于点序列群中的每个点序列,以点序列的基准点作为基准,计算与点序列的形状的曲率有关的多个值,并且基于计算出的多个值来计算特征量。第二计算器被配置成计算直方图,该直方图表现每个点序列的特征量的分布。
  • 特征计算装置计算方法
  • [发明专利]特征选择方法和特征选择服务系统-CN202010551883.0在审
  • 马驰;王冲;杜聪 - 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 2020-06-17 - 2021-08-24 - G06K9/62
  • 本申请公开了一种特征选择方法,包括:获得原始样本;对所述原始样本进行复制,得到所述原始样本的复制样本,所述复制样本中的特征少于其对应的原始样本中的特征;将不同原始样本对应的复制样本中包含相同特征的复制样本分入同一个复制样本组;获得复制样本组的模型评估指标;根据所述复制样本组的模型评估指标,从所述原始样本中的特征中筛选出用于训练机器学习模型的目标特征。采用上述方法,解决了现有技术中针对大规模数据的特征空间进行特征选择效率较低的问题。
  • 特征选择方法服务系统
  • [发明专利]用改进的特征键值启用系统特征-CN200510080291.0有效
  • 理查德·A·里普伯杰;海伦娜·C·伯顿 - 国际商业机器公司
  • 2005-06-28 - 2006-06-07 - G06F1/00
  • 特征键值用于在目标系统中,例如在IBM企业存储服务器(ESS)中启用特定的特征。键值包括标识目标系统的序列号的至少一部分的域,标识在目标系统上将要启用的特征的域,以及标识与将启用的特征相关的数量的域。包括序列号保证特征键值将仅在指定的系统上启用特征,并且包括数量保证只有用户所付费的(例如,存储空间的)数量将被启用。也可以包括额外的域,以标识其中将要启用该特征的存储结构,标识其中将要启用该特征的机器,以及标识在目标系统上为该特征所产生的先前特征键值的顺序。优选地,键值以使用目标系统的序列号的至少一部分的算法进行加密,从而保证该特征键值仅能被目标系统所解密。
  • 改进特征键值启用系统

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