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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  • [实用新型]随机特征防伪标签-CN202021749557.2有效
  • 王浩然;姚继中;姜涛 - 江苏中准数据有限公司
  • 2020-08-20 - 2021-03-02 - G09F3/02
  • 本实用新型公开了随机特征防伪标签,包括标签基层,所述标签基层的底部设置有透明软胶层,所述透明软胶层的底部设置有随机特征物层,所述随机特征物层的底部设置有印刷图层,所述印刷图层的底部设置有隔离层,所述隔离层的底部粘黏有胶粘层本实用新型通过设置标签基层、透明软胶层、随机特征物层、印刷图层、隔离层、胶粘层、凹凸防伪层组、底纸层和硅油层的配合使用,解决了现有具有随机特征防伪标签标签特征容易损坏,同时不具有显著的二次防伪层,一旦特征损坏则失去了效果,降低了防伪性能的问题,具备特征图像防护和二次防伪的优点。
  • 随机特征防伪标签
  • [发明专利]一种组合标签的生成方法及生成装置-CN202211248346.4有效
  • 王文鉴;叶田田;黄景华;宋依兰 - 中电金信软件有限公司
  • 2022-10-12 - 2023-07-28 - G06F16/9535
  • 本申请提供了一种组合标签的生成方法及生成装置,包括:响应于针对组合标签标签特征项的配置操作,配置组合标签下的组合标签特征项;针对每个组合标签特征项,响应于针对原始标签的选择操作,从预先构建好的标签库中选择该组合标签特征项对应的多个原始标签;响应于针对多个原始标签的规则配置操作,生成该组合标签特征项对应的特征项规则表达式;响应于针对组合标签的保存操作,将所述组合标签下的至少一个组合标签特征项和每个组合标签特征项对应的特征项规则表达式保存至所述标签库,得到所述组合标签。这样,能够通过标签库中已有的原始标签的选择操作和配置操作,基于已有的原始标签灵活高效地生成新的组合标签,缩短新标签的开发周期。
  • 一种组合标签生成方法装置
  • [发明专利]水质监测方法、装置及服务器-CN202010531423.1在审
  • 王利;高永飞 - 王利
  • 2020-06-11 - 2020-09-11 - G06K9/62
  • 本申请实施例提供一种水质监测方法、装置及服务器,将正向水质标签特征标签参数区间和负向水质标签特征标签参数区间进行融合,得到融合特征标签参数区间,基于融合特征标签参数区间对标签识别网络进行训练,或者后续利用标签识别网络对水质标签参数进行分类,即具有负向水质标签特征不限于标签形式的优点,又能在水质标签参数被标记为多标签类型的情况下,通过正向水质标签特征来弥补特征提取不足的缺点,所以相对于现有技术,根据融合特征标签参数区间对标签识别网络进行训练,提高了水质标签参数的标签参数识别的准确性。
  • 水质监测方法装置服务器
  • [发明专利]一种确定文本标签的方法及装置-CN202011494762.3在审
  • 黄勇;王宇;邱雪涛 - 中国银联股份有限公司
  • 2020-12-17 - 2021-03-23 - G06F16/33
  • 本申请公开一种确定文本标签的方法及装置,确定待分类文本的文本特征向量;针对预设标签集合中的任一标签,确定标签标签特征向量;基于文本特征向量和标签特征向量,确定待分类文本隶属于标签的概率;标签特征向量包括标签的描述特征向量和标签在预设标签集合中的网络关系特征向量;将概率满足预设条件的标签确定为待分类文本的标签。在对待分类文本进行标签的确定时,除了将待分类文本的文本特征向量作为确定标签的依据,还将预设标签集合中的任一标签标签特征向量作为确定标签的依据,该过程由于增加了预设标签集合中各标签之间存在的逻辑关系及各标签本身具有的描述特征向量
  • 一种确定文本标签方法装置
  • [发明专利]一种标签融合的联合抽取方法-CN202210835252.0在审
  • 程良伦;陈文燕 - 广东工业大学;广东能哥知识科技有限公司
  • 2022-07-15 - 2022-09-27 - G06F40/30
  • 本发明公开了一种标签融合的联合抽取方法,包括:上下文特征提取;捕获字符特征;字符特征用CRF捕获预测的第一实体标签;组成BLA单元对识别的实体标签进行建模提取标签特征;将上下文特征标签特征进行拼接来预测一阶段实体关系;构造图卷积的邻接矩阵,结合上下文特征得到图卷积特征;将图卷积特征与上下文特征相加得到标签特征,共同输入到BLA单元中进行建模作为综合词特征;综合词特征标签特征进行拼接输入到BLA单元得到动态标签特征;用CRF预测二阶段实体标签;将第一和第二阶段实体标签进行融合;将融合标签输入到BLA单元中得到动态标签特征,结合动态标签特征得出关系预测。
  • 一种标签融合联合抽取方法
  • [发明专利]标签处理方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品-CN202210962568.6在审
  • 杨皓 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2022-08-11 - 2022-11-15 - G06F16/35
  • 本申请涉及一种标签处理方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。所述方法涉及人工智能,包括:从包含文本的媒体数据中,分别提取文本的文本特征、以及文本中所包含的每个候选标签各自的标签特征,基于各标签特征之间的第一特征相似度,分别对每一标签特征进行特征更新,得到初次更新标签特征按照各候选标签在历史媒体数据中的共现关系,对初次更新标签特征进行二次更新,得到二次更新标签特征,基于每个二次更新标签特征与文本特征的第二特征相似度,将各候选标签中第二特征相似度满足相似度条件的目标标签确定为媒体数据的标签采用本方法提升了媒体数据的标签和媒体数据间的关联度,避免出现由于关联度低导致无法获取准确信息的问题。
  • 标签处理方法装置计算机设备存储介质程序产品
  • [发明专利]一种半监督的特征变换方法和装置-CN201210290343.7有效
  • 刘曦;刘汝杰 - 富士通株式会社
  • 2012-08-15 - 2017-03-01 - G06F17/30
  • 本发明实施例提供一种半监督的特征变换方法和装置,其中,所述方法包括根据预定的标签数据集中的各个标签数据的标签向量和特征向量,确定每一个标签数据与其他标签数据的关系Wll;根据预定的非标签数据集中的各个非标签数据的特征向量,确定每一个非标签数据与其他非标签数据的关系Wuu;根据所述预定的标签数据集中的各个标签数据的标签向量和特征向量,以及所述预定的非标签数据集中的各个非标签数据的特征向量,确定每一个标签数据与每一个非标签数据的关系Wlu;根据所述Wll、Wuu以及Wlu;确定特征变换矩阵,根据该特征变换矩阵进行半监督的特征变换。通过本发明实施例的方法和装置,提高了特征变换的效率,得到了更有效的特征变换结果。
  • 一种监督特征变换方法装置
  • [发明专利]基于特征学习的缺失多标签文本分类方法及装置-CN202310855247.0在审
  • 赵雪峰;杨玉新;王添阳;马飞扬 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-07-12 - 2023-10-24 - G06F18/2415
  • 本发明公开了一种基于特征学习的缺失多标签文本分类方法及装置,该方法涉及人工智能技术领域,其中该方法包括获取多标签文本,形成特征矩阵和标签矩阵;根据特征矩阵、标签矩阵以及指定特征矩阵构建线性模型;构建所述指定特征矩阵的范数正则项,获取指定特征矩阵的公共特征;将公共特征和指定特征输入到线性模型中,利用梯度下降法对线性模型进行训练,求解指定特征矩阵和相关性矩阵;对标签矩阵中包含的缺失标签进行补足,得到缺失多标签分类模型;利用缺失多标签分类模型对包含缺失标签的多标签文本进行标签分类本发明在缺失标签时,获得较准确的标签相关性矩阵,提升多标签学习分类的准确性,降低人工成本。
  • 基于特征学习缺失标签文本分类方法装置
  • [发明专利]一种基于标签补全和重构映射的弱标签标签分类方法-CN202210965817.7在审
  • 高清维;罗俊;卢一相;孙冬;竺德;赵大卫;檀怡 - 安徽大学
  • 2022-08-12 - 2022-10-28 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于标签补全和重构映射的弱标签标签分类方法,首先建立实例特征信息矩阵和类别标签信息矩阵,形成多标签数据集;然后构建嵌入特征空间的标签特定特征矩阵;基于标签相关矩阵对缺失标签矩阵的信息进行补全;结合嵌入特征矩阵、标签特定特征矩阵、标签相关矩阵以及相对应的约束正则项构建相应的模型;分别对嵌入特征矩阵、标签特定特征矩阵和标签相关矩阵进行优化求解;将测试集作为预测模型的输入,输出预测标签矩阵;将预测标签矩阵与真实标签进行对比上述方法能够有效解决在建立模型时丢失实例特征信息的问题,并且将生成标签特定特征和后续训练分类模型两个阶段总结到一个框架下。
  • 一种基于标签映射分类方法
  • [发明专利]一种基于标签推理的多标签图像识别算法研究-CN202210726440.X在审
  • 张笑钦;陈钊民 - 温州大学
  • 2022-06-24 - 2022-09-23 - G06V10/82
  • 本发明涉及数字信息的传输技术领域,且公开了一种基于标签推理的多标签图像识别算法研究,尺度特征提取模块、标签特征解耦模块、自注意力模块、标签推理模块、损失函数构建模块,所述多尺度特征提取模块是利用卷积神经网络对该图片抽取特征;所述标签特征解耦模块是通过定义标签嵌入特征将各个标签所对应的类别进行解耦,所述自注意力模块是基于标签特征解耦模块上的标签特征进行解耦且让各个特征之间的信息互相传播;所述标签推理模块是基于自注意力模块上对标签进行推理,本发明利用当下热门的自注意力模块对标签进行解耦并对被遮罩的标签进行推理,从而有效的构建了标签之间的相关性,最终提高多标签图像识别的性能。
  • 一种基于标签推理图像识别算法研究

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