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]一种任务调度方法、装置及电子设备-CN202210066473.6在审
  • 李佳 - 联想(北京)有限公司
  • 2022-01-20 - 2022-04-29 - G06F9/48
  • 本申请公开了一种任务调度方法、装置及电子设备,包括:获取待处理的目标任务;在处理器对应的候选处理组中确定与目标任务对应的目标处理组,其中,候选处理组至少包括第一处理组和第二处理组,第一处理组和/或第二处理组包括至少两个处理,且第一处理组中的处理与第二处理组中的处理的处理速率不同;将目标任务调度到目标处理组,以使得目标处理组中的目标处理处理目标任务。
  • 一种任务调度方法装置电子设备
  • [发明专利]基于NLP技术的保风险预测方法、装置及相关设备-CN202011488406.0在审
  • 李海翔 - 中国平安人寿保险股份有限公司
  • 2020-12-16 - 2021-03-26 - G06Q40/08
  • 本申请涉及数据处理技术,提供一种基于NLP技术的保风险预测方法、装置、计算机设备与存储介质,包括:解析目标体检数据集,得到目标异常项与保说明;分词处理保说明,得到目标保说明;基于预设word2ves工具包处理目标保说明,得到目标词向量;调用预设TD‑IDF模型处理目标词向量,得到目标词向量对应的目标权重,对目标词向量进行加权处理,得到目标加权词向量;拼接目标异常项与目标加权词向量,得到目标拼接数据;调用XGBOOST模型训练目标拼接数据,得到保风险分类模型;基于保风险分类模型处理待保单数据,得到风险分类。通过本申请,能够提高保效率与保准确性,促进智慧医疗及智慧城市的建设。
  • 基于nlp技术风险预测方法装置相关设备
  • [发明专利]一种终端设备启动方法、装置及设备-CN202310490684.7在审
  • 赵廷法;李宾 - 青岛海信移动通信技术有限公司
  • 2023-04-28 - 2023-08-29 - G06F9/445
  • 本申请涉及电子信息技术领域,提供一种终端设备启动方法、装置及设备,其中的终端设备启动方法,响应用户的开机操作,通过引导获取终端设备的开机电池温度;引导是终端设备基于开机操作上电时启动的;若开机电池温度小于等于预设的温度阈值,则通过引导从多个受控中确定目标数量的第一目标受控目标数量不大于预估数量;预估数量表征开机电池温度下允许同时启动的受控的数量上限;通过引导同时启动第一目标受控;若多个受控中包括第二目标受控,则在第一目标受控成功启动之后,启动第二目标受控;第二目标受控是受控中除去第一目标受控以外的受控
  • 一种终端设备启动方法装置设备
  • [发明专利]深度神经网络裁剪方法、装置及电子设备-CN201911280967.9在审
  • 舒红乔;王奇刚;李远辉;向辉;邓建林 - 联想(北京)有限公司
  • 2019-12-09 - 2020-04-21 - G06N3/08
  • 本申请实施例公开了一种深度神经网络裁剪方法、装置及电子设备,将目标卷积层中稀疏度最高的卷积作为基准卷积,根据该基准卷积核对各个非基准卷积的相对熵,以及各个非基准卷积中元素的绝对值,确定至少一个目标卷积;该目标卷积与基准卷积的差异,小于目标卷积层中非目标卷积与所述基准卷积的差异;删除该至少一个目标卷积,并对目标卷积层的下一卷积层中的各个卷积进行处理,使得下一卷积层中的各个卷积与所述目标卷积层中剩余的卷积相适配,减少了目标卷积层中卷积的数量和输出的特征图的数量,以及目标卷积层的下一卷积层中卷积的数据量,在保证网络模型的处理精度的同时提升网络模型的加速效果。
  • 深度神经网络裁剪方法装置电子设备
  • [发明专利]保问题的解答方法、解答装置、设备及存储介质-CN202310786209.4在审
  • 袁欢 - 中国平安财产保险股份有限公司
  • 2023-06-29 - 2023-10-03 - G06Q30/015
  • 本发明实施例提供一种保问题的解答方法、装置、设备及存储介质。方法包括:获取待解答的目标保问题,获取目标深度学习模型,其中,所述目标保问题包括基于保政策提出的保问题;将所述基于保政策提出的保问题进行特征提取操作,得到若干特征因子;通过目标深度学习模型对每一所述特征因子进行分析,输出得到对应的目标答案,其中,所述目标答案包括所述保问题对应的保结果。本申请实施例旨在通过目标深度学习模型对基于保政策提出的保问题进行分析,从而输出得到对应的保结果,实现了减少保人答疑的工作量以及沟通成本,避免了保人对于保政策了解不透彻或不全面引起的解答错误的情况出现
  • 问题解答方法装置设备存储介质
  • [发明专利]身方式推荐方法、装置及电子设备-CN201910169019.1有效
  • 付大鹏;赵闻飙;王维强;金宏 - 创新先进技术有限公司
  • 2019-03-06 - 2023-08-01 - G06Q50/26
  • 本申请实施例公开了一种身方式推荐方法、装置和电子设备,该方法包括:基于当前身方式对应的身结果数据,确定目标对象的当前状态;基于所述当前状态与目标状态的差异,调整目标推荐策略,所述目标推荐策略用于指示多个指定概率,所述多个指定概率是在所述目标状态下推荐多种预设身方式分别作为所述目标对象的下一身方式的概率,所述目标对象在采用调整后的所述目标推荐策略推荐下一身方式后的状态,与所述目标状态的差异满足第一预设条件;基于调整后的所述目标推荐策略,将所述多种预设身方式中指定概率满足第二预设条件的身方式作为下一身方式推荐给所述目标对象。
  • 方式推荐方法装置电子设备
  • [发明专利]资源调度方法、装置、计算设备和介质-CN202010706309.8在审
  • 杨峻峰;张凯;车漾 - 阿里巴巴集团控股有限公司
  • 2020-07-21 - 2021-08-24 - H04L29/08
  • 该方法,包括:获取针对目标应用容器组的资源调度请求,资源调度请求包括目标应用容器组请求的处理器目标数量;根据获取的工作节点上的处理器的设备信息,确定目标工作节点,基于预设分配条件以及目标数量,确定目标应用容器组的处理器分配信息,处理器分配信息包括在目标工作节点中为目标应用容器组分配的目标处理器的信息;将处理器分配信息存入目标应用容器组的配置信息中,以使目标工作节点从配置信息中获取处理器分配信息,以及基于处理器分配信息将目标处理器调度至目标应用容器组根据本申请实施例,能够解决处理器利用率低导致的资源浪费的问题。
  • 资源调度方法装置计算设备介质
  • [发明专利]应用程序的运行方法及装置-CN201811007771.8有效
  • 任金鹏 - 北京小米移动软件有限公司
  • 2018-08-31 - 2021-03-30 - G06F9/50
  • 所述方法包括:获取多核CPU的CPU大属性信息,CPU大为多核CPU中计算能力最强的计算单元;当检测到目标应用程序启动后,根据CPU大属性信息,确定CPU大运行文件;将目标应用程序的目标进程标识写入到CPU大运行文件中,以通过CPU大运行目标应用程序的目标进程。本公开通过将目标应用程序的目标进程标识写入到CPU大运行文件中,从而通过CPU大运行目标应用程序的目标进程。由于CPU大的计算能力较强,无需将目标进程在不同CPU普通之间进行调度,因此,提升了目标应用程序的运行速度,避免了目标应用程序在运行过程中出现卡顿等问题,提高了用户的体验效果。
  • 应用程序运行方法装置

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