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]联合直播方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211469153.1在审
  • 冯雨南;郑文璐 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2022-11-22 - 2023-03-28 - H04N21/2187
  • 本公开实施例提供了一种联合直播方法、装置、电子设备及存储介质,属于互联网技术领域。方法包括:向虚拟空间中的观众终端提供联合直播快捷入口对应的至少一个评论选项,接收观众终端基于目标评论选项发送的评论信息,在虚拟空间中发布评论信息,识别评论信息的联合直播意图,向虚拟空间中的主播终端发送携带联合直播意图的联合直播请求;在主播终端对应的主播对象接受联合直播请求的情况下,将观众终端对应的观众对象加入虚拟空间联合直播中。本公开实施例提供的方案中,提升了发起联合直播和发送评论信息的便捷性,能够保证参与联合直播的观众对象均是有联合直播意图,进而保证联合直播效果。
  • 联合直播方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于深度强化学习的多智能体路径规划方法-CN202210490010.2在审
  • 郑煜明;陈松;鲁华祥 - 中国科学技术大学
  • 2022-04-29 - 2022-07-29 - G05D1/02
  • 本公开提供了一种基于深度强化学习的多智能体路径规划方法,包括:设置多智能体系统的联合状态空间联合动作空间;针对路径规划问题设计奖励函数,生成联合奖励;初始化路径规划方法中网络模型的结构和参数,将通过不同智能体间的信息交流获得的当前联合动作空间、当前联合状态空间、当前联合奖励和下一时刻联合状态空间组合成元组作为样本存入经验缓冲池;更新每个智能体在当前时刻的状态空间;对经验缓冲池中存在的样本数和预设容量进行比较,若样本数小于预设容量,则继续采样
  • 基于深度强化学习智能路径规划方法
  • [发明专利]资源处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110601673.2有效
  • 汤晔;张晓波 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2021-05-31 - 2023-01-20 - G06F16/435
  • 本公开关于一种资源处理方法、电子设备及存储介质,该方法通过获取基于待处理资源的资源样式类型和第三用户账号的账号信息所确定的资源展示数据;所述资源展示数据包括以启动联合虚拟空间的第一用户账号和参与联合虚拟空间的第二用户账号的联合虚拟空间的展示数据;基于从资源展示数据中确定出与第三用户账号满足预设关联条件的第二用户账号对应的主播信息,确定与联合虚拟空间相绑定的目标资源展示数据。从而不仅增加了联合虚拟空间的曝光率,而且提高了用户对曝光的联合虚拟空间的点击率,有利于提高多媒体平台的用户粘度。
  • 资源处理方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种构建精细地图的方法与装置-CN201310499532.X在审
  • 杜宇程;赵方方;刘永恒 - 北京四维图新科技股份有限公司
  • 2013-10-22 - 2015-04-29 - G01C21/32
  • 本发明实施例提供一种构建精细地图的方法与装置,方法包括:根据制图区域的地理特征和细分要求进行区域细分;对平面空间数据和竖向空间数据进行自标定和自适应有效边界检查;根据符合要求的平面空间数据和竖向空间数据生成联合空间联合空间所包含的数据是联合空间数据;合成联合空间数据和属性信息,生成精细电子地图。进行区域细分降低了局部数据对整体的依赖性,进行自标定和自适应有效边界检查,以及基于符合要求的平面空间数据和竖向空间数据生成联合空间,这充分利用了自适应的合成矢量方法,使得制作过程降低了几何拓扑的误差和误率
  • 一种构建精细地图方法装置
  • [发明专利]搜索神经网络架构的方法和装置-CN201980097238.1在审
  • 张慧港;汪留安;孙俊 - 富士通株式会社
  • 2019-07-15 - 2022-01-11 - G06N3/04
  • 该方法包括:a.构建针对骨干网络的第一搜索空间和针对特征网络的第二搜索空间;b.利用第一控制器在第一搜索空间中采样骨干网络模型,利用第二控制器在第二搜索空间中采样特征网络模型;c.通过将采样的骨干网络模型和特征网络模型的熵和概率进行相加来组合第一控制器和第二控制器,以获得联合控制器;d.利用联合控制器获得联合模型;e.评估联合模型并且根据评估结果更新联合模型的参数;f.确定更新的联合模型的验证精度并且根据验证精度来更新联合控制器;g.迭代地执行步骤d‑f,将达到预定验证精度的联合模型作为搜索到的神经网络架构
  • 搜索神经网络架构方法装置
  • [发明专利]面向存算一体架构的软硬件联合搜索方法、装置及设备-CN202210226668.2在审
  • 汪玉;孙寒泊;朱振华;宁雪妃 - 清华大学
  • 2022-03-09 - 2022-11-04 - G06N3/08
  • 本申请涉及软硬件联合设计技术领域,特别涉及一种面向存算一体架构的软硬件联合搜索方法、装置及设备,其中,方法包括:获取存算一体架构的多组设计参数和每组设计参数的所有可能取值,并对所有可能取值进行组合,生成软硬件联合设计空间;在搜索开始时,构造种群,并采用多轮迭代的方式对联合设计空间进行搜索,得到满足待优化目标的候选设计参数,基于候选设计参数对种群进行更新,并利用种群中每个候选设计参数的优先级裁剪联合设计空间,且在裁剪后的联合设计空间中由此,能够实现对于网络模型和硬件架构的联合高效设计,避免了繁琐的手工优化。
  • 面向一体架构软硬件联合搜索方法装置设备
  • [发明专利]用于项关联的联合嵌入-CN201180007972.8有效
  • 萨米·本希奥;贾森·韦斯顿 - 谷歌公司
  • 2011-02-01 - 2012-11-14 - G06F17/30
  • 公开了使用联合嵌入空间来使多个项类型的语义上相关的项相关联的方法和系统。所公开的方法和系统可扩展到较大、web-规模训练数据集。根据实施例,用于使多个项类型的语义上相关的项相关联的方法包括:将多个项类型的训练项嵌入在被配置在耦接到至少一个处理器的存储器中的联合嵌入空间中;为项类型中的每一个学习到联合嵌入空间的一个或多个映射以创建训练的联合嵌入空间和一个或多个学习的映射;以及基于在训练的联合嵌入空间中从第一项到每一个相关联的嵌入的训练项的距离来将一个或多个嵌入的训练项与第一项相关联。可以被嵌入在联合嵌入空间中的示例性项类型包括图像、注释、音频和视频。
  • 用于关联联合嵌入
  • [发明专利]一种联合空间-时间稀疏性的传感网数据恢复方法-CN201611011663.9有效
  • 郭迪 - 厦门理工学院
  • 2016-11-17 - 2019-05-17 - H04W24/04
  • 一种联合空间‑时间稀疏性的传感网数据恢复方法,涉及传感网数据处理。包括以下步骤:1)构建空间‑时间数据表示;2)建立联合空间‑时间稀疏性的传感网数据重建模型;3)对联合空间‑时间稀疏性的传感网数据重建模型进行求解。联合利用传感网数据在空间上基于图的稀疏性和时间上基于小波变换的稀疏性进行数据恢复。在无线传感网数据采集中,节点或通信故障可能导致传感器信号缺失,因此需要对缺失信号进行恢复。将传感节点认为是图论中的顶点,通过联合建立空间上基于图的信号稀疏表示与时间上基于小波变换的信号稀疏表示,建立空间‐时间的缺失信号重建模型,然后通过快速迭代算法进行信号恢复。
  • 一种联合空间时间稀疏传感数据恢复方法
  • [发明专利]基于SAE深度网络的高光谱图像空谱联合的分类方法-CN201510992076.1有效
  • 李映;张玉柱;张号逵 - 西北工业大学
  • 2015-12-25 - 2019-01-25 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种基于SAE深度网络的高光谱图像空谱联合的分类方法,替代了传统的PCA降维后使用邻域信息作为空间特征,使用当前像素点的空间位置信息,即行列坐标作为空间特征,然后和其谱特征结合作为训练样本的空谱联合特征,进而提出一种基于SAE深度网络的高光谱图像空谱联合分类方法。本发明的有益效果在于:改进了传统的基于SAE深度网络空谱联合分类中提取空间特征的方法,使用空间位置信息作为空间特征而不是传统的提取空间特征的方法即在谱空间上进行主成分分析(PCA)降维后提取邻域的空间信息作为空间特征,不仅简化了空间特征的提取方法,减少了运算量,而且相较于传统的方法提高了分类精度。
  • 基于sae深度网络光谱图像联合分类方法
  • [发明专利]一种信息处理方法及相关设备-CN201910159707.X有效
  • 肖昌南 - 北京国双科技有限公司
  • 2019-03-01 - 2023-04-18 - G06Q10/04
  • 本发明实施例提供了一种信息处理方法及相关设备,用于帮助油气集输联合站库优化生产决策。该方法包括:获取油气集输联合站库中设备的第一运行状态;将第一运行状态进行向量化处理;将向量化处理后的第一运行状态输入预设动作模型以确定目标动作概率分布,目标动作概率分布中的动作用于对油气集输联合站库中的设备进行操作,预设动作模型为基于模拟路径对状态空间和动作空间进行训练后得到,模拟路径指示状态空间中的运行状态与动作空间中的动作的对应关系,状态空间包括油气集输联合站库中的设备的静态参数,动作空间包括油气集输联合站库中的设备的操作动作
  • 一种信息处理方法相关设备

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