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]小样本学习的基类选择方法及装置-CN202010167149.4有效
  • 崔鹏;周琳钧 - 清华大学
  • 2020-03-11 - 2023-06-30 - G06V10/774
  • 本发明公开了一种小样本学习的基类选择方法及装置,其中,该方法包括:在所有候选集类别中选出多个样本,通过神经网络学习多个样本的特征空间表征,求解每个类别的样本特征的类别特征中心;根据每个类别特征中心定义整体的相似比率;调用次模函数优化算法对相似比率进行优化,在候选集类别中选择多个类别作为基类训练集;扩充基类训练集中的类别的样本;利用扩充后的基类训练集,对基础的基类模型进行训练,得到优化后的基类模型;根据优化后的模型和小样本学习算法进行小样本学习
  • 样本学习选择方法装置
  • [发明专利]分类半导体样本中的缺陷-CN201980065723.0在审
  • A·阿斯巴格;B·科恩;S·甘-奥 - 应用材料以色列公司
  • 2019-11-24 - 2021-05-14 - G06K9/00
  • 方法包括:接收分类为多数类别的第一组缺陷,而一些缺陷属于(一个或多个)少数类别且一些缺陷属于多数类别;选择属性子集并为属性定义区分项,以使第二分类器使用属性子集和区分项正确地将至少一部分缺陷分类为少数类别以及多数类别;生成训练集,所述训练集包括:多数类别的缺陷、少数类别的缺陷、以及被第二分类器分类为少数类别的额外缺陷;在训练集、子集和区分项上训练引擎,所述引擎获取对于缺陷属于多数类别的可信度;将引擎应用于被分类为多数类别的第二组缺陷,以获得对于将每个缺陷分类为多数类别的可信度;以及输出具有低可信度的缺陷为属于(一个或多个)少数类别
  • 分类半导体样本中的缺陷
  • [发明专利]一种利用移动通信数据识别交通工具类别的方法-CN201811048538.4有效
  • 杨灿;张凌 - 华南理工大学
  • 2018-09-10 - 2020-07-28 - G08G1/015
  • 本发明公开了一种利用移动通信数据识别交通工具类别的方法,步骤如下:获取原始的基站定位数据,并划分轨迹片段;基于轨迹片段之间的时空匹配度,计算轨迹片段之间的匹配关系,构建匹配关系的拓扑结构图;利用轨迹的特征、预先定义的规则集以及匹配关系的拓扑结构图识别出轨迹片段所对应的交通工具类别。本发明无需安装额外的传感器和视频监控设备,不依赖车辆的各类参数信息,仅利用基站地址信息,从中提取出用户的移动轨迹,采用一系列预定义的规则,即可较为准确地识别交通工具的类别
  • 一种利用移动通信数据识别交通工具类别方法
  • [发明专利]基于页面信息解析的服务语义获取方法及系统-CN201711368914.3有效
  • 曹健;童兰轩;钱诗友 - 上海交通大学
  • 2017-12-18 - 2020-11-17 - G06F16/31
  • 本发明提供了一种基于页面信息解析的服务语义获取方法及系统,包括页面分块:结合网页源代码的标签排列模式及页面视觉特性,归纳出特征标签及非特征标签,并依据显性特征标签及非显性特征标签将页面内容分成块,定义为GFPS‑Block,并构建GFPS‑Tree树形结构;向量构建:确定分类使用的向量的文本语料、特征标签及特殊结构三个维度,定义四个类别和每个类别的向量表达式;向量权重确定:通过对现有数据集交叉验证确定向量各个维度的在计算距离时的权重,当距离最大且高于阈值时,认为该块GFPS‑Block的描述信息属于对应类别
  • 基于页面信息解析服务语义获取方法系统

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