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]分类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202010218996.9有效
  • 郭冠军 - 抖音视界有限公司
  • 2020-03-25 - 2023-07-21 - G06V10/764
  • 公开了一种分类方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,其中,分类方法包括:确定至少一个目标图像分别对应的各第一图像特征;接着,根据各目标图像分别对应的各第一图像特征,确定各目标图像分别对应于各第一预定图像类别类别权重,各第一预定图像类别是终端设备根据用户的类别设置指令预先设置的;接着,根据各类别权重,确定各目标图像分别对应的第一预定图像类别,以对各目标图像进行分类。本公开实施例的方法,使得可以按照用户自定义的图像类别,对终端设备中各目标图像进行自动分类,不再局限于终端设备所固有的图像类别,极大提高用户参与度与图像类别设置的灵活性,提升用户体验。
  • 分类方法装置电子设备计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种中文问题的语义分类方法-CN200610041619.2无效
  • 郑庆华;胡云华;孙霞;党海峰 - 西安交通大学
  • 2006-01-10 - 2006-07-19 - G06F17/27
  • 本发明公开了一种中文问题的语义分类方法,基于中文问题语义类别体系和中文问题多类分类模型,实现对中文问题语义类别的判断和提问焦点的识别;它由中文问题语义类别体系构造、中文问题的特征向量表示和基于统一损失的中文问题多类分类组成:中文问题语义类别体系构造了一个问题语义类别体系,包括问题所有语义类别定义和判断方法,对问题分类的结果即为该体系中的一个类别;中文问题的特征向量通过选择问题的一些特征,将问题文本表示成分类模型可以识别的特征向量;基于统一损失的多类分类将输入的问题特征向量映射到问题语义类别体系中的一个类别
  • 一种中文问题语义分类方法
  • [发明专利]信号处理系统-CN201480016209.5有效
  • 朱利安·罗伯特·米歇尔·科尔纳比斯;丹尼洛·希门尼斯·雷森德;丹尼尔·彼得·维尔斯特拉 - 谷歌有限责任公司
  • 2014-03-10 - 2018-09-07 - G06N3/04
  • 我们描述了一种信号处理器,所述信号处理器包括:概率向量生成系统,其中,所述概率向量生成系统具有用于为输出示例的类别接收类别向量的输入端以及用于为输出示例的所述类别提供概率向量的输出端,其中,所述输出示例包括数据点的集合,并且其中,所述概率向量针对输出示例的所述类别定义数据点的所述集合中的每一个的概率;存储器,所述存储器存储多个所述类别向量,输出示例的多个所述类别中的每一个各一个;以及随机选择器,所述随机选择器用于选择输出示例的所存储的类别以用于将所对应的类别向量呈现给所述概率向量生成系统;其中,所述信号处理器被配置成针对与所述选择的存储的类别相对应的输出示例来输出数据。
  • 信号处理系统
  • [发明专利]一种自动识别训练方法、系统、存储介质及计算机设备-CN202010700572.6在审
  • 胡游乐;陈川 - 深圳市天和荣科技有限公司
  • 2020-07-20 - 2020-10-02 - G06K9/62
  • 本发明提供了一种自动识别训练方法,包括:通过通用模型对大量图片进行预训练,以得到一个训练模型,并使所述训练模型自动学习;所述训练模型获取当前训练图像,并判断所述当前训练图像是否存在类别标签;若存在类别标签,则按照所述类别标签进行图像识别训练,以建立图像分析模型;若不存在类别标签,则对当前训练图像标定类别标签,再按照所述类别标签进行图像识别训练,以建立图像分析模型;根据所述图像分析模型识别待识别物体。上述一种自动识别训练方法,无需上传数千张图像,提高了用于分析图像的自定义模型的制作效率。本发明还提供了一种自动识别训练系统、存储介质机计算机设备。
  • 一种自动识别训练方法系统存储介质计算机设备

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