“输入数据集”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果3942114个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于混合域与协同训练跨域检测模型的自训练方法-CN202211120391.1在审
发明人：邓哲;王玉琳;张立;闻斌;秦雄博;杨帆;卫星;赵冲;陆阳 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明属于深度学习与目标检测领域，具体涉及一种基于混合域与协同训练跨域检测模型的自训练方法，包括：采集源域数据集和目标域数据集；将所述源域数据集和所述目标域数据集输入至CycleGAN网络中，以得到混合域数据集；将所述混合域数据集输入至协同训练模型中进行训练，得到初始训练模型；将所述目标域数据集输入至所述初始训练模型中，以得到所述目标域的位置和类别信息并将其标记为所述目标域的伪标签，同时还计算得到模型优化参数；将所述标记有伪标签的目标域数据集、模型优化参数和混合域数据集输入至所述初始训练模型中进行训练，以得到基于混合域与协同训练跨域检测模型。
一种基于混合协同训练检测模型方法

[发明专利]一种手术方案评估方法、装置、系统及存储介质-CN202111521639.0在审
发明人：陈方印 -专利权人：中科麦迪人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G16H70/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种手术方案评估方法、装置、系统及存储介质，手术方案评估方法包括：获取病历信息，基于病历信息通过第一知识图谱确定手术备选方案数据集；获取医护信息，基于医护信息、手术备选方案数据集以及病历信息确定模型输入数据集，其中，模型输入数据集的一个模型输入数据中包含有一个手术备选方案；将模型输入数据集中的每个模型输入数据或模型输入数据集作为输入，通过模型对每个模型输入数据包含的手术备选方案进行分类，基于分类结果确定最佳手术方案
一种手术方案评估方法装置系统存储介质

[发明专利]基于全连接神经网络的大功率激光装置输出能量预测方法-CN202110559599.2在审
发明人：邹鹿;耿远超;刘国栋;刘兰琴;陈凤东;刘炳国;胡东霞;王文义;周维 -专利权人：哈尔滨工业大学;中国工程物理研究院激光聚变研究中心
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明通过提取测量数据及其配置数据；以输入能量及其对应的配置数据组合成一个向量，将该向量作为输入数据集，以输出能量作为输出数据集，建立输入输出数据集；对数据集进行剔除，并按比例分为训练数据集和测试数据集；使用全连接神经网络模型对训练数据集进行训练，得到训练后的神经网络模型；对其进行集成，将测试数据集输入最优解神经网络模型，得到预测输出能量。
基于连接神经网络大功率激光装置输出能量预测方法

[发明专利]一种输入虚端子管理方法和系统-CN201310512303.7有效
发明人：杨建华;周宗庚;曹卫国;章坚;杨振;刘曦;奚洪磊;郑圣;陈晓雷;唐晓玲;程快;孔繁坊;刘乐;周毅 -专利权人：国家电网公司;国网浙江省电力公司;国网浙江省电力公司温州供电公司
申请日： 2013-10-25 - 公布日： 2014-01-22 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种输入虚端子管理方法和系统，所述方法包括在预设位置创建输入数据集，获取逻辑节点LN下有效输入需端子的标识信息，将所述标识信息作为所述输入数据集的元素加入所述输入数据集。可见，本发明通过上述过程，实现了将不是有效需端子的输入需端子排除在输入数据集之外的目的，输入数据集中的各标识信息均为LN下有效输入需端子的标识信息，从而在后续智能变电站需端子连线配置及工程开发过程中，可以本发明的输入数据集为参照，基于输入数据集中的标识信息直接定位至相应的有效的输入需端子。综上，本发明实现了对有效输入需端子的集中管理，克服了现有技术由于缺乏输入需端子集中管理方法而带来的各种问题。
一种输入端子管理方法系统

[实用新型]一种数据线集线器-CN201520792487.1有效
发明人：姚国平;赵信嘉 -专利权人：姚国平
申请日： 2015-10-14 - 公布日： 2016-02-17 - 主分类号： H01R13/66 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种数据线集线器，包括依次连接的输入模块、集线模块和输出模块；输入模块包括两个输入端；输出模块包括至少两个输出端；集线模块包括集线座，集线座内设置有与输入端和输出端连接的用于数据转换的集线芯片；集线座上设置有用于悬挂的挂孔；应用输入模块、集线模块和输出模块，并使用type-c接头，数据传输速度较快；集线座设置有挂孔，可对数据线进行挂起收纳，对数据线保护效果好；另外，集线座表面设置吸盘和磁铁，可以很方便的吸附在光滑表面和铁制品表面，使用方便且不易因滑落损伤数据线。
一种数据线集线器

[发明专利]一种新能源电机测试设备智能预测方法和系统-CN202211554005.X在审
发明人：杨春辉;崔明雨;刘洪伟;林长宏;郑吉彪;蔡家强;马国忠;刘富强;林明晶;刘春来 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：对多组处于不同生命周期的设备进行多种类型的数据采集；计算出多组处于不同生命周期的设备与未知生命周期的设备的相似度，并获得未知生命周期的设备的剩余寿命值；将数据按照时间片进行划分，对每个时间片内的多种类型的数据分别进行特征提取，未知生命周期的设备的剩余寿命值作为数据集的标签，以目标时间片前l个时间片的特征向量作为输入构建数据集，并将输入构建数据集划分成训练集和测试集；将提取的特征、数据集的标签和训练集输入神经网络模型；将测试集输入神经网络模型进行测试；将待测试设备的数据集输入到神经网络模型，获得待测试设备的剩余寿命值。
一种新能源电机测试设备智能预测方法系统

[发明专利]一种基于计算机视觉及LSTM神经网络的大流域径流模拟方法-CN202111066392.8在审
发明人：袁旭;陆颖;何大明;李亚;张珂瑶;王加红;王海龙;郭子璞;赖红 -专利权人：云南大学
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明搜集流域的气象水文数据集，并将气象水文数据集进行标准化和归一化处理得到输入数据集；采用计算机视觉技术的局部二值模式算法识别和提取除流量时间序列以外的输入数据集的空间纹理特征；再利用空间金字塔映射SPM对输入数据集的空间纹理特征和强度特征进行表征；采用MIV平均影响值方法计算数据的强度特征对流量的平均影响值，进行输入数据的筛选；将筛选后的数据分为训练数据集和验证数据集，基于训练数据集对LSTM神经网络进行训练；基于验证数据集及训练后的LSTM神经网络进行径流模拟，并采用实测流量对模拟结果进行验证。
一种基于计算机视觉 lstm 神经网络流域径流模拟方法

[发明专利]基于量子卷积神经网络的标的物目标参数预测方法及装置-CN202210907814.8在审
发明人：马弘立 -专利权人：上海图灵智算量子科技有限公司;图灵智算量子科技（北京）有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：包括：获取标的物的一段时间内的数据集，并设定为训练数据集和测试数据集；将训练数据集输入预设的量子卷积神经网络，达到收敛状态时，完成训练，保存量子卷积神经网络的参数，生成标的物目标参数预测模型；将测试数据集输入目标参数预测模型通过获取标的物在过去某段时间内的数据集，从而可以获得标的物相关参数的时间序列数据。数据集划分为训练数据集和测试数据集，并将训练数据集输入量子卷积神经网络，量子卷积神经网络达到收敛状态后保存参数，生成标的物目标参数预测模型。将测试数据集输入标的物目标参数预测模型，可以给出相应的预测值。
基于量子卷积神经网络标的物目标参数预测方法装置

[发明专利]基于QGRU的标的物目标参数预测方法及装置-CN202210920203.7在审
发明人：马弘立 -专利权人：上海图灵智算量子科技有限公司;图灵智算量子科技（北京）有限公司
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于QGRU的标的物目标参数预测方法及装置，标的物目标参数的预测方法包括：获取标的物的一段时间内的数据集，并设定训练数据集和测试数据集；将训练数据集输入预设的量子门控循环神经网络，达到收敛状态时完成训练，保存量子门控循环神经网络的参数，生成标的物目标参数预测模型；将测试数据集输入，标的物目标参数预测模型输出预测值。获取标的物在过去某段时间内的数据集，从而可以获得标的物相关参数的时间序列数据。数据集划分为训练数据集和测试数据集，并将训练数据集输入量子门控循环神经网络，达到收敛状态后保存参数，生成标的物目标参数预测模型。最后将测试数据集输入，标的物目标参数预测模型给出预测值。
基于 qgru 标的物目标参数预测方法装置

[发明专利]可重构处理器的内存分配及回收方法、装置及存储介质-CN202210409091.9在审
发明人：欧阳鹏 -专利权人：北京清微智能信息技术有限公司
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：可重构处理器的内存分配及回收方法包括：对输入数据集和输出数据集中的数据进行解析，确定每个输入数据和每个输出数据的生命周期；根据生命周期，对输入数据集以及输出数据集中的数据进行内存分配，确定输入数据集以及输出数据集中的数据分配的内存块信息；以及根据输入数据集以及输出数据集的生命周期以及内存块信息，逐一计算子图集合中的子图输入数据集以及输出数据集中的数据分配的内存块进行回收。解决了现有的重构处理器处理数据的情况下，由于bank被同时访问出现冲突而没有及时回收，从而外部存取数据导致存取数据的时间过长的技术问题。
可重构处理器内存分配回收方法装置存储介质

[发明专利]一种基于手部运动帧数据的手势识别方法-CN201510621536.X在审
发明人：吕卫;童政;褚晶辉;赵亚洲 -专利权人：天津大学
申请日： 2015-09-25 - 公布日： 2016-02-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于手部运动帧数据的手势识别方法，包括：采集不同手势的手部运动帧数据序列作为初始手部运动帧数据序列；将手势数据集分为训练数据集和测试数据集；按单手或者双手运动手势分为单手手势训练数据集和双手手势数据训练集；分别根据单手手势训练数据集和双手手势训练数据集建立两个相应的隐条件神经场HCNF模型；手部动作帧数据的手势识别；将判断完成后的观察序列，输入对应的HCNF模型中，即若为单手手势数据序列则输入到单手手势动作HCNF模型中，否则输入到双手手势动作HCNF模型中，最终得到输入手部运动帧数据序列的运动手势类型。
一种基于运动帧数手势识别方法

[发明专利]基于深度学习的CT报告处理方法、装置、设备及介质-CN202310627120.3在审
发明人：梁恒瑞;晏泽平;何建行 -专利权人：广州明医医疗科技有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G16H15/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于深度学习的CT报告处理方法、装置、设备及介质，其方法包括：获取训练数据集，将所述训练数据集输入初始训练模型，得到最终训练模型；从所述训练数据集中选取候选数据集，对所述候选数据集进行标注，得到标注数据集；将所述标注数据集输入提取器，通过所述提取器对所述标注数据集进行关键词提取，得到提取数据；将所述提取数据输入分类器，通过所述分类器对所述提取数据进行分类计算，得到分类数据；将所述分类数据输入所述最终训练模型
基于深度学习 ct 报告处理方法装置设备介质

[发明专利]一种基于深度学习测试数据集的数据质量多维评估技术-CN202010712771.9在审
发明人：陈振宇;尹伊宁;高新宇 -专利权人：深圳慕智科技有限公司
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：一种基于深度学习测试数据集的数据质量多维评估技术，其特征是基于深度神经网络的测试集度量评估，给出测试集输入输出两个层次的度量，并最终生成测试数据集的质量报告。本发明包括三个组成部分：输入维度模块，一致性维度模块，输出维度模块。本发明的输入为深度学习测试数据集，根据数据集具体结构和信息，结合所使用的神经网络，对数据集质量进行多维评估。本发明有以下有益效果：引入拓扑数据分析思想，将输入输出层结果打通，联系深度学习基本框架与性质，帮助生成用于指导深度学习测试数据集选择和调整的质量评估报告。
一种基于深度学习测试数据数据质量多维评估技术

[发明专利]文本挖掘系统及工具-CN201510497553.7在审
发明人：高拉夫·翟恩;狄平德·迪因格拉;祖宾·道拉蒂;巴拉特·阿帕德拉斯塔 -专利权人：穆西格马交易方案私人有限公司
申请日： 2015-08-13 - 公布日： 2016-10-26 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于从多个输入数据集中提取相关文本的文本挖掘系统。文本挖掘系统包括输入接口模块，该输入接口模块配置成使一个或多个用户能够选择用于多个输入数据集的多个源。文本挖掘系统还包括文本分析模块，该文本分析模块配置成接收多个输入数据集并通过分析多个输入数据集而生成输出数据集。文本分析模块包括数据处理模块，该数据处理模块配置成将多个输入数据集转换成分析文本集。文本挖掘系统还包括存储电路，该存储电路设置成储存多个输入数据集、分析文本集以及输出数据集。
文本挖掘系统工具

[发明专利]免受侧信道分析的保护方法和设备-CN201710499945.6在审
发明人： A·武尔科尔;H·西博尔德德拉克鲁伊 -专利权人：埃沙尔公司
申请日： 2017-06-27 - 公布日： 2018-01-05 - 主分类号： H04L9/06 文献下载
摘要：一种由电路执行位置换运算的方法，该运算混合输入数据的位以获得包括至少两个字的输出数据，包括生成包括掩码参数的第一掩码集，所述掩码集对于所述输入数据的每个字包括一个字列，每个字列包括的一个输入数据字的所有可能值的出现次数相同，出现次数与该输入数据字的大小相关；通过异或XOR运算将输入数据与第一掩码集的每个掩码参数组合来生成输入集；以及计算包括输出数据的输出集，所述输出数据由将所述位置换运算应用于输入集中的每个数据而产生，第一掩码集被如此生成输出集包括输出字列
免受信道分析保护方法设备