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]乐曲难易度计算装置以及乐曲难易度计算方法-CN201010192940.7有效
  • 南高纯一 - 卡西欧计算机株式会社
  • 2010-05-28 - 2010-12-01 - G06F19/00
  • 本发明涉及乐曲难易度计算装置以及乐曲难易度计算方法。CPU11根据在RAM13中存储的包含构成乐曲的每一个音符的音高信息、按压该音符的键的运指信息、以及关于该音符的时间信息的乐音数据计算乐曲的难易度。CPU11,根据音高信息以及运指信息计算关于按压邻接的音符的键的运指的运指难易度,根据关于音符的时间信息计算关于该音符的长度以及按键定时的韵律难易度,根据音符的音高信息,计算关于该乐曲的调性的调性难易度,进而,根据运指难易度、韵律难易度以及调性难易度,计算乐曲全体的难易度。
  • 乐曲难易计算装置以及计算方法
  • [发明专利]基于难易等级自适应动态调整的难易目标解耦检测方法-CN202310505377.1有效
  • 孙自伟;华泽玺 - 西南交通大学
  • 2023-05-08 - 2023-07-21 - G06V20/40
  • 本发明涉及基于难易等级自适应动态调整的难易目标解耦检测方法,包括步骤:构建难易样本解耦卷积神经网络模型,难易样本解耦卷积神经网络模型包括一个特征提取主干网络和n+1个难易目标解耦检测头;收集若干难易样本,对所有难易样本中的目标标注0到n的难度等级的标签,得到训练样本集;计算目标的初始先验分数,对所述难易样本解耦卷积神经网络模型的损失进行加权,从而训练难易样本解耦卷积神经网络模型;基于目标的初始先验分数计算后验置信度分数;通过后验置信度分数动态调整初始先验分数,得到归化分数,使用归化分数更新初始先验分数,直到难易样本解耦卷积神经网络模型达到稳定。
  • 基于难易等级自适应动态调整目标检测方法
  • [发明专利]一种打车难易度评估方法及系统-CN201110325375.1有效
  • 汤鹏;颜灿;王柏 - 北京东方车云信息技术有限公司
  • 2011-10-24 - 2012-06-13 - G06F19/00
  • 本发明公开了一种打车难易度评估方法及系统,所述方法包括以下步骤:S1,获取评论数据;S2,对所获取的评论数据进行聚合处理并计算打车难易度指数;S3,根据用户的请求返回用户所在地点的打车难易度指数和评论的内容本发明通过将网友的评论打分数据进行聚合处理及计算打车难易度指数,从而方便用户直接通过移动终端获取其所在地点的打车难易度指数,了解该地点的打车难易程度。如果该地点较难打到车,那么用户可以行至别的区域,查询其所在地点的打车难易度指数,最终可实现用户在较容易打到车的地点上车,从而为用户节省了盲目等待车辆的时间。
  • 一种打车难易评估方法系统
  • [发明专利]一种基于协同决策机制的试题难易度因子知识发现方法-CN201610194029.7在审
  • 段斌;冯玉洁;章兢 - 湘潭大学
  • 2016-03-31 - 2016-08-24 - G06N5/02
  • 本发明涉及一种基于协同决策机制的试题难易度因子知识发现方法,属于知识自动化领域,其包括:提取教学相关数据;对数据进行预处理,进行课程达成度决策;用户利用协同决策机制,根据第三方评分“改写/通过”课程达成度决策服务提议的决策;通过机器学习,获取与课程达成度相关的试题难易度因子;将难易度因子形成的分析模型和专家知识封装到同一知识库,供课程达成度决策服务调用;采用决策管理循环架构,利用试题难易因子重新循环对课程达成度进行决策。本发明具有自主分析决策能力,能解决由于教学试卷难易度主观性和不一致性,较为客观地分析试卷难易度因子并提供课程达成度决策服务。
  • 一种基于协同决策机制试题难易因子知识发现方法

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