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最新专利技术
  • 使用机器学习做出智能回收决策的系统和方法
    使用机器学习做出智能回收决策的系统和方法_维斯塔斯风力系统集团公司_202480018421.9
    一种设备可以接收机械系统(诸如风力涡轮机的转子叶片)的历史操作数据。该设备可以确定系统(例如，转子叶片)的一种或多种材料中的每一种的一个或多个质量等级。可以通过使用数据模型处理历史操作数据来确定一个或多个质量等级。可以基于类似系统(例如，其...
    2025-11-19
  • 用于规划物料流的方法、计算机程序和系统
    用于规划物料流的方法、计算机程序和系统_赛科供应链透明化有限公司_202480019135.4
    本发明涉及用于规划物料流的方法、系统和计算机程序。在此，方法包括如下步骤：确定短缺资源；确定分配给短缺资源的标识；根据分配给短缺资源的标识来搜索数据库；根据分配给短缺资源的标识从数据库中确定替代资源，其中确定的替代资源替代短缺资源；并且在物...
    2025-11-19
  • 生物质利用支援装置、方法及程序
    生物质利用支援装置、方法及程序_株式会社力森诺科_202380096714.4
    生物质利用支援装置，取得与生物基材料有关的生物质信息、以及多个产品的每一个涉及的产品信息，该产品信息包括构成产品的材料的信息；使用机器学习模型和取得的生物质信息及产品信息，推定多个产品的每一个涉及的适当值，该机器学习模型被训练为推定将构成产...
    2025-11-19
  • 总系统的DRI设备和其他子系统的成本高效运行
    总系统的DRI设备和其他子系统的成本高效运行_首要金属科技德国有限责任公司_202480023377.0
    总系统包括DRI设备(1)、电解设备(4)、储氢装置(6)和供应装置(7)作为子系统。DRI设备(1)和电解设备(4)与供电电网(2)连接用于获取电能，DRI设备(1)、电解设备(4)和储氢装置(6)用于传送氢气，DRI设备(1)和供应装置...
    2025-11-19
  • 用于基于样本难度的可靠预测的方法和装置
    用于基于样本难度的可靠预测的方法和装置_罗伯特·博世有限公司_202380096722.9
    公开了一种用于训练机器学习模型的计算机实现的方法。该方法包括：获得包括多个训练样本的训练集；利用通过每个样本的学习难度加权的正则化项来惩罚机器学习模型的训练损失；以及基于经惩罚的训练损失来训练机器学习模型。
    2025-11-19
  • 基于机器学习(ML)的软件内核选择
    基于机器学习(ML)的软件内核选择_高通股份有限公司_202480019250.1
    本公开的各方面涉及内核选择。根据一个方面，公开了一种用于进行以下操作的装置和方法：将多个有效软件内核输入到经训练机器学习(ML)模型引擎；将经训练ML模型引擎配置为基于多个有效软件内核来生成第一经训练机器学习(ML)模型；以及使用第一经训练...
    2025-11-19
  • 无遗忘的动态类增量学习
    无遗忘的动态类增量学习_高通股份有限公司_202380096007.5
    一种用于无遗忘的动态类增量学习的处理器实现的方法包括：通过人工神经网络(ANN)接收输入。ANN提取输入的特征以生成输入的表示。基于该表示和多相似度度量来通过该ANN生成嵌入。在不重新训练该ANN的情况下，该ANN生成新类。该新类是基于该嵌...
    2025-11-19
  • 对对象检测器不确定性的校准
    对对象检测器不确定性的校准_大陆汽车科技有限公司_202480022480.3
    本发明涉及校准对象检测器神经网络(NN)至少一个不确定性(σ)的方法、尤其是计算机实现的方法，神经网络(NN)设置用于根据输入数据输出有关对象(O)的至少一个陈述(μ)及分配给陈述(μ)的至少一个不确定性(μ)。本发明还涉及使用包括根据本发...
    2025-11-19
  • 减轻训练神经网络时的可塑性损失
    减轻训练神经网络时的可塑性损失_GDM控股有限公司_202480018009.7
    提供了一种可以用于减轻可塑性损失的训练神经网络的系统和方法。该方法包括：获得包括输出子网络的原始神经网络；在第一训练阶段训练原始神经网络；以及然后创建输出子网络的第一版本和第二版本。形成经更新的神经网络，该经更新的神经网络包括原始神经网络以...
    2025-11-19
  • 多层光电神经网络
    多层光电神经网络_马普协会_202480020490.3
    本发明提供了光电计算装置，所述光电计算装置包括一个或更多个计算模块，每个计算模块包括：输入层，其包括用于基于输入光学信号生成电信号的光电传感器的阵列；输出层，其包括用于生成输出光学信号的光发射器的阵列；电子电路，其用于处理所生成的电信号以生...
    2025-11-19
  • 确定船舶的替代目的地
    确定船舶的替代目的地_马士基有限公司_202480020229.3
    用于确定船舶的替代目标的方法、系统和计算机可读存储介质。从所述船舶获得路线，所述路线包括从所述船舶的当前位置到至少期望目标的多个边。获得并由经训练的机器学习模型使用包括与至少一个替代目标相关联的历史船舶密度数据的所述至少一个替代目标的特性以...
    2025-11-19
  • 具有条件计算注意力层的注意力神经网络
    具有条件计算注意力层的注意力神经网络_谷歌有限责任公司_202480019015.4
    用于使用具有条件计算注意力层的注意力神经网络来处理输入的系统和方法。
    2025-11-19
  • 用机器学习模型执行无监督式预训练任务来预测文档图属性
    用机器学习模型执行无监督式预训练任务来预测文档图属性_甲骨文国际公司_202480024799.X
    公开了用于机器学习模型的多层训练的技术。一种系统通过在未加标签的文档图数据上执行无监督式预训练任务在从未加标签的文档图数据获得的训练数据上对机器学习模型进行预训练，以生成加标签的预训练数据集。所述系统修改文档图以改变文档图中的节点的属性。所...
    2025-11-19
  • 深度学习模型的搜索循环变换调度
    深度学习模型的搜索循环变换调度_英特尔公司_202380096420.1
    编译器可识别深度学习模型中的张量操作。对于每个张量操作，所述编译器可生成被布置在层次体系结构中的调度。所述编译器可通过将最低级处的调度和可选的其他数据输入到被训练模型中从层次体系结构的最低级中选择一个或多个调度。所述被训练模型可输出一个或多...
    2025-11-19
  • 通过概率建模实现具有软性逐示例不变性的预测模型
    通过概率建模实现具有软性逐示例不变性的预测模型_高通股份有限公司_202380095737.3
    一种用于软性逐示例不变性的处理器实现的方法包括由人工神经网络(ANN)接收输入。ANN对输入选择性地执行变换以生成对于变换集合的子集不变的重构输入。ANN基于重构输入来生成推断。
    2025-11-19
  • 使用神经网络模型的对高维物理系统的降阶建模和控制
    使用神经网络模型的对高维物理系统的降阶建模和控制_三菱电机株式会社_202380095715.7
    提供了一种系统和方法，以用于训练神经网络，所述神经网络用于控制具有由偏微分方程(PDE)表示的非线性动力学的系统的操作。该方法包括收集时间序列数据的数字表示，该时间序列数据的数字表示指示系统的函数空间的实例以及系统的操作的状态的测量值。生成...
    2025-11-19
  • 与可微波加热的食品包装一起使用或嵌入到可微波加热的食品包装中的射频识别嵌片
    与可微波加热的食品包装一起使用或嵌入到可微波加热的食品包装中的射频识别嵌片_SML品牌识别解决方案有限公司_202480017985.0
    用于微波制备食品包装的射频识别(RFID)嵌片设计。一般而言，RFID嵌片设计包括在其上形成有天线结构的基板；天线结构，具有阻抗匹配环路和偶极天线。阻抗匹配环路包括由环路中的间隙所表征的集成电路(IC)芯片键合区域，其中间隙两侧的环路端部形...
    2025-11-19
  • 生成式协作消息建议
    生成式协作消息建议_微软技术许可有限责任公司_202480024662.4
    所公开的技术的实施例包括：将第一机器学习模型配置为基于在消息内容与消息接受数据之间的第一相关性来生成和输出建议的消息内容，其中，所述第一机器学习模型包括第一编码器‑解码器模型架构；将第二机器学习模型配置为基于在所述消息内容与所述消息接受数据...
    2025-11-19
  • 验证集成电路的功能安全性
    验证集成电路的功能安全性_西门子电子设计自动化有限公司_202380097083.8
    一种用于验证集成电路(10)IC的功能安全性的方法，包括以下步骤：对IC(10)的第一组(1)的一个或多个子部分(11，12)执行结构分析，以便确定该第一组的一个或多个输出(O1，O2)的故障路径覆盖率；确定至少一个约束(20，21)，该至...
    2025-11-19
  • 篡改保护
    篡改保护_安赛飞保安有限公司_202480023105.0
    一种硬件安全模块设备包括传感器组件，该传感器组件包括传感器和处理部件。该硬件安全模块还包括外壳，该外壳包括盖子和基座，该盖子和基座在间隔方向上相互间隔开，并且将传感器组件夹在中间。传感器被配置为当盖子移动离开传感器时触发处理部件。该设备包括...
    2025-11-19
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