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公开(公告)号：CN212624071U
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202021233093.X
申请日：2020-06-29
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种手持式田间小麦赤霉病监测预警装置，包括采集卡、处理器、摄像头1、触摸屏2、电源和4G网卡，采集卡用于采集数据，处理器用于对采集数据进行分析，基于深度学习算法得出小麦生长状况；摄像头用于采集田间小麦根、茎和穗部信息；触摸屏，用于人机交互的载体；电源用于为监测预警装置供电；4G网卡用于数据通讯同时与外部云端服务器通信。优点，本实用新型通过手持设备采集数据的方式获取小麦生长及染病状况，能够实时上传采集到的数据，并能够在云端通过多元算法对田间多尺度数据进行融合智能解析，反馈给用户小麦是否染病及染病程度。同时此设备成本可控，集成化程度高。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN119921974A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411746349.X
申请日：2024-11-29
Applicant: 天翼云科技有限公司
Inventor： 何禹峰
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，公开了一种对抗样本生成方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：得到目标XSS检测模型；重复以下目标操作，训练策略生成算法，直至生成目标对抗样本：基于本次目标操作针对的修改策略对本次目标操作针对的原始样本进行修改，得到本次目标操作针对的修改样本；将修改样本作为输入数据输入至目标XSS检测模型，得到本次目标操作针对的输出数据；根据初始样本、本次目标操作针对的修改样本和输出数据计算奖励值；基于奖励值评估本次目标操作针对的修改策略，在满足预设评估条件时，将本次目标操作针对的修改样本确定为目标对抗样本。基于本发明的技术方案可以生成具有高逃逸率的XSS对抗样本。
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公开(公告)号：CN119921306A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411992958.3
申请日：2024-12-31
Applicant: 海南电网有限责任公司
Abstract: 本申请提供一种基于亚热带季风气候特性的电网母线负荷预测方法，包括：S1：进行历史数据的收集与预处理；S2：提取时间和气象相关的特征并进行编码，并与负荷数据进行对应关联；S3：提取时间和气象特征进行交互强化，创建时间‑气象交互特征；S4：提取气象特征后生成气象拓展特征；S5：构建机器学习模型，同时将上述各特征随机分成训练集、验证集和测试集，用于对机器学习模型进行训练、验证和测试，以获得用于对电网母线的负荷预测模型；S6：将负荷预测模型用于对电网母线的负荷进行预测。时间‑气象交互特征能够捕捉到在不同时间周期下气象因素对电网母线负荷的复杂影响，从而更精准地预测母线负荷。
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公开(公告)号：CN119919219A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510030883.9
申请日：2025-01-08
Applicant: 中钢招标有限责任公司
IPC: G06Q30/08 , G06N20/20 , G06F18/2431 , G06F16/9035 , G06F16/901 , G06F16/9038
Abstract: 本发明公开了一种用于招标平台的信息筛选方法及系统、电子设备和存储介质，涉及信息筛选技术领域，方法包括：获取待筛选的招标信息，对获取的招标信息进行预处理，形成待筛选的招标信息集，所述待筛选的招标信息集中所包含的每一条招标信息都包括具有对应关系的多个字段；根据用户输入的关键词对所述待筛选的招标信息集中的多个字段进行一级筛选，得到一级筛选信息集；基于用户画像对一级筛选信息集中的招标信息进行排序，得到二级筛选信息集；将二级筛选信息集发送至显示模块，供显示模块根据二级筛选信息集的排序显示其中的招标信息。本方法集成了数据预处理、关键词匹配、用户画像评分等多个步骤，旨在提高信息筛选的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119919168A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510347947.8
申请日：2025-03-24
Applicant: 湖南中青能科技有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06N20/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应动态窗口的日前电价深度智能预测方法，属于电价预测技术领域，包括：步骤一、从数据库中采集电价的原始数据，并进行预处理；步骤二、将预处理后的数据输入到窗口处理子系统内，得到电价的第一预估模型；步骤三、采集与电价有关的相关参数信息，得到电价的第二预估模型；步骤四、结合电价的第一预估模型以及第二预估模型进行综合分析，来预测日前电价。本发明还可以根据日前整体电价的模型以及当日不同时间段的电价模型进行综合分析，来准确的对下一时间段的电价进行预测，这样可以实时的根据用电时间段、居民用电需求以及天气变化等因素来更加准确的对电价进行预测，以提高预测模型对短期和长期波动的适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119919165A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510009207.3
申请日：2025-01-03
Applicant: 北京积分时代科技有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及数字营销领域，公开了基于会员流失预测的营销推广方法，包括：步骤一、采集会员的行为数据、交易数据、社交互动数据和广告投放数据；步骤二、对所述数据进行预处理，包含数据清洗、特征选择和数据标准化；步骤三、建立会员流失预测模型，预测会员是否会流失；步骤四、建立推广渠道效果预测模型，评估每个推广渠道的效果；步骤五、计算每个推广渠道的权重值，所述权重值反映该推广渠道的性价比；步骤六、基于所述权重值对各推广渠道进行排序。通过基于会员流失预测的精准分析，本发明能够为各个推广渠道分配相应的投放预算，确保不同渠道的资源得到合理配置，从而使得推广活动能够更精确地匹配目标受众，避免了资源浪费。
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公开(公告)号：CN119918736A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411997227.8
申请日：2024-12-31
Applicant: 上海交易集团有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q40/04 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本申请提供了一种资金留存的预测方法、电子设备、计算机可读介质及程序产品。资金留存的预测方法，包括如下步骤：步骤S1、获取历史数据建立订单集合，将订单集合中每个订单划分到具有多个维度的分类组合ui中；步骤S2、构建局部加权回归模型，用于对每个分类组合ui中的订单的分布情况进行拟合，并计算出入金行为发生概率值；步骤S3、计算待预测订单的对应动作的已进行天数，获取对应的出入金行为发生概率值，构建加法模型，计算入金预测值Fin(x)和出金预测值Fout(x)；步骤S4、通过进行特征工程处理，并构建XGBoost模型，从而计算资金留存预测值。
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公开(公告)号：CN119918017A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510421715.2
申请日：2025-04-07
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合与自适应残差的高精度预测方法，涉及深度学习技术领域，包括以下步骤：收集大量的数据和相关因素数据，并进行基本数据预处理，高斯噪声注入增强小样本数据表达，同时利用多源异构数据融合技术整合多种类型数据；利用注意力机制和残差块结合的混合神经网络模型针对性进行数据特征工程处理；对多模型进行训练并耦合构建合适高精度预测的集成深度学习方法，对参数进行了微调以实现模型自适应多任务学习最优化；对高精度深度学习模型进行测试并输出，评估最终模型的性能；本发明采用多源异构数据融合技术，同时注意力增强残差网络架构可动态调整模型，实现模型预测的高精度和自适应多任务。
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公开(公告)号：CN119917916A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510405248.4
申请日：2025-04-02
Applicant: 沈阳顺义科技股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及人工智能故障诊断技术领域，公开一种基于INGO‑GBDT的观瞄系统故障预测方法，通过VIKOR算法对采集的数据进行预处理，对北方苍鹰优化算法NGO改进，在NGO种群初始化阶段引入ICMIC混沌映射，在NGO猎物识别阶段引入高斯变异策略，在NGO追逐和逃跑阶段中引入Levy飞行策略对北方苍鹰位置更新进行优化；采用改进的北方苍鹰优化算法INGO对梯度提升决策树GBDT进行参数寻优，构建INGO‑GBDT故障诊断模型，对训练数据集训练；将测试数据集输入到INGO‑GBDT预测模型中，对观瞄系统进行故障诊断。本发明通过改进的北方苍鹰优化算法(INGO)对梯度提升决策树(GBDT)的主要参数进行优化，弥补了在训练过程中参数选择的盲目性的缺陷，提高了分类预测模型的预测精度，具有更高的预测精度和实用性。
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公开(公告)号：CN119917864A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510405262.4
申请日：2025-04-01
Applicant: 浙江求是半导体设备有限公司 , 浙江晶盛机电股份有限公司 , 浙江晶瑞电子材料有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06N20/20 , G06F119/02
Abstract: 本申请提供一种晶圆研磨加工去除率的预测模型的训练方法，涉及晶圆研磨加工领域。该方法获取多个批次晶圆研磨加工的参数特征；获取多个批次晶圆研磨加工的辅料使用寿命，辅料至少包括研磨垫；研磨垫基于使用寿命划分多个生命周期阶段，每个生命周期阶段均建立性能退化模型；针对每个批次的晶圆研磨加工，基于该批次晶圆研磨加工中研磨垫的使用寿命和性能退化模型确定该批次晶圆研磨加工的性能退化特征，每个批次晶圆研磨加工至少包括一个性能退化特征；将性能退化特征与参数特征合并，构建加强数据集；通过加强数据集训练机器学习模型，得到去除率预测模型。该训练方法得到的预测模型能够更精准地预测晶圆研磨加工中的去除率。
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