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公开/公告号CN113673635A
专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-19
原文格式PDF
申请/专利权人 复旦大学;
申请/专利号CN202010411459.6
发明设计人 付彦伟;林航宇;姜育刚;薛向阳;
申请日2020-05-15
分类号G06K9/68(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构31204 上海德昭知识产权代理有限公司;
代理人卢泓宇
地址 200433 上海市杨浦区邯郸路220号
入库时间 2023-06-19 13:20:03
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2023-09-01
授权
发明专利权授予
机译: -基于频率的混合深度学习方法设备和计算机可读介质,以及基于频率的混合深度学习方法的电缆驱动并联机器人的驱动控制
机译: 基于体系结构变异的无监督学习和基于选择性误差传播的监督学习的神经网络学习方法及装置
机译:自动化手绘草图检索和识别使用正则化粒子群优化基于深度卷积神经网络
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机译:一种用于施用盐水含水层最佳封存深度的Co_2-盐水界面张力精确建模的监督学习方法
机译:手绘草图的推理:一种基于智能软件代理的方法
机译:使用手绘草图在基于计算机的设计和艺术中进行建模和渲染。
机译:一种半监督的深度学习方法用于预测基因组非编码变化的功能效应
机译:基于信息的无监督机器学习方法。