基于烹饪曲线的烹饪方法、装置、存储介质及烹饪设备

    公开(公告)号:CN110989464A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201911354670.2

    申请日:2019-12-25

    Abstract: 本公开提供的一种基于烹饪曲线的烹饪方法、装置、存储介质及烹饪设备,所述烹饪方法包括:从数据库中多条预构建的烹饪曲线中选取与待烹饪菜品对应的目标烹饪曲线,其中,每条所述烹饪曲线根据与该烹饪曲线所对应的菜品的多条初始烹饪曲线构建得到;根据所述目标烹饪曲线控制烹饪设备的运行状态以进行烹饪操作。在烹饪过程中,通过获取与待烹饪菜品对应的目标烹饪曲线,并依据该目标烹饪曲线控制烹饪设备的运行状态,解决目前厨房烹饪过程中无法对火候大小、烹饪时长进行精确把握的问题。

    公共安全管理方法及公共安全管理系统

    公开(公告)号:CN112764022A

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN202011552192.9

    申请日:2020-12-24

    Abstract: 本申请涉及一种公共安全管理方法及公共安全管理系统,方法包括:通过毫米波雷达在被测空间发射线性调频连续波信号;接收雷达回波数据;根据雷达回波数据获取点云数据;根据点云数据获取所述被测空间内人员的人数;根据点云数据获取所述被测空间内各人员的位置;根据点云数据预测所述被测空间内人员的运动轨迹;将被测空间内人员的人数以及人员的位置与被测空间对应的建筑物结构图进行融合,获取空间位置图;根据被测空间内人员的人数、位置以及运动轨迹生成提示信息。本申请满足被测空间人数统计,人员定位,人流轨迹预测,生成安全管理提示信息需求,检测准确率高,提高公共安全管理水平。

    神经网络模型训练方法、识别方法、存储介质以及设备

    公开(公告)号:CN112734031A

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202011625341.X

    申请日:2020-12-31

    Abstract: 本发明公开了神经网络模型训练方法、识别方法、存储介质以及设备,通过将训练三元组中的目标样本、正样本和负样本分别输入神经网络模型,通过神经网络模型进行逐样本学习;基于逐样本学习得到的与每个目标本对应的目标样本特征、正样本特征和负样本特征计算目标样本特征与正样本特征的距离以及目标样本特征与负样本特征的距离,并将计算得到的距离输入基于激励参数、目标样本特征与正样本特征的距离、目标样本特征与负样本特征的距离,利用Sigmoid函数构建的自适应三元组损失函数,获得目标样本的损失值;基于损失值对神经网络模型进行反向传播计算,实现了推动神经网络模型持续性的进行优化工作,提高了神经网络模型的训练质量。

    一种设备的控制方法和装置

    公开(公告)号:CN111240220B

    公开(公告)日:2021-04-20

    申请号:CN202010048721.5

    申请日:2020-01-16

    Abstract: 本申请涉及一种设备的控制方法和装置,其中,该方法包括:获取目标场景的当前环境数据和目标对象的当前生理数据,其中,目标对象是在目标场景中处于睡眠状态的对象;根据当前环境数据与目标环境数据确定环境数据的初始调整参数;根据当前生理数据与目标生理数据对初始调整参数进行修正,得到目标调整参数;根据当前环境数据和目标调整参数确定多个设备中每个设备的控制指令;控制多个设备中每个设备执行每个设备对应的控制指令。本申请解决了对智能设备进行控制的灵活性较差的技术问题。

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