公开(公告)号：CN105849643B

公开(公告)日：2019-07-19

申请号：CN201480068175.4

申请日：2014-11-14

Applicant: ASML荷兰有限公司

Inventor： S·A·米德莱布鲁克斯 ,  W·M·J·M·考恩 ,  F·A·J·M·朱埃森 ,  A·C·M·库普曼 ,  M·G·M·M·范卡拉埃吉

IPC: G03F7/20

CPC classification number: G03F7/70525 ,  G03F7/705 ,  G06F17/5036 ,  G06N7/005 ,  G06N20/00

Abstract: 一种计算机执行的、用于器件制造过程的缺陷预测方法，所述器件制造过程涉及由光刻设备处理的生产衬底，所述方法包括：使用训练组来训练分类模型，所述训练组包括与由所述器件制造过程所处理的生产衬底相关联的过程参数的测量值或确定值以及关于与在所述处理参数的值下在所述器件制造过程中所处理的生产衬底相关联的缺陷的存在的指示；和从分类模型产生输出，其指示对于衬底的缺陷的预测。

公开(公告)号：CN105518684B

公开(公告)日：2019-06-18

申请号：CN201480047304.1

申请日：2014-08-04

Applicant: 哈特弗罗公司

Inventor： 崔吉浩 ,  莱昂·格雷迪 ,  查尔斯·A·泰勒

IPC: G16H50/50 ,  G16H50/20

CPC classification number: G06T7/0012 ,  A61B5/02007 ,  A61B5/7275 ,  G06F19/00 ,  G06K9/4604 ,  G06K9/66 ,  G06N7/005 ,  G06N20/00 ,  G06T2207/10081 ,  G06T2207/10088 ,  G06T2207/10104 ,  G06T2207/10108 ,  G06T2207/10132 ,  G06T2207/30096 ,  G06T2207/30101 ,  G06T2207/30104 ,  G16H50/20 ,  G16H50/50

Abstract: 公开了用于从如血管几何形状、生理学、以及血液动力学等因素预测冠状动脉病变的位置、开始、或变化的系统和方法。所述方法包括：针对多个个体中的每一个获得所述个体的血管系统的一部分的几何模型、血流特性、以及斑块信息；基于针对所述多个个体中的每一个的几何模型和血流特征以及预测所述多个个体的所述几何模型和血流特征内存在斑块的特征，训练机器学习算法；针对患者，获得所述患者的血管系统的一部分的几何模型和血流特性；以及在所述患者的几何模型和血流特性上执行所述机器学习算法以针对所述患者的几何模型中的至少一个点基于所述预测特征确定所述患者的斑块信息。

公开(公告)号：CN109643256A

公开(公告)日：2019-04-16

申请号：CN201780050965.3

申请日：2017-08-07

Applicant: 摄取技术有限公司

Inventor： A·麦克尔希尼 ,  B·西尔瓦 ,  J·H·林

IPC: G06F11/07 ,  G06F11/30

CPC classification number: G06Q10/20 ,  G06N5/04 ,  G06N7/005 ,  G06N20/00 ,  G06N20/20

Abstract: 本文公开了涉及用于基于操作数据生成修复资产的推荐的系统、设备和方法。计算系统可以被配置为维持包括两个或更多个不同级别的条件的层级，可以针对该两个或更多个不同级别的条件检查操作数据以便确定应该输出哪个修复推荐(如果有的话)。例如，该层级可以包括至少(1)对应于具有第一精度级别的第一修复推荐的第一条件、以及(2)对应于具有第二精度级别的第二修复推荐的第二条件。一旦针对被满足的条件识别出修复推荐，计算机系统就可以选择具有最高精度级别的推荐，然后使该推荐被输出。

公开(公告)号：CN109635270A

公开(公告)日：2019-04-16

申请号：CN201811151807.X

申请日：2018-09-29

Applicant: 声音猎手公司

Inventor： 冯鹿 ,  邢博纳

IPC: G06F17/27 ,  G06F17/28

CPC classification number: G06F16/24534 ,  G06F17/271 ,  G06F17/274 ,  G06F17/277 ,  G06F17/2785 ,  G06N7/005 ,  G10L15/183 ,  G06F17/2881 ,  G06F17/289

Abstract: 本公开涉及双向概率性的自然语言重写和选择。语音识别系统根据前向和后向统计语言模型(SLM)二者来在具有低概率的位置处执行令牌的插入、删除和替换编辑，以产生重写令牌序列。可以产生多个重写，并且分数取决于根据SLM的令牌的概率。可以根据自然语言语法来解析重写令牌序列以产生进一步加权的分数。可以使用基于树的搜索算法来迭代地重写令牌序列以找到最佳重写。输入令牌序列到重写令牌序列的映射可以被存储在缓存中，并且可以通过使用所缓存的重写(当存在时)来绕过搜索最佳重写。对产生相同的新的重写令牌序列的各种初始令牌序列的分析可用于改进自然语言语法。

公开(公告)号：CN109063128A

公开(公告)日：2018-12-21

申请号：CN201810870314.5

申请日：2018-08-02

Applicant: 深圳大学

Inventor： 何玉林 ,  蒋捷 ,  黄哲学

IPC: G06F17/30 ,  G06N3/00 ,  G06N7/00

CPC classification number: G06N3/006 ,  G06N7/005

Abstract: 本发明适用于数据挖掘技术领域，提供了一种集成核密度估计器窗口参数优化方法、装置及终端设备，其方法包括：基于原始数据集获取随机样本划分数据块；通过Parzen窗口法，在每个随机样本划分数据块上构建集成核密度估计器，并标定集成核密度估计器的初始窗口宽度参数；选择个不同的随机样本划分数据块构建训练集；选择个不同的随机样本划分数据块构建验证集；根据训练集和验证集对集成核密度估计器的初始窗口宽度参数进行优化，获得最优窗口宽度参数值；根据最优窗口宽度参数值优化集成核密度估计器。通过本发明能够提高对概率密度函数的估算的准确性，且能够应用于大规模数据集的概率密度函数估计。

公开(公告)号：CN109033520A

公开(公告)日：2018-12-18

申请号：CN201810658475.8

申请日：2018-06-25

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 李鹏 ,  李荣喜 ,  曹源 ,  王正超 ,  洪良安

IPC: G06F17/50 ,  G06N7/00

CPC classification number: G06F17/5009 ,  G06F2217/08 ,  G06N7/005

Abstract: 本发明公开一种基于随机增强和声算法的系统多目标优化方法，该方法包括如下步骤：S1、确定待优化系统的数学模型；S2、确定待优化系统的多个优化目标；S3、基于随机增强和声算法对待优化系统进行多目标优化，本发明全局搜索能力强，且收敛速度良好，可有效的实现待优化系统的多目标优化。

公开(公告)号：CN108960272A

公开(公告)日：2018-12-07

申请号：CN201810384590.0

申请日：2018-04-26

Applicant: 埃森哲环球解决方案有限公司

Inventor： R·辛哈 ,  M·A·林加雅特

IPC: G06K9/62 ,  G06Q10/10

CPC classification number: G06N20/00 ,  G06N7/005 ,  G06K9/6267 ,  G06Q10/1053

Abstract: 一种设备可以接收标识需求的信息。该设备可以接收与一组肯定实体和一组否定实体相关联的信息。该设备可以基于与该组肯定实体和该组否定实体相关联的信息来标识一组优先项目。该设备可以基于标识该组优先项目的信息来标识第一组辅助项目和第二组辅助项目。该设备可以基于该组优先项目、第一组辅助项目和第二组辅助项目来生成模型。该设备可以基于与一组未分类的实体相关联的信息和该模型来为该组未分类的实体确定一组分类得分。该设备可以提供标识该组分类得分的信息以引起动作与该组未分类的实体相关联地被执行。

公开(公告)号：CN108801241A

公开(公告)日：2018-11-13

申请号：CN201810301071.3

申请日：2018-04-04

Applicant: 辉达公司

Inventor： N·斯莫良斯基 ,  A·加米涅夫 ,  J·D·史密斯 ,  S·T·伯奇菲尔德

IPC: G01C21/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: G05D1/0088 ,  B62D6/001 ,  B62D15/025 ,  G05D1/0221 ,  G05D1/024 ,  G05D1/0242 ,  G05D1/0246 ,  G05D1/0255 ,  G05D1/0257 ,  G05D1/0268 ,  G05D1/102 ,  G05D2201/0213 ,  G06K9/00 ,  G06K9/00791 ,  G06K9/00986 ,  G06K9/6273 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084 ,  G06N7/005 ,  G01C21/005 ,  G06N3/0454

Abstract: 公开了一种使用深度神经网络执行自主路径导航的方法、计算机可读介质和系统。所述方法包括以下步骤：在深度神经网络(DNN)处接收图像数据；利用所述图像数据由所述DNN确定运载工具相对于所述路径的方位和所述运载工具相对于所述路径的横向位置两者；以及利用所述运载工具相对于所述路径的方位和所述运载工具相对于所述路径的横向位置来控制所述运载工具的位置。

公开(公告)号：CN108768718A

公开(公告)日：2018-11-06

申请号：CN201810502255.6

申请日：2018-05-23

Applicant: 湖南女子学院

Inventor： 杨亦

IPC: H04L12/24 ,  G06N7/00

CPC classification number: H04L41/12 ,  G06N7/005 ,  H04L41/14

Abstract: 本发明公开了一种基于熵增的二分网络模块识别方法、系统及存储介质，该方法包括以下步骤：网络转换步骤：根据二分网络中两类节点间的概率关系，将二分网络转换为只包含其中一类节点的单类节点概率网络；单类节点聚簇步骤：计算单类节点概率网络中每条关系边的信息熵，根据信息熵增原理对单类节点概率网络中的各节点进行聚簇，得到只含有其中一类节点的单类节点初始簇；加入另一类节点和关系边步骤：根据二分网络关系，将另一类节点、以及用于表示两类节点之间连接关系的关系边添加至单类节点初始簇，得到最终的模块。本发明简单易行，不需要另外附加参数即可运行，而且模块识别率较高，对于开展复杂网络和生物信息网络研究具有重要的参考价值。

公开(公告)号：CN108510056A

公开(公告)日：2018-09-07

申请号：CN201710123103.0

申请日：2017-02-27

Applicant: 顾泽苍

Inventor： 顾泽苍

IPC: G06N3/04 ,  G06N7/00 ,  G06K9/62 ,  G06F17/18 ,  G06N99/00

CPC classification number: G06N3/0436 ,  G06F17/18 ,  G06K9/6267 ,  G06N7/005

Abstract: 本发明涉及信息处理领域中的一种超深度对抗学习在线图像识别的方法，其特征是在评价识别对象的特征要素属于哪个已登录的概率空间的概率分布的特征要素时，是通过两个最为接近的概率空间的概率分布的特征要素所建立的对抗学习获得最终结果的，上述对抗学习是基于穿越不同空间的距离构建的模糊事件概率测度进行评价的。让感知层与感知对象之间的每一个多概率尺度自组织的机器学习单元自动的抓取感知对象的一个部分的特征；自动跟踪感知对象的这部分特征。本发明实施效果是：可从视频图像中识别出经过学习的图像，同深度学习相比具有识别精度高，速度快，不需要大量的事先学习，以及不需要庞大的硬件环境就可实现。