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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

所选分类

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文献类型

93 篇 专利
1 篇 学位论文

馆藏范围

94 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 软件工程

主题

1 篇 专利识别
1 篇 标题数据
1 篇 knn模型
1 篇 jc指标
1 篇 朴素贝叶斯
1 篇 集成学习

机构

6 篇 索尼公司
4 篇 北京慧闻科技发展...
3 篇 联发科技股份有限...
2 篇 金蝶征信有限公司
2 篇 深圳市快云科技有...
2 篇 创优数字科技有限...
2 篇 福建博思软件股份...
2 篇 武汉斗鱼网络科技...
2 篇 北京奇艺世纪科技...
2 篇 上海斐讯数据通信...
2 篇 广州汽车集团股份...
2 篇 三星电子株式会社
2 篇 深圳高灯云科技有...
2 篇 电子科技大学
2 篇 苏宁云计算有限公...
2 篇 深圳前海微众银行...
2 篇 平安科技有限公司
2 篇 焦点科技股份有限...
2 篇 lg电子株式会社
2 篇 中国银行股份有限...

作者

4 篇 杨鹏
3 篇 陈正哲
3 篇 谢郁震
3 篇 冈上拓己
2 篇 晏斯
2 篇 秦展展
2 篇 张弛
2 篇 张永霞
2 篇 王超
2 篇 张民遐
2 篇 侯帅
2 篇 陈洲
2 篇 朱斌
2 篇 黄鹂
2 篇 刁珍
2 篇 华挺
2 篇 张晓敏
2 篇 李家合
2 篇 罗明
2 篇 屈鸿

语言

94 篇 中文

检索条件"主题词=标题数据"

共 94 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

标题数据处理电路及其方法

标题数据处理电路及其方法

引用

作者：金圣奉韩国京畿道

一种译码器中的标题数据处理电路及其方法，用于译码一个传输流(TS)，该标题数据处理电路，包括：一个分离部分，用于从一个输入传输流中分离显示信息和标题数据，当单画面单元的该标题数据已经被分离出来后生成一个控制信号；以及一个... 详细信息

标准号: CN1091336C

一种译码器中的标题数据处理电路及其方法，用于译码一个传输流(TS)，该标题数据处理电路，包括：一个分离部分，用于从一个输入传输流中分离显示信息和标题数据，当单画面单元的该标题数据已经被分离出来后生成一个控制信号；以及一个标题译码部分，用于响应该控制信号译码该分离出来的标题数据，以便基于该显示信息控制该译码后的标题数据的显示时间，因此，图像数据和标题数据精确地同步，从而正确地显示图像。

关键词：标题数据译码标题数据处理分离出来控制信号传输流译码器电路及其方法标题译码画面单元图像数据显示时间信息控制电路图像响应

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一种标题栏数据展示方法及系统

一种标题栏数据展示方法及系统

引用

作者：张磊张文明陈少杰 430000 湖北省武汉市东湖开发区软件园东路1号软件产业4.1期B1栋11楼

本发明提供一种标题栏数据展示方法及系统，所述的方法包括：S1，通过消息驱动器监控各个网络请求完成的状态信息，其中，每一个网络请求用于向服务器请求标题栏中各级标题数据；S2，将接收到服务器针对每一个网络请求返回的各级标题数... 详细信息

标准号: CN107562469B

本发明提供一种标题栏数据展示方法及系统，所述的方法包括：S1，通过消息驱动器监控各个网络请求完成的状态信息，其中，每一个网络请求用于向服务器请求标题栏中各级标题数据；S2，将接收到服务器针对每一个网络请求返回的各级标题数据缓存到配置的数据包装组件中；S3，当通过消息驱动器确定所有的网络请求完成时，触发数据包装组件对缓存的各级标题数据进行组装，并将组装后的各级标题数据展示于标题栏中。本发明通过设计消息驱动器来完成标题栏各级标题数据的同步请求过程，并且通过设计数据包装组件来统一对各级标题数据进行组装处理，使得开发程序更加简洁明了，以及减少系统资源开销。

关键词：标题数据网络请求标题栏驱动器缓存组装包装组件服务器请求触发数据减少系统设计数据数据包装数据展示同步请求资源开销配置的完成时服务器返回监控展示开发统一

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一种标题栏数据展示方法及系统

一种标题栏数据展示方法及系统

引用

作者：张磊张文明陈少杰 430000 湖北省武汉市东湖开发区软件园东路1号软件产业4.1期B1栋11楼

标准号: CN107562469A

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用于采用标题保护进行数据发射和接收的方法,系统以及网络实体

用于采用标题保护进行数据发射和接收的方法,系统以及网络实体

引用

作者： P·A·凯尔凯斯 J·阿拉毛努 R·索米宁 J·汤伯格 H·佩科宁芬兰埃斯波

提供了一种方法，系统，发射机和接收机，它们限定了用于DVB MPE(多协议封装)分段协议的标题保护机制，其可被用于DVB-T移动接收。在这种情况下MPE分段指的是一种利用MPE分段MAC(媒体存取控制)字节1-5承载与时间片脉冲串相关的实时信息... 详细信息

标准号: CN100593920C

提供了一种方法，系统，发射机和接收机，它们限定了用于DVB MPE(多协议封装)分段协议的标题保护机制，其可被用于DVB-T移动接收。在这种情况下MPE分段指的是一种利用MPE分段MAC(媒体存取控制)字节1-5承载与时间片脉冲串相关的实时信息的建议。通过利用标题保护机制和高级FEC(前向纠错)，有一种有效地提高移动数字宽带数据接收能力的办法。由此，在DVB中和高级FEC一起使用的标题保护提供了用于DVB移动脉冲串数据接收的有利的解决方案。所有具有未破坏的MPE分段标题的分组可以被插入到用于更高级纠错(诸如FEC)的数列。该数列具有用于通过FEC过程对更高级数据实体进行校正的移动数字宽带数据的可寻址存储位置。在接收机，该分组被放入缓存器。通过对所接收的标题数据使用CRC(循环冗余校验)，可以识别标题并且检查错误。如果CRC表示基本上正确的值或者正确，分组的地址被提取。包括该标题的分组被放入该数列。

关键词：分段数列标题保护移动数字宽带接收机媒体存取控制数据接收能力循环冗余校验缓存发射机标题数据存储位置高级数据前向纠错实时信息数据接收移动接收移动脉冲多协议时间片脉冲纠错寻址校正封装中和承载协议检查

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基于Stacking集成学习的可转化专利识别研究

基于Stacking集成学习的可转化专利识别研究

引用

作者：商慧珺山东大学

学位级别：硕士

目前我国有许多企业手握专利、商标等知识产权，同时又由于流动资金压力无法快速发展陷入困境。以专利为首的知识产权转化以“知产”引来“资产”，有效减轻了中小企业的融资负担，为中小企业发展壮大提供了崭新的契机。知识产权的高效... 详细信息

目前我国有许多企业手握专利、商标等知识产权，同时又由于流动资金压力无法快速发展陷入困境。以专利为首的知识产权转化以“知产”引来“资产”，有效减轻了中小企业的融资负担，为中小企业发展壮大提供了崭新的契机。知识产权的高效流转，加速释放创新活力，有力的促进了以知识产权为代表的创新要素的流动与配置。　　本文基于相关专利数据，分别尝试BERT模型、BERT模型和TextCNN模型以及BERT模型和TextRNN模型对专利标题数据进行向量化表示及特征提取，发现BERT模型和TextRNN模型相结合取得较好效果，故选用BERT模型和TextRNN模型对专利标题数据进行特征提取。并将提取后的数据和其他原始数字特征合并，分别利用KNN、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林、XGBoost、Stacking集成算法以及基于JC指标自适应选择初级学习器的Stacking集成学习模型，对专利转化行为进行预测，通过评估各个模型的分类效果，找到预测专利是否可转化的最优分类模型。　　经实证发现，单一学习器中表现较好的三个模型分别为逻辑回归模型、KNN模型和朴素贝叶斯模型，以上述三个模型作为初级学习器的Stacking1集成学习模型的AUC值为0.8423,而通过JC指标选出的三个初级学习器为KNN模型、朴素贝叶斯模型和XGBoost模型，利用这三个模型作为初级学习器的Stacking2集成学习模型的AUC值达到0.8531,优于其他模型，可以较为准确的预测出专利是否会发生转化，为可转化专利识别提供了新思路。

关键词：专利识别标题数据 JC指标集成学习 KNN模型朴素贝叶斯

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表格处理方法、装置、计算机设备和存储介质

表格处理方法、装置、计算机设备和存储介质

引用

作者：王丽娜 100095 北京市海淀区温泉镇景天路中国人寿研发中心

本申请涉及一种表格处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：基于目标表格的首行表项、首列表项对目标表格进行划分，基于剩余区域包含的各剩余表项的表项值，确定矩阵元素值，并基于各剩余表项对应的矩... 详细信息

标准号: CN117875284A

本申请涉及一种表格处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：基于目标表格的首行表项、首列表项对目标表格进行划分，基于剩余区域包含的各剩余表项的表项值，确定矩阵元素值，并基于各剩余表项对应的矩阵元素值，生成目标矩阵；在相邻的第一列及第二列中，基于各矩阵元素值确定第一边界行及第二边界行；基于第一边界行及第二边界行，在第二数组中确定第一类型数据，基于第一列以及第二列，在第一数组中确定第二类型数据，并将第一类型数据以及第二类型数据作为测试用例，可以自动地对目标表格内容提取处理，提取表格中的标题数据以及内容数据，通过矩阵和数组实现对目标表格的自动化处理，提高表格处理效率。

关键词：目标表格矩阵元素表项表格处理数组计算机程序产品矩阵计算机设备自动化处理标题数据存储介质目标矩阵内容数据内容提取剩余区域列表项自动地行表测试申请

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电子小说的推荐方法、设备及计算机可读存储介质

电子小说的推荐方法、设备及计算机可读存储介质

引用

作者：王小书邹炜 200120 上海市浦东新区泥城镇云汉路979号2楼

本申请提供电子小说的推荐方法、设备及计算机可读存储介质。一方面，本申请实施例通过响应于用户对电子小说输出界面的操作，获取至少一个第一电子小说标题数据，进而以信息流方式，展现所述至少一个第一电子小说标题数据，由于信息流... 详细信息

标准号: CN110069621A

本申请提供电子小说的推荐方法、设备及计算机可读存储介质。一方面，本申请实施例通过响应于用户对电子小说输出界面的操作，获取至少一个第一电子小说标题数据，进而以信息流方式，展现所述至少一个第一电子小说标题数据，由于信息流所承载的内容可以是不断更新，且形式多样的，因此，通过将电子小说以信息流形式进行输出，就能够实现电子小说的灵活展现。

关键词：电子小说信息流标题数据计算机可读存储介质输出界面申请承载输出灵活响应更新

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一种基于多模态大数据的短视频舆情分类方法

一种基于多模态大数据的短视频舆情分类方法

引用

作者：王进李翔宇廖唯皓刘彬吴思远 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种基于多模态大数据的短视频舆情分类方法，该方法包括：获取待处理的短视频数据和对应的标题数据；对标题数据进行预处理，得到标题向量特征；从短视频数据中抽取K帧图片，将K帧图片输入到多个p... 详细信息

标准号: CN117372930A

本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种基于多模态大数据的短视频舆情分类方法，该方法包括：获取待处理的短视频数据和对应的标题数据；对标题数据进行预处理，得到标题向量特征；从短视频数据中抽取K帧图片，将K帧图片输入到多个patch输入视频编码模块中，得到视频向量特征；根据标题向量特征和视频向量特征计算数据特征向量；对数据特征向量添加高斯噪声，并输入到分类器，得到分类结果；本发明能够充分融合短视频舆情数据中的视频向量特征和文本向量特征得到数据向量特征，同时向数据向量特征中引入高斯噪声以增强模型的泛化性能。

关键词：向量特征视频标题数据高斯噪声数据向量频数据预处理自然语言处理编码模块泛化性能分类结果计算数据输入视频数据特征特征向量图片输入文本向量大数据多模态分类器向量抽取融合分类引入图片

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车联网数据智能分发方法、装置及系统

车联网数据智能分发方法、装置及系统

引用

作者：李林谢亚果李辉郭嘉强宋义伟 510030 广东省广州市越秀区东风中路448--458号成悦大厦23楼

本发明提供一种车联网数据智能分发方法，包括步骤：步骤S10，车联网云平台收集各类车型的ECU数据，形成车联网数据并存储；步骤S11，根据预设的采样频率或事件类型从车联网云平台提取车联网数据，并存储进标题数据列表中；步骤S12，根... 详细信息

标准号: CN112187873B

本发明提供一种车联网数据智能分发方法，包括步骤：步骤S10，车联网云平台收集各类车型的ECU数据，形成车联网数据并存储；步骤S11，根据预设的采样频率或事件类型从车联网云平台提取车联网数据，并存储进标题数据列表中；步骤S12，根据预先生成的配置文件的类型，从标题中获得与所述配置文件相对应的车联网数据；并根据所述配置文件确定相对应的数据分发类型分发给所述配置文件所对应的数据消费端；步骤S13，检查到本次数据分发不成功，对所述分发数据进行重发处理。本发明还提供了相应的装置及系统。实施本发明，可以对需要分发的数据进行灵活配置，具有高可靠、高可用性等优点。

关键词：车联网配置文件分发数据分发云平台存储配置文件确定数据消费端装置及系统标题数据采样频率分发数据高可用性灵活配置事件类型数据智能预先生成高可靠预设重发车型检查成功

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一种SPU的聚合方法、装置、设备及其存储介质

一种SPU的聚合方法、装置、设备及其存储介质

引用

作者：陈鑫邢东进杨洪进 361015 福建省厦门市思明区软件园二期望海路14号之一5楼

本发明提供了一种SPU的聚合方法、装置、设备及其存储介质，方法包括：获取全商品类别数据集、词汇表，使用bioes标注法对全商品类别数据集进行标注，根据标注后的全商品类别数据集和词汇表进行训练预处理，训练bilstm+crf模型；获取待... 详细信息

标准号: CN117972494A

本发明提供了一种SPU的聚合方法、装置、设备及其存储介质，方法包括：获取全商品类别数据集、词汇表，使用bioes标注法对全商品类别数据集进行标注，根据标注后的全商品类别数据集和词汇表进行训练预处理，训练bilstm+crf模型；获取待处理的商品标题数据，调用bilstm+crf模型对待处理的商品标题数据进行提取处理，以提取待处理的商品标题数据中的商品、品牌、规格；获取用户搜索数据，并对用户搜索数据进行识别处理，生成同义词表；将相同商品名、品牌、规格词的标题全部聚合到一起，并根据同义词表将意思相同字形不同的商品聚合到一起，以完成SPU的聚合。本发明解决了现有识别方案存在商品名和品牌识别不准的问题。

关键词：聚合标题数据商品类别数据集标注同义词用户搜索词汇表品牌预处理存储介质品牌识别提取处理调用

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