論文の概要: Intellectual Property Evaluation Utilizing Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08611v1
- Date: Thu, 18 Aug 2022 03:15:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-19 13:26:14.694488
- Title: Intellectual Property Evaluation Utilizing Machine Learning
- Title(参考訳): 機械学習を用いた知的財産評価
- Authors: Jinxin Ding, Yuxin Huang, Keyang Ni, Xueyao Wang, Yinxiao Wang and
Yucheng Wang
- Abstract要約: 私たちは、機械学習をコアとする新しい技術を開発しています。
私たちはオンラインプラットフォームを構築し、グレーターベイエリアでビジネスを拡大します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.3147223756951947
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Intellectual properties is increasingly important in the economic
development. To solve the pain points by traditional methods in IP evaluation,
we are developing a new technology with machine learning as the core. We have
built an online platform and will expand our business in the Greater Bay Area
with plans.
- Abstract(参考訳): 知的財産は経済発展においてますます重要である。
従来のip評価手法による問題点を解決するために,機械学習を中心とする新しい技術を開発した。
われわれはオンラインプラットフォームを構築し、グレーターベイエリアで事業を拡大する計画を立てている。
関連論文リスト
- Machine Learning Insides OptVerse AI Solver: Design Principles and
Applications [74.67495900436728]
本稿では,Huawei CloudのOpsVerse AIソルバに機械学習(ML)技術を統合するための総合的研究について述べる。
本稿では,実世界の多面構造を反映した生成モデルを用いて,複雑なSATインスタンスとMILPインスタンスを生成する手法を紹介する。
本稿では,解解器性能を著しく向上させる,最先端パラメータチューニングアルゴリズムの導入について詳述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T15:02:15Z) - Brain-Inspired Computational Intelligence via Predictive Coding [89.6335791546526]
予測符号化(PC)は、マシンインテリジェンスタスクにおいて有望なパフォーマンスを示している。
PCは様々な脳領域で情報処理をモデル化することができ、認知制御やロボティクスで使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-15T16:37:16Z) - Towards Modular Machine Learning Solution Development: Benefits and
Trade-offs [0.0]
カスタム機械学習ソリューションを開発するコストは、機械学習技術の採用に対する主要な阻害要因である。
モノリシックな機械学習ソリューションの主要なソリューション工学的制約を、モジュール化された機械学習ソリューションが克服する方法について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-23T22:54:34Z) - Edge-Cloud Polarization and Collaboration: A Comprehensive Survey [61.05059817550049]
クラウドとエッジ両方のAIの体系的なレビューを行います。
私たちはクラウドとエッジモデリングの協調学習メカニズムを最初にセットアップしました。
我々は現在進行中の最先端AIトピックの可能性と実践経験について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-11T05:58:23Z) - Federated Learning for Industrial Internet of Things in Future
Industries [106.13524161081355]
産業用IoT(Industrial Internet of Things)は,産業用システムの運用を変革する有望な機会を提供する。
近年、人工知能(AI)はインテリジェントIIoTアプリケーションの実現に広く利用されている。
フェデレートラーニング(FL)は、複数のIIoTデバイスとマシンを協調して、ネットワークエッジでAIトレーニングを実行することで、インテリジェントなIIoTネットワークにとって特に魅力的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-31T01:02:59Z) - Machine learning and deep learning [0.0]
機械学習は、問題固有のトレーニングデータから学習するシステムの能力を記述する。
ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークに基づく機械学習の概念である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-12T09:54:12Z) - State-of-the-art Techniques in Deep Edge Intelligence [0.0]
エッジインテリジェンス(EI)は、エッジコンピューティングの概念を用いた学習を可能にする強力な代替手段として急速に登場した。
本稿では,DeIの運用における主な制約について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-03T12:17:23Z) - Artificial Intelligence in the Creative Industries: A Review [2.657505380055164]
本稿では,創造産業の文脈における人工知能(AI)技術と応用の現状を概観する。
私たちはクリエイティブなアプリケーションを、AIテクノロジの使用方法に関連する5つのグループに分類します。
これらの分野において、この急速に進歩する技術の成功と限界について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-24T07:29:52Z) - Incentive Mechanism Design for Resource Sharing in Collaborative Edge
Learning [106.51930957941433]
5GとBeyondネットワークでは、人工知能のアプリケーションがますます普及すると予想されている。
これは、現在のクラウド中心のモデルトレーニングアプローチから、エッジラーニングとして知られるエッジコンピューティングベースの協調学習スキームへのパラダイムシフトを必要とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-31T12:45:06Z) - Knowledge Integration of Collaborative Product Design Using Cloud
Computing Infrastructure [65.2157099438235]
本論文の主な焦点は、クラウドコンピューティングインフラを用いた協調製品設計・開発のための知識統合サービスの提供に関する継続的な研究のコンセプトである。
提案された知識統合サービスは,知識リソースへのリアルタイムアクセスを提供することによってユーザを支援する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-16T18:44:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。