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申请/专利权人：鸿海精密工业股份有限公司;富士康科技集团有限公司
申请日：2023-12-26
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260642A
主分类号：G06F18/241
分类号：G06F18/241;G06F18/214
优先权：["20221226 US 63/477,200"]
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：机器学习方法包括：通过第一侦测器处理第一感测数据，以产生第一物件数据；通过第一侦测器产生第一物件数据的第一不确定性分数；通过第二侦测器处理第二感测数据，以产生第二物件数据；通过第二侦测器产生第二物件数据的第二不确定性分数；通过模型，依据第一及第二不确定性分数产生对应第一物件数据的第一权重数据及对应第二物件数据的第二权重数据；至少依据第一及第二权重数据产生预测数据；以及依据预测数据训练模型。第一及第二感测数据对应相同的环境，且第一及第二物件数据对应环境中的物件。如此一来，模型表现较佳。
主权项：1.一种机器学习方法，其特征在于，包括：通过第一侦测器处理第一感测数据，以产生第一物件数据；通过该第一侦测器产生该第一物件数据的第一不确定性分数；通过不同于该第一侦测器的第二侦测器处理第二感测数据，以产生第二物件数据；通过该第二侦测器产生该第二物件数据的第二不确定性分数；通过模型，依据该第一不确定性分数及该第二不确定性分数产生对应该第一侦测器的第一权重数据及对应该第二侦测器的第二权重数据；至少依据该第一权重数据及该第二权重数据产生预测数据；以及依据该预测数据训练该模型，其中该第一感测数据及该第二感测数据对应相同的环境，该第一物件数据对应该环境中的至少一物件，以及该第二物件数据对应该至少一物件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 鸿海精密工业股份有限公司;富士康科技集团有限公司 机器学习方法
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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