恭喜卡尔蔡司工业测量技术有限公司C.沃耶克获国家专利权
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龙图腾网恭喜卡尔蔡司工业测量技术有限公司申请的专利扩展用于机器学习的训练数据集的方法和工作流程系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111860565B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010331750.2，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权扩展用于机器学习的训练数据集的方法和工作流程系统是由C.沃耶克;A.施里坎塔;W.阿尔卡尔迪;A.弗雷塔格设计研发完成，并于2020-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本扩展用于机器学习的训练数据集的方法和工作流程系统在说明书摘要公布了：用于训练用于测量技术中的质量检查的分类器的工作流程。提出了一种用于扩展用于机器学习的训练数据集的计算机实施的方法。在这种情况下，该方法包括提供待研究对象的数据集。在这种情况下，该数据集包含坐标值和每个坐标的测量值。该方法还包括：识别该数据集中的与该待研究对象的子区域相对应的分区中的异常，以及通过用第一训练数据集训练的第一机器学习模型将该异常分类到多个预定义的分类类中。该方法还包括：确定该异常与经训练的第一机器学习模型相比的差值，以及当该差值高于第一预定义阈值时，将与所识别的异常有关的数据添加到该第一训练数据集。
本发明授权扩展用于机器学习的训练数据集的方法和工作流程系统在权利要求书中公布了：1.一种用于扩展用于机器学习的训练数据集的计算机实施的方法100，该方法包括：-提供待研究对象的数据集，其中，该数据集具有坐标值和每个坐标的测量值，并且其中，该数据集是使用计算机断层扫描系统由图像记录方法推导而得，-识别该数据集中的与该待研究对象的子区域相对应的分区中的异常，-通过用第一训练数据集训练的第一机器学习模型将该异常分类到多个预定义的分类类中，-将该异常的差值确定为由第一机器学习模型确定的新颖性程度与由已用第二训练数据集训练的第二机器学习模型确定的新颖性程度之间的差，-当该差值高于第一预定义阈值时，将与所识别的异常有关的数据添加到该第一训练数据集，以及-通过从整体训练数据集中分别随机选择数据集来创建该第一训练数据集和该第二训练数据集。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人卡尔蔡司工业测量技术有限公司，其通讯地址为：德国奥伯科亨；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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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