向量和矩阵的关系和区别

向量与矩阵的关系与区别华为技术有限公司已获得授权公告号CN112640314B，标题为“乘积码与分量极性码之间映射冻结集的装置及方法”，申请日期为2018年9月。专利摘要中，本发明涉及一种基于与乘积码码字相关联的冻结矩阵来生成与极性码字相关联的冻结向量的映射装置，对上述冻结矩阵进行描述。

向量与矩阵的关系据金融行业2024年3月11日消息，根据国家知识产权局公告，北京大学申请的项目名为“一种实现矩阵向量乘法的全内存计算电路” ” 公开号CN117672322A，申请日为2023年12月。专利摘要显示，本发明提供了一种实现矩阵向量乘法的全内存计算电路，属于集成电路技术领域。本发明将矩阵和转换成任何值。

建立稀疏特征集中的元素和压缩特征集中的元素的一一对应关系；根据用户的样本数据、稀疏特征集、压缩特征集以及对应关系，构造用户特征压缩矩阵。本发明能够减少特征向量化时的特征空间，减少需要开辟的内存空间，加速整个计算过程。这篇文章的出处是什么。

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根据矩阵传递算法将用户操作信息与项目信息关联起来，并根据关联向量关系训练预设模型。当用户需要推荐服务时，基于用户的相关操作可以更准确地反映每个项目的需求。然后显示并推荐到序列中更显眼的位置。该过程可以应用于多种复杂场景，可以用于不同场景下的猫识别。

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提出了低碳工业园区评价方法。该方法包括确定涉及的因素和指标、建立评价体系、建立模糊关系矩阵、确定评价指标的权重向量、确定隶属度、进行评价。本发明通过模糊层次分析法解决复杂的定性问题和模糊指标的权重，避免专家个人意见对评价体系的影响，使评价更加准确。这篇文章的源码已经准备好了！

公开号CN117763276A，申请日期为2023年7月。根据专利摘要，提供了一种用于矩阵增强的方法和装置，其中从接收信号的协方差矩阵生成向量。将向量输入神经网络以获得增强向量。增广向量被转换为增广矩阵。使用基于增强矩阵的白化滤波器对接收信号执行干扰白化。

通过提取资产在不同时刻的全状态特征，利用PAC降维技术，从特征向量组中生成降维矩阵T，然后分析形成资产在特定时刻的画像，进行对比分析不同时刻的资产就完成了！从而识别突变行为并发现异常资产。本发明实现了基于综合多维特征的突变行为识别，关联动态资产状态，减少遗漏和误报。好的！

本申请公开了一种基于多任务学习的图结构预测模型训练方法及相关装置，可应用于人工智能领域。该应用程序可用于向客户推荐产品。得到邻接矩阵A和特征向量矩阵Z，输入到多任务学习网络模型中。多任务学习网络模型中的链路预测模块可以获得预测的邻接矩阵S，节点分类模块可以预测所有节点是什么。

诊断方法“公开号CN117763296A，申请日为2023年11月。专利摘要显示，本发明涉及一种基于时空分布的水轮发电机定子热故障诊断方法。该方法包括：划分区域、建立一个图结构，构造图模型边关系矩阵M，构造各个节点特征向量x，构造图模型特征矩阵X。本文来自金融界。

矩阵的每一列对应于相应的特征。每个多维特征向量代表点云中对应的无序数据点，每个多维特征向量包括多个对应的特征相关值，每个特征相关值代表对应特征的相关程度。使用选定的多个特征相关向量生成最大缩减矩阵。对于每个对应的特征，在点特征矩阵中用和标识特征。