“王希予”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果12个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111494533.6在审
发明人： 王希予;裴积全;张立平;易津锋 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，获取数据定价请求指示的目标任务对应的多个样本数据集；利用多个样本数据集对待训练的纵向联邦模型进行纵向联邦训练得到纵向联邦模型；针对每个样本数据集中的每个样本数据，通过纵向联邦模型对样本数据集中的样本数据与各个其他样本数据组合进行处理，得到样本数据的多个损失值，并根据样本对应的多个损失值，计算样本数据的目标损失值；针对每个样本数据集，根据样本数据集中的各个样本数据的目标损失值，计算样本数据集对应的目标损失值；分别基于每个样本数据集对应的目标损失值，确定每个样本数据集的重要程度。本发明在不直接获取真实数据的情况下，实现对数据的重要程度的计量。
一种数据处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种神经网络结构的搜索方法、装置、设备及存储介质-CN202211387018.2在审
发明人：曹俊豪;张立平;王希予;裴积全 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络结构的搜索方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：响应于获取到训练数据集的训练属性参数，基于训练属性参数，生成初始神经网络结构；对初始神经网络结构执行结构生长操作，生成目标搜索空间；其中，目标搜索空间中包含至少两个第一神经网络结构，各第一神经网络结构中神经元的数量不同和/或神经元的通道数量不同；基于目标搜索空间中的各第一神经网络结构分别对应的验证性能参数，对各第一神经网络结构进行筛选，得到第二神经网络结构；基于第二神经网络结构和预设搜索条件，确定目标神经网络结构。本发明实施例解决了传统的搜索空间范围过大的问题，降低了神经网络搜索过程中的计算资源消耗量。
一种神经网络结构搜索方法装置设备存储介质

[发明专利]信息处理方法及装置、电子设备和存储介质-CN202211019806.6在审
发明人：李博;王秋霖;单新媛;曹俊豪;王希予;张立平;裴积全;徐博;牛彩霞;张健 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开是关于一种信息处理方法及装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：确定目标物品的目标物品信息；根据目标物品图像与目标物品描述信息生成目标物品对应的目标物品特征；获取多个参考物品类别特征，将目标物品特征与多个参考物品类别特征进行对比，以确定目标物品类别；获取目标物品类别对应的物品属性列表，确定与物品属性列表对应的参考物品属性特征；将目标物品特征与多个参考物品属性特征进行对比，以确定与目标物品匹配的目标物品属性。本公开可以仅根据物品图像和描述文字确定出该物品对应的类别与属性，且确定出的类别和属性无需是预先的分类任务中包含的数据，可以提高分类的效率和准确性。
信息处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]模型训练、信息输出方法，装置，设备以及存储介质-CN202210347090.6在审
发明人：张立平;何昱;曹俊豪;王希予 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本公开提供了模型训练、信息输出方法，装置，设备以及存储介质，涉及大数据、深度学习技术领域。具体实现方案为：获取第一历史时间段内生成的第一物品销量数据；利用第一物品销量数据对初始销量预测模型进行训练，得到训练好的目标销量预测模型；获取第一历史时间段之后的第二历史时间段内生成的第一增量物品销量数据；利用第一增量物品销量数据对目标销量预测模型进行更新。本实现方式可以提高物品销量预测的准确率，同时可以降低模型更新的计算负担。
模型训练信息输出方法装置设备以及存储介质

[发明专利]更新业务处理模型的方法、装置、设备及存储介质-CN202210374511.4在审
发明人：张立平;王希予;何昱;曹俊豪 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种更新业务处理模型的方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取初始业务处理模型的新增业务数据，并获取预设的第一生成式模型生成的参考业务数据；将新增业务数据和参考业务数据共同作为训练样本，对初始业务处理模型进行训练，得到更新后的业务处理模型；以及将新增业务数据和参考业务数据共同作为训练样本，对预设的第二生成式模型进行训练，得到更新后的第二生成式模型；将更新后的第二生成式模型作为更新后的第一生成式模型；将更新后的业务处理模型作为初始业务处理模型，并将更新后的第一生成式模型作为预设的第一生成式模型。
更新业务处理模型方法装置设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202210140855.9在审
发明人：张立平;裴积全;王希予 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2022-02-16 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本申请提供一种模型训练方法、装置、设备及存储介质，可应用于横向联邦学习领域，该方法包括：获取第一设备对第一模型进行训练的第一参数信息，基于第一参数信息以及第一设备本地样本数据，对第一模型进行模型训练，在完成训练后，对训练后的第一模型的模型参数进行两次加密处理，得到第二参数信息，并向第二设备发送第二参数信息，以使第二设备更新共享模型的模型参数。由于第二参数信息经过两次加密处理，可降低第二参数信息在传输过程中或在第二设备处被恶意破解的风险。由于第二参数信息始终处于加密状态，可避免各方推测出其他第一设备的模型参数，从而实现对各参与方的信息安全防护。
模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]数据处理方法、装置和存储介质-CN202111321197.5在审
发明人：张立平;王希予;宋红花;赵国梁;孙中伟 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本公开提出一种数据处理方法、装置和存储介质，涉及机器学习技术领域。本公开的一种数据处理方法，包括：根据联邦学习的成员集合中所有成员的训练数据，获取第一联合建模模型；根据第一联合建模模型和测试数据集合，获取第一价值评估量；针对每个成员：根据成员集合中除当前的成员的训练数据以外的数据，获取第二联合建模模型；根据第二联合建模模型和测试数据集合，获取第二价值评估量；根据第一价值评估量和第二价值评估量，确定当前的成员的边际价值评估量；根据各个成员的边际价值评估量确定待剔除的成员。通过这样的方法，能够提高联邦学习中多方合作的成员的可靠度，进而便于实现提升模型的准确度。
数据处理方法装置存储介质

[发明专利]基于联邦学习训练神经网络模型的方法、装置和系统-CN202011352528.7在审
发明人：毛伟;王希予;张立平;裴积全 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了基于联邦学习训练神经网络模型的方法、装置和系统。该方法的一具体实施方式包括：接收服务端发送的未训练完成的神经网络模型；利用本地的训练数据训练未训练完成的神经网络模型，得到训练后的神经网络模型，以及将训练后的神经网络模型发送至服务端，其中，服务端用于执行如下处理步骤：聚合从各参与端接收的训练后的神经网络模型，得到聚合后的神经网络模型，响应于确定聚合后的神经网络模型训练完成，发送聚合后的神经网络模型至各参与端；存储训练完成的聚合后的神经网络模型。该实施方式实现了将联邦学习应用于神经网络的训练。
基于联邦学习训练神经网络模型方法装置系统

[发明专利]图像处理方法、装置和计算机可读存储介质-CN202110175221.2在审
发明人：狄帅;裴积全;单新媛;许晓文;王希予;田洪宝 -专利权人：京东数字科技控股股份有限公司
申请日： 2021-02-09 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本公开涉及一种图像处理方法、装置和计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。本公开的方法包括：获取多个第一数据域图像和第二数据域图像对作为多个图像对，其中，每个图像对中的第一数据域图像和第二数据域图像的采集位置差距在预设范围内，且第一数据域图像和第二数据域图像属于不同光照条件或不同天气条件下的图像；针对每个图像对，将第一数据域图像和第二数据域图像分别输入语义分割网络，得到第一数据域图像和第二数据域图像的分割结果；根据各个图像对中第一数据域图像的分割结果和第二数据域图像的分割结果的相似性，确定第一损失函数；根据第一损失函数调整语义分割模型的参数，直至达到预设收敛条件，以完成对语义分割模型的训练。
图像处理方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]人脸识别模型训练方法、装置、存储介质与电子设备-CN202111028028.2在审
发明人： 王希予;张立平;毛伟;王启立;裴积全 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种人脸识别模型训练方法、装置、存储介质与电子设备，涉及人工智能技术领域。所述人脸识别模型训练方法包括：接收第一设备发送的人脸识别参考模型；根据本第二设备配置的人脸识别任务子模型和人脸特征提取子模型，生成本第二设备的待训练的人脸识别模型；利用本第二设备的训练集对人脸识别模型进行训练，得到更新后的人脸识别模型；将更新后的人脸识别模型中的人脸特征提取子模型发送至第一设备，并接收第一设备发送的聚合子模型；根据聚合子模型更新人脸识别模型。本公开提高了训练得到的人脸识别模型的识别精准度。
识别模型训练方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种基于BP神经网络精确室内定位系统及定位方法-CN201910192011.7在审
发明人：严海蓉;王希予 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-03-14 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：本发明提出一种基于BP神经网络精确室内定位方法，采用ZigBee技术进行精确的小范围定位。提出了误差滤波算法、缺失值补全算法和神经网络定位算法室内定位方法，并结合它们提高了定位精度。本发明提出的方法的整体思路是先根据zigbee定位获得准确的距离信息，再根据误差滤除算法精确距离。如发现存在缺失值，用基于KNN算法进行缺失值补全。最后根据节点到盲节点的距离引入BP神经网络，得出盲节点坐标。实验证明，神经网络定位方法在平面定位中优于三角形心算法。神经网络方法在节点数较少的情况下表现较好，平均误差为34cm。本发明将误差滤波算法与神经网络定位算法相结合，实验表明，误差明显减小，平均误差为28cm。
神经网络定位算法滤波算法平均误差室内定位算法心算室内定位系统盲节点坐标距离信息平面定位整体思路节点数减小滤除引入表现发现

[实用新型]一种置于冷链运输车内的微型环境监控装置-CN201620214843.6有效
发明人：王敏;刘红日;綦娜娜;刘扬;王希予 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2016-03-21 - 公布日： 2016-07-27 - 主分类号： G05B19/048 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种置于冷链运输车内的微型环境监控装置，包括车载监控器、显示器、信号传输器、检测板，车载监控器两侧端面上下位置均固定有安装板，车载监控器一侧端面安装有监控器端盖，车载监控器顶部弧形端面安装有无线信号指示杆，检测板底端面两端均设置有检测探针，车载监控器底端面另一侧设置有信号传输器，显示器外端面环形设置有密封环，显示器内部上下分别设置有温控板与湿控板，显示器底端中间设置有重启按钮，重启按钮两侧设置有调节钮。有益效果在于：装置可实现温度数据自动存储、车载触屏、实时数据传输，冷链温度车载触屏，车截屏实现了在冷链车的驾驶室内就可以实时查看车厢内温度与湿度，通过无线通讯和定位功能。
一种置于运输车微型环境监控装置

1
共 12 条