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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]音频精华片段确定方法、电子设备及计算机可读存储介质-CN202111611647.4在审
发明人：毛绮雯;陈肇康;吴斌;雷兆恒 -专利权人：腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F16/683 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种音频精华片段确定方法、电子设备及计算机可读存储介质，其中方法包括：获取音频数据及音频数据对应的文本内容；将文本内容输入第一有监督模型，以确定文本内容中的第一精彩句集合，并将文本内容输入第一无监督模型，以确定文本内容中的第二精彩句集合；基于第一精彩句集合和第二精彩句集合，确定文本内容中的精华段落；将音频数据中精华段落对应的音频数据确定为音频精华片段。本申请可以应用于音频处理技术领域，结合有监督学习和无监督学习，确定音频中的精华片段，相较于现有技术中使用有监督学习的方式，可以减少人工对精华片段的标注，降低人力成本。
音频精华片段确定方法电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202011417330.2在审
发明人： 陈肇康;林梅露;吴斌;雷兆恒 -专利权人：腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06F16/65 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练方法、装置、设备及存储介质，在该方案中，利用无音乐类型标签的歌曲片段集作为训练数据，因此无需对整首歌曲或歌曲片段打音乐类型标签，简化了模型训练前的准备工作，降低了时间成本。并且，符合收敛条件的模型中的嵌入层可以提取待识别歌曲中的各个歌曲片段的待识别特征，因此可识别各个歌曲片段对应的音乐类型。可见，本申请可以精准识别待识别歌曲中的各个歌曲片段对应的音乐类型，而不是笼统地对整首歌曲进行音乐类型识别，故本申请能够区分一首歌曲中不同音乐类型的片段，提升了歌曲音乐类型的识别精度和准确度，可适用于识别具有多元化音乐元素的歌曲。
一种模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种模型训练方法及装置-CN202011139698.7在审
发明人：林梅露;陈肇康;夏志强;吴斌;雷兆恒 -专利权人：腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-10-22 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练方法及装置，包括：将批量样本数据输入至待训练排序模型中，获取所述批量样本数据中每个训练样本的第一嵌入向量，得到第一嵌入向量集；基于所述第一嵌入向量集确定出相似的嵌入向量以得到相似向量对；基于所述相似向量对确定排序损失函数；利用所述排序损失函数对所述待训练排序模型进行训练，直至排序损失函数收敛得到排序模型。也即，本申请可以利用样本的嵌入向量，确定出相似的嵌入向量以得到相似向量对，而相似向量对中包含排序学习所需的关键信息，这样，利用相似向量对进行排序学习以得到排序模型，能够在保证模型性能的情况下，减少模型处理的样本对数量，从而提升模型训练效率。
一种模型训练方法装置

[发明专利]网络训练方法及装置、图像识别方法及装置-CN202010151916.2在审
发明人：唐诗翔;陈大鹏;赵瑞;陈肇康;艾春伶 -专利权人：深圳市商汤科技有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种网络训练方法及装置、图像识别方法及装置，该网络训练方法包括：将第n个任务的多个第一样本图像输入第n‑1个任务训练后的神经网络处理，得到多个第一处理结果；将前n‑1个任务的n‑1组第二样本图像输入神经网络中处理，得到n‑1组第二处理结果；根据多个第一样本图像的标注结果及第一处理结果，n‑1组第二样本图像的标注结果及第二处理结果，确定神经网络针对第n个任务的第一梯度、前n‑1个任务的共享梯度及前n‑1个任务中每个任务的场景梯度；根据第一梯度、共享梯度及场景梯度确定第n个任务的目标梯度；根据目标梯度，训练神经网络。本公开实施例可提高神经网络的训练效果。
网络训练方法装置图像识别

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