专利名称
主分类
A 农业
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
G 物理
H 电学
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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
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
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
清华大学
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]智能体控制模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310645777.2在审
  • 纪晓龙;汤善敏;季兴 - 深圳海普参数科技有限公司
  • 2023-06-01 - 2023-10-17 - G06F18/214
  • 本申请涉及人工智能领域,提供一种智能体控制模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质,该方法包括:利用初始控制模型控制智能体与预设虚拟环境交互,以使所述智能体根据自身状态及所述虚拟环境的环境状态输出交互动作;统计交互动作中每个子操作的第一执行频率;根据第一执行频率从多个子操作中确定待进行调整的目标子操作;根据目标子操作确定初始控制模型中待调整的第一参数信息,并至少对第一参数信息进行调整,直至得到目标控制模型,其中,所述目标控制模型控制所述智能体与所述虚拟环境交互过程中目标子操作的第二执行频率第一执行频率,在训练智能体控制模型的过程中对各个子操作进行均衡采样,提高了模型训练的效率和训练效果。
  • 智能控制模型训练方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]智能体的行为控制方法、装置、设备及存储介质-CN202310587444.9在审
  • 李志龙;李赐兴;纪晓龙;汤善敏;王骜;季兴 - 超参数科技(深圳)有限公司
  • 2023-05-23 - 2023-09-12 - A63F13/67
  • 本发明提供一种智能体的行为控制方法、装置、设备及存储介质。方法应用于行为控制系统,行为控制系统包括目标预测模块以及行为预测模块,包括:获取目标智能体所处的环境信息,并基于环境信息确定对应的目标向量特征以及目标图像特征;通过目标预测模块对目标向量特征以及目标图像特征进行分析,得到目标智能体对应的第一预测目标;通过行为预测模块对目标向量特征、目标图像特征以及第一预测目标进行分析,得到目标智能体对应的预测行为信息;控制目标智能体基于第一预测目标执行预测行为信息对应的行为。本申请旨在对智能体的选择目标以及行为进行预测,进而在实现控制智能体的行为的基础上,提高智能体行为的可靠性、可解释性。
  • 智能行为控制方法装置设备存储介质
  • [发明专利]关键点检测方法、装置、设备及可读存储介质-CN201910138254.2有效
  • 王一同;季兴;周正 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2019-02-25 - 2023-07-28 - G06V40/16
  • 本申请公开了一种关键点检测方法、装置、设备及可读存储介质,涉及人脸识别领域。该方法包括:获取视频图像组;对所述视频图像组中第k‑1帧视频图像进行检测,得到第一关键点集合;对所述视频图像组中第k帧视频图像进行检测,得到第二关键点集合;通过所述第一关键点集合、所述第二关键点集合、所述第一关键点集合对应的第一向量集合以及所述第二关键点集合对应的第二向量集合,确定所述第k帧视频图像的防抖关键点集合。通过根据第k‑1帧视频图像的关键点及对应的向量、第k帧视频图像的关键点及对应的向量对第k帧视频图像的关键点进行调整,结合关键点和向量对关键点进行防抖处理,避免抖动调节不准确问题,提高防抖处理的准确度。
  • 关键检测方法装置设备可读存储介质
  • [发明专利]游戏中虚拟角色的控制方法、装置、设备及存储介质-CN202211222945.9在审
  • 季兴;李赐兴;纪晓龙;李志龙;汤善敏;许壮 - 超参数科技(深圳)有限公司
  • 2022-10-08 - 2023-02-03 - A63F13/56
  • 本申请提供一种游戏中虚拟角色的控制方法、装置、计算机设备及介质,方法包括获取目标虚拟角色的当前游戏状态信息以及特征信息,其中,特征信息包括预设特征信息以及通用特征信息,当前游戏状态信息包括虚拟角色的当前状态信息;基于预设特征信息以及通用特征信息将目标虚拟角色的控制模型解耦为自定义模型以及通用模型并对自定义模型以及通用模型进行训练,得到对应的第一深度学习模型以及第二深度学习模型;将第一深度学习模型以及第二深度学习模型组合为第一目标学习模型,基于当前游戏状态信息利用第一目标学习模型进行动作预测处理得到目标虚拟角色执行动作的动作信息。基于动作信息控制目标虚拟角色执行动作,由此能够控制虚拟角色的动作。
  • 游戏虚拟角色控制方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种图像识别的方法、图像识别模型训练的方法及装置-CN201910289986.1有效
  • 王一同;黄佳博;季兴;周正 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2019-04-11 - 2022-11-18 - G06V10/774
  • 本申请公开了一种图像识别的方法,包括:获取待识别图像;通过小规模图像识别模型获取待识别图像的第一图像特征,其中,小规模图像识别模型部署于终端设备;根据第一图像特征与N个第二图像特征,确定第一图像特征与第二图像特征之间的图像相似度,其中,第二图像特征为待匹配图像通过大规模图像识别模型所获取到图像特征;根据图像相似度确定待识别图像的图像识别结果。本申请还公开了图像识别模型训练的方法以及装置。本申请利用大规模图像识别模型提取到高质量的图像特征,利用小规模图像识别模型能够进行高效计算,从而在保证运算效率的前提下提升小规模图像识别模型的识别准确率。
  • 一种图像识别方法模型训练装置
  • [发明专利]姿态识别模型的训练方法、图像识别方法及装置-CN201910294734.8有效
  • 罗镜民;朱晓龙;王一同;季兴 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2019-04-12 - 2022-11-04 - G06V40/10
  • 本发明提供了一种姿态识别模型的训练方法、图像识别方法及装置;姿态识别模型的训练方法包括:将标注有人体关键点的样本图像,输入所述姿态识别模型包括的特征图模型,输出对应所述样本图像的特征图;将所述特征图输入所述姿态识别模型包括的二维模型,输出用于表征二维人体姿态的二维关键点参数;将从所述特征图中剪裁出的目标人体特征图及所述二维关键点信息,输入所述姿态识别模型包括的三维模型,输出用于表征三维人体姿态的三维姿态参数;结合所述二维关键点参数及所述三维姿态参数,构建目标损失函数;基于所述目标损失函数,更新所述姿态识别模型的模型参数。
  • 姿态识别模型训练方法图像装置
  • [发明专利]跨年龄人脸识别及其模型训练的方法和装置-CN201810160154.5有效
  • 周正;王一同;季兴;王浩;李志鋒 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2018-02-26 - 2022-10-11 - G06V40/16
  • 本发明揭示了一种跨年龄人脸识别及其模型训练的方法和装置、计算机可读存储介质以及电子设备。所述跨年龄人脸识别的模型训练方法包括:通过卷积神经网络提取跨年龄人脸数据库中人脸图像的特征向量,所述跨年龄人脸数据库包括按照人脸的年龄特征和分类特征分类的多个人脸图像;获取所述特征向量的范数和归一化向量,基于所述人脸图像的年龄特征更新与所述范数对应的年龄损失,基于所述人脸图像的分类特征更新与所述归一化向量对应的分类损失;以及基于所述年龄损失与所述分类损失的联合损失训练所述卷积神经网络。基于本实施例的方案,能够提高模型跨年龄人脸识别的性能。
  • 年龄识别及其模型训练方法装置

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