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[发明专利]一种业务参数选取方法及相关设备-CN201610120612.3在审
发明人：曾伟 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2016-03-03 - 公布日： 2017-09-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例中介绍的业务参数获取方法及相关设备，首先配置第一候选样本集合，其中，所述第一候选样本集合包括多个候选样本，获取所述第一候选样本集合中每个候选样本的IV值，将所述第一候选样本集合中IV值超过预设阈值的候选样本确定为第一初选样本，并将所述第一初选样本存入第二待选样本集合，利用逐步判别分析和/或聚类分析对所述第二待选样本集合处理以得到具有显著性标准的目标样本，所述目标样本用于确定所述业务参数，利用IV值剔除不显著的变量得到第二待选样本集合，通过逐步判别分析和聚类分析第二待选样本集合得到具有显著性标准的目标样本，保证了变量的多样性，优化了现有的变量选取流程，减少降维过程当中变量信息的丢失问题。
一种业务参数选取方法相关设备

[发明专利]基于FWA和SM的高速铁路线缆检测方法-CN201911094715.7有效
发明人：张秀娇;王士昭 -专利权人：江苏君英天达人工智能研究院有限公司
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FWA和SM的高速铁路线缆检测方法，包括：基于烟花算法创建样本搜索模型；初始化采样样本参数，优化样本搜索模型参数；采用样本搜索模型搜索得到若干个候选样本，采用轮盘赌选择策略从搜索得到的若干个候选样本中随机选择其中部分候选样本，生成候选样本集；对候选样本集进行筛选，过滤背景信息；采用单纯形法对候选样本稀疏区域进行局部搜索，优化候选样本集；对优化后的候选样本集中的候选样本进行连接，完成线缆检测。
基于 fwa sm 高速铁路线缆检测方法

[发明专利]文本处理方法、装置及其智能电子设备-CN201910825661.0有效
发明人：缪畅宇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-03 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：该文本处理方法包括：构建给定文本的候选样本集，所述候选样本集中的每个候选样本包括所述给定文本和候选匹配文本；对于每个候选样本，提取所述候选匹配文本的关键词集；以及基于所述候选匹配文本的关键词集，从所述候选样本集中提取出目标负样本集
文本处理方法装置及其智能电子设备

[发明专利]基于空间密度分析的半导体晶片的引导检查-CN201910212376.1有效
发明人：亚利尔·赫斯霍恩;约塔姆·索弗 -专利权人：应用材料以色列公司
申请日： 2019-03-20 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： H01L21/66 文献下载
摘要：可以识别已经由审查工具审查的半导体晶片处的样本。此外，可以识别未经审查工具审查的半导体晶片处的候选样本。可以确定候选样本在半导体晶片处的位置，并且可以确定在与候选样本的位置邻近的位置处的已被审查的样本的数量。可以基于在与候选样本的位置邻近的位置处的多个样本的数量来选择候选样本以供审查工具审查。
基于空间密度分析半导体晶片引导检查

[发明专利]超参数优化方法、相关装置及存储介质-CN202211687469.8在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：北京瑞莱智慧科技有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本申请实施例涉及机器学习领域，提供一种超参数优化方法、相关装置及存储介质，该方法包括：获取超参数组的候选样本空间，其中，所述候选样本空间基于历史候选样本空间更新得到，所述候选样本空间的初始状态为所述超参数组的全域样本空间；从所述候选样本空间采样，得到超参数组集合；基于所述超参数组集合，从所述候选样本空间获取高性能样本区域和低性能样本区域；若所述高性能样本区域的预设参数值不符合预设条件，则基于所述高性能样本区域更新候选样本空间，并基于更新的候选样本空间获取更新的高性能样本区域，直至高性能样本区域的预设参数值符合所述预设条件，并将预设参数值符合所述预设条件时的高性能样本区域作为目标样本空间。
参数优化方法相关装置存储介质

[发明专利]一种数据选择方法及装置-CN202010475317.6在审
发明人：付彬;孙健;唐呈光;李杨;赵学敏 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据选择方法及装置，涉及数据处理技术领域，本发明的主要目的在于优化主动学习过程中对样本的选择，避免样本数据的选择倾斜问题。本发明主要的技术方案为：获得候选样本集合，所述候选样本集合包括属于不同类别的多个候选样本；根据属于同一类别的候选样本，计算所述类别的不确定度；根据不同类别的不确定度，计算所述候选样本集合的类别不确定分布；根据所述候选样本集合的类别不确定分布，选择第一类别中的第一候选样本进入样本池。
一种数据选择方法装置

[发明专利]样本标注方法及装置、损伤类别的识别方法及装置-CN201810975325.X有效
发明人：徐娟 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2018-08-24 - 公布日： 2020-07-21 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种样本标注方法，该方法包括：首先，获取多张历史定损图片，并基于显著性检测，从多张历史定损图片中确定出多个候选损伤区域的图像作为多个候选样本；接着，将多个候选样本聚类成多个类簇，并确定多个类簇的类簇中心分别对应的多个中心候选样本集；然后，接收人工标注结果，人工标注结果是针对多个中心候选样本集中的至少一部分中心候选样本集进行的损伤类别标注；接着，根据人工标注结果，对至少一部分中心候选样本集所在类簇中其他候选样本的损伤类别进行标注，以得到标注有损伤类别的多个标注样本。
样本标注方法装置损伤类别识别

[发明专利]直播处理模型的训练方法、直播处理方法、装置和设备-CN202111530235.8有效
发明人：宋腾飞;邢浩强;邓天生;于天宝;贠挺;陈国庆;林赛群 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：具体实现方案为：从直播图像中提取候选样本图像；采用直播处理模型，对所述候选样本图像进行处理得到候选样本图像的处理结果；所述直播处理模型包括直播检测模型和直播分类模型，所述候选样本图像的处理结果包括候选样本图像的检测结果和分类结果；根据所述候选样本图像的处理结果，从所述候选样本图像中确定目标样本图像，并采用所述目标样本图像对所述直播处理模型进行训练。
直播处理模型训练方法装置设备

[发明专利]一种单视角无标记人体运动跟踪的关节定位方法-CN201110098251.4有效
发明人：唐霖;董初宁;姜涛;涂治国 -专利权人：上海摩比源软件技术有限公司
申请日： 2011-04-19 - 公布日： 2011-08-17 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明属于人体运动跟踪技术领域，公开了一种单视角无标记人体运动跟踪的关节定位方法，包含：检测手的位置，得到手的候选样本handCandidate＝{Hi(xi，yi)}，i＝0，1，...，numHandCandidate-1，其中，Hi(xi，yi)为第i个手的候选样本，numHandCandidate为手的候选样本的个数；筛选手的位置，获得概率大的样本作为优选样本；检测肘部的位置，获得肘部的候选样本；组合筛选手与肘部的位置；对手与肘的优选样本两两组合形成前臂样本，再对该前臂样本进行优选，获得前臂的优选样本；组合筛选手、肘与肩的位置，根据该前臂的优选样本与肩的位置进行组合优选，获得手臂的样本；对手臂的候选样本进行优选加权
一种视角标记人体运动跟踪关节定位方法

[发明专利]样本标注方法、装置及计算机存储介质-CN202210203816.9在审
发明人：张庆伍 -专利权人：上海云从企业发展有限公司
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请提供一种样本标注方法、装置及计算机存储介质，包括基于各特征类别，针对候选样本执行预测，获得候选样本对应于各特征类别的各预测结果；根据候选样本对应于各特征类别的各预测结果，确定候选样本的样本类别；根据候选样本的样本类别，获取满足标注需求的未标注样本以进行样本标注。借此，本申请可自动筛选出对于模型训练具有较大增益效果的高质量样本，以减少人工标注成本，并提高样本标注效率。
样本标注方法装置计算机存储介质

[发明专利]目标对象控制方法和装置、计算设备、存储介质-CN202210908448.8在审
发明人：徐家卫;李舒兴;袁春;韩磊 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标对象控制方法，包括：获取来源于智能体网络的多个环境交互数据并基于多个环境交互数据确定候选样本数据集，智能体网络包括执行者网络和评价网络；将候选样本数据集中的每个候选样本数据分别输入到评价网络的多个子评价网络，并利用各个自评价网络的输出值的一致性来确定候选样本数据的采样优先级；根据每个候选样本数据的采样优先级来对候选样本数据集进行采样；基于被采样的候选样本数据对智能体网络进行训练；根据经训练的智能体网络中的执行者网络对目标对象进行控制
目标对象控制方法装置计算设备存储介质

[发明专利]一种图像处理方法、装置及电子设备-CN202210113499.1在审
发明人：王鹏;谢群义;恩孟一;钦夏孟;姚锟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-01-30 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：具体实现方案为：将目标样本图像、所述目标样本图像的检测结果输入至预先经过训练的特征提取模型，得到所述特征提取模型输出的所述目标样本图像的目标样本特征；针对每个候选样本图像，将所述候选样本图像和所述候选样本图像的检测结果输入至所述特征提取模型，得到所述特征提取模型输出的所述候选样本图像的候选样本特征；从各所述候选样本图像中选取匹配候选样本图像，作为用于训练目标检测模型的样本图像。可以筛选出能够对目标检测模型定向训练的样本图像，以提高目标检测模型的准确性。
一种图像处理方法装置电子设备

[发明专利]一种实现样本扩增的方法和装置-CN202111052364.0在审
发明人：林熙东;杨青 -专利权人：度小满科技(北京)有限公司
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种实现样本扩增的方法和装置，该方法包括：对照目标样本的画像属性对历史样本进行筛选，获得候选样本；然后以样本的行为数据作为深度学习模型的输入，获得该深度学习模型的全连接层输出向量并作为样本的行为向量，利用样本的行为向量计算候选样本和目标样本之间的相似度，其中该样本包括候选样本和目标样本；将候选样本按照相似度从大到小进行排序，将相似度在前N个的候选样本添加到目标样本中；其中N为正整数。上述方法不依赖历史场景的风险模型，对照目标样本的画像属性对历史样本筛选，利用深度学习模型计算候选样本与目标样本之间的相似度，扩增目标样本，使得到的目标样本具有更高的准确性。
一种实现样本扩增方法装置

[发明专利]训练样本处理方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202111346891.2在审
发明人：杨雪;尤心心;刘喜恩 -专利权人：北京惠及智医科技有限公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本申请公开了一种训练样本处理方法、装置、存储介质及计算机设备，该方法包括：根据目标训练任务的关键词、及样本数据内容与关键词的匹配结果，对初始样本集中的样本数据进行无效数据清洗处理，得到候选样本集，根据候选样本集中样本数据的数据特征，对候选样本集中的样本数据进行特征聚类处理，得到候选样本集的样本数据聚类结果，根据样本数据聚类结果以及预设游离数据确定条件，对样本数据聚类结果中各样本数据簇进行游离数据清洗处理，得到候选样本数据簇，从候选样本数据簇中选择目标训练任务的目标训练样本，并输出目标训练样本，本申请在保证训练样本一定准确率的基础上，大大提高了训练样本获取的效率。
训练样本处理方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]样本生成方法、目标检测模型训练、目标检测方法及系统-CN202211099128.9在审
发明人：夏威;邓文平;梁鸿;周颖超;项载尉 -专利权人：湖南视比特机器人有限公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了样本生成方法、目标检测模型训练、目标检测方法及系统，样本生成方法包括：1，基于原始样本集训练获得目标检测模型；2，获取候选样本集，其包括N张待检测的候选样本图片；3，基于候选样本集和目标检测模型，输出各张候选样本图片上各处的目标信息；4，基于步骤3的输出信息，从候选样本集中筛选出目标样本图片并确定各目标样本图片上各处的目标位置和类别信息；5，将目标样本图片及图片上各处的目标位置和类别信息作为训练样本输出本发明利用无标注候选样本集，自动生成目标检测模型训练用样本，大大降低人工成本；通过持续不断的迭代学习，不断提升目标检测模型对在线工作流中的数据适应能力，提高目标检测结果的准确度。
样本生成方法目标检测模型训练系统

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