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[发明专利]多任务模型的训练及预测方法、装置、设备和介质-CN202210637107.1在审
发明人：李泽政 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V20/30 文献下载
摘要：本公开提供了一种多任务模型的训练及预测方法、装置、设备和介质，涉及深度学习和自然语言处理等领域。具体实现方案为：获取多个任务对应的样本文本集，其中，每个样本文本集用于对多任务模型进行对应任务的适配训练；获取各样本文本集对应的参考量化范围；根据各样本文本集对应的参考量化范围，确定目标量化范围；根据目标量化范围对多任务模型进行训练由此，综合多个任务对应的样本文本集的参考量化范围，来确定多任务模型所采用的目标量化范围，从而多任务模型根据该目标量化范围对文本进行量化，可避免多任务模型采用单一样本文本集对应的量化范围对不同任务对应的文本进行量化，而导致量化效果不佳的问题，从而提升多任务模型的量化效果。
任务模型训练预测方法装置设备介质

[发明专利]一种手语词汇识别系统-CN202210363793.8在审
发明人：高春鸣;黄望 -专利权人：长沙千博信息技术有限公司
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种手语词汇识别系统，包括：构建手语词汇视频数据集与数据集预处理，根据手语词汇表，采集视频数据构建手语词汇视频数据集，然后对视频数据集进行统一化处理；构建手语词汇识别深度学习模型网络，将深度学习中图卷积方法、平均池化层、全连接层进行组合构建手语词汇识别深度学习模型网络；训练手语识别深度学习模型与模型调优，使用手语词汇视频数据集，对自定义的深度学习模型网络进行训练，并使用深度学习中模型调优方法逐步提高手语词汇识别模型的泛化能力与准确率
一种手语词汇识别系统

[发明专利]预训练模型数据处理方法、电子设备及计算机存储介质-CN202210560697.2在审
发明人：惠彬原;李博文;黎槟华;李永彬;孙健 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种预训练模型数据处理方法、电子设备及计算机存储介质，其中，预训练模型数据处理方法包括：通过预训练模型的预处理层根据自然语言查询语句和数据库模式数据，生成对应的拼接向量；根据自然语言查询语句和数据库模式数据之间的关联词的信息，对拼接向量中数据库模式数据部分的关联词进行掩码处理，获得掩码向量；通过预训练模型的生成器对掩码向量进行针对被掩码处理的关联词的掩码恢复处理，获得生成向量；使用预训练模型的判别器基于生成向量对生成器的生成结果进行评估，根据评估结果对预训练模型进行训练。通过本申请实施例，可以提高预训练模型针对自然语言查询语句和数据库模式数据之间的关系判断的准确率。
训练模型数据处理方法电子设备计算机存储介质

[发明专利]一种汽车钣金点云分割方法、存储介质和设备-CN202210911920.3在审
发明人：范文固;王伟;吴建亭;李东阳;孙汉荣;列毅铭;王悦欢;袁进;王鑫 -专利权人：中铭谷智能机器人（广东）有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开一种汽车钣金点云分割方法、存储介质和设备，涉及汽车生产技术领域，包括以下步骤：搭建数据采集系统并采集数据；根据采集的数据构建汽车钣金拼接点云模型；在钣金点云模型上至少选取两个点；将S1.3中选取的两个点采用顺滑线条连接；任选连接两点线条一侧的一点，通过直线方程判断点云模型是否与选取点同侧，位于同侧则筛选选取一侧点数据进行储存，根据需求分割点云模型数据；若不同则直接根据需求分割点云模型数据，通过3D视觉相机对钣金件拍照拼接，快速完成钣金件外形重建，生成汽车钣金模型后，利用在点云模型选取的点连接成直线或者曲线，再根据直线方程公式判断点云在线上或者线两侧，从而删除或选取无效点云和有效点云。
一种汽车钣金点云分割方法存储介质设备

[发明专利]一种省域级多尺度三维地质体可视化渲染方法及系统-CN202210915120.9在审
发明人：张志庭;陈根深;向世泽;刘刚;田宜平;吴冲龙;李岩;李俊杰;武永进 -专利权人：中国地质大学(武汉);武汉地大坤迪科技有限公司
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种省域级多尺度三维地质体可视化渲染方法及系统，本发明采用基于八叉树的三维地质体模型元数据索引构建，确定了省域级多尺度三维地质体模型的一体化空间层次组织结构，有效提升三维地质体模型数据的空间查询效率；采用视点远近原则、数据量大小原则、多线程异步加载原则和遮挡剔除不渲染原则，有效避免了引入场景中模型依赖的资源，有效减少了不必要的绘制；基于多级缓存结构的可视区域三维地质体模型数据动态加载和渲染策略，将主线程对模型数据的加载和渲染过程提交到渲染队列，渲染线程从渲染队列获取渲染指令，并执行数据异步并行加载和渲染，有效节省了主线程中调用模型渲染的开销，从而提高帧率。
一种省域级多尺度三维质体可视化渲染方法系统

[发明专利]一种评估银行交易日志趋势的方法、装置及相关设备-CN202210843072.7在审
发明人：李美玲 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：获取用户传入的银行交易日志的历史趋势数据，历史趋势数据包含第一时间段内各时间点的日志量；将历史趋势数据输入预设的日志趋势评估模型进行日志量预测，以预测得到银行交易日志的预测趋势数据，日志趋势评估模型由基于样本数据训练小波神经网络模型得到本方案中，预先利用样本数据训练小波神经网络模型得到日志趋势评估模型。在获取到用户传入的银行交易日志的历史趋势数据时，将历史趋势数据输入日志趋势评估模型进行日志量预测，得到银行交易日志的预测趋势数据。通过小波神经网络模型进行日志趋势的预测，以高效且准确的评估银行交易日志趋势。
一种评估银行交易日志趋势方法装置相关设备

[发明专利]用例生成模型的训练方法、测试用例生成方法及存储介质-CN202210863014.0在审
发明人：秦彧;卢先锋 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请适用于终端技术领域，提供了一种用例生成模型的训练方法。上述方法通过当前测试代码生成模型可以生成包含至少一个已知漏洞的测试代码；并通过将测试代码输入当前用例生成模型，可以生成测试用例，并根据测试用例对测试代码进行模糊测试，获取测试结果；通过双向优化用例生成模型和测试代码生成模型可以不断提高测试用例的有效性和测试代码中的漏洞触发难度和/或深度，一方面可以提高测试用例的漏洞发现能力以及面对不同深度的漏洞的挖掘能力，从而提高模糊测试的测试效率，另一方面通过不断更新测试代码，提高了用例生成模型面对不同代码时的漏洞发现能力和漏洞挖掘能力，使用例生成模型具有较高的适用性。
生成模型训练方法测试存储介质

[发明专利]一种利用热电偶测量校正的气体温度场重建方法-CN202210718900.4在审
发明人：张庆;王紫琦;魏晓晗;李健森 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：一种利用热电偶测量校正的气体温度场重建方法，先建立气体温度场的Inventor三维模型和ANSYS温度场模型；再建立气体温度场的控制参数和ANSYS温度场模型的边界条件的映射关系，以最大程度体现模糊边界条件对温度场重建结果的影响为原则，对精确边界条件进行实验设计并获得实验数据；再给定ANSYS温度场模型边界条件，运行模型并获得温度场重建结果；运行模型质量评估算法对测量曲线和仿真曲线的拟合程度进行计算，获得算法拟合参数；选择算法拟合参数构成梯度下降算法的损失函数，确定学习率、终止条件、初始迭代参数，运行梯度下降算法直到算法收敛，最后取最终迭代参数作为ANSYS温度场模型模糊边界条件的校正结果；本发明提高温度场重建结果的时空分辨率。
一种利用热电偶测量校正气体温度场重建方法

[发明专利]一种自适应图卷积神经网络的配电网故障诊断方法及系统-CN202210738690.5在审
发明人：杨会轩;苏明;李欣;刘金会 -专利权人：山东华科信息技术有限公司;北京华清未来能源技术研究院有限公司;北京华清智汇能源技术有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种自适应图卷积神经网络的配电网故障诊断方法及系统，方法包括将配电网的馈线作为图模型的节点，馈线的连接点作为图模型的边，构建配电网图卷积模型；将配电网图卷积模型的信号进行图傅里叶变换，在频谱域进行卷积，再进行图傅里叶逆变换，得到图卷积网络的输出；将图卷积网络的输出结果输入多层感知机故障预测模型，在预测模型训练至损失收敛时，输出配电网故障的诊断结果。配电网图卷积模型的构建方式简化了配网网络拓扑的复杂性。
一种自适应图卷神经网络配电网故障诊断方法系统

[发明专利]一种高准确性的中文拼写检查方法、系统及介质-CN202210573678.3在审
发明人：王重阳 -专利权人：苏州摩多多信息科技有限公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本发明公开了一种高准确性的中文拼写检查方法、系统及介质，所述方法包括以下步骤：获取待使用语料，配置待使用替换表，基于待使用语料生成待使用近音错误样本和待使用近形错误样本；基于待使用语料训练待使用决策模型，基于待使用近音错误样本和待使用近形错误样本训练待使用检查模型；基于待使用替换表以及训练后的待使用决策模型和待使用检查模型对获取的待检查文本进行文本检查纠错操作；本发明能够高效的生成高质量和高真实性的训练样本，且可以通过自主设置训练的检错模型以及后处理决策模型，对中文文本进行检错，并在检错之后进行高质量的错误纠正判断，进一步降低模型的误纠率，提高纠正质量，开辟了中文拼写检错的新方法途径。
一种准确性中文拼写检查方法系统介质

[发明专利]一种文本分类模型的获得方法及装置-CN202210794143.9在审
发明人：方科 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本分类模型的获得方法及装置，可应用于人工智能领域或金融领域，该方法包括：在关键词库中选择目标文本中包含的目标关键词，关键词库中包含多个关键词，每个关键词对应一个文本类别；根据目标关键词确定目标文本对应的目标类别标识；目标类别标识用于指示目标文本的文本类别；通过包含目标类别标识的目标文本，对人工智能模型进行训练获得文本分类模型，文本分类模型用于对文本进行分类。一方面本申请可以降低训练模型的成本，并提高训练模型的速度。另一方面，通过关键词可以确定大量用于训练的样本数据，保证了训练出的文本分类模型的质量。
一种文本分类模型获得方法装置

[发明专利]一种序列化数据的转换方法和装置-CN202210798761.0在审
发明人：韩强 -专利权人：武汉烽火技术服务有限公司;烽火通信科技股份有限公司
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F16/11 文献下载
摘要：其方法部分主要包括：获取原始数据以及原始数据对应的第一模型文件；根据第一模型文件将原始数据转化为第一中间数据；获取目标数据的第二模型文件以及预设规则文件；根据第二模型文件与第一模型文件的对比以及预设规则文件，将第一中间数据转换为第二中间数据；根据第二模型文件的序列化类型，将第二中间数据序列化为目标数据。本发明使用预先定义好的数据模型对原始数据进行解析，生产中间数据，使用预先定义好的规则对中间数据中新增/修改的字段赋值，然后生成目标数据，本发明将转换逻辑和配置分离，转换逻辑抽象为代码程序，具体配置作为输入数据
一种序列数据转换方法装置

[发明专利]模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202210819009.X在审
发明人：陈飞 -专利权人：腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了模型训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：在训练样本集中确定正训练样本以及负训练样本；调用第一模型对第一特征信息以及第二特征信息进行处理，得到第一特征信息的第一表征向量以及第二特征信息的第二表征向量，以及调用第一模型对第三特征信息以及第四特征信息进行处理，得到第三特征信息的第三表征向量以及第四特征信息的第四表征向量；基于第一表征向量、第二表征向量、第三表征向量、第四特征向量和温度参数，对第一模型进行模型优化，得到第二模型，该温度参数用于使困难负训练样本的贡献度大于简单负训练样本的贡献度。通过本申请，能够提高模型的推荐性能和用户体验，保证作品推荐的智能性和多样性。
模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种数据处理方法、装置、服务器、存储介质及产品-CN202210895987.2在审
发明人：黄江泉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：服务器、存储介质及产品，该方法包括：获取样本数据集，样本数据集包括多个第一定标数据以及多个第二定标数据，每个定标数据包括问答数据、参考文本和标注数据；根据多个第一定标数据和P个第一提示对预设的神经网络模型进行训练，得到问答合理性判断模型，P为正整数；根据多个第二定标数据和M个第二提示对问答合理性判断模型进行训练，得到目标问答合理性判断模型，M为正整数；获取待处理问答数据，利用目标问答合理性判断模型对待处理问答数据进行处理通过引入提示训练模型辅助判断问答数据的正确性，增加了模型的多样性，提高了判定待处理问答数据的准确率。
一种数据处理方法装置服务器存储介质产品

[发明专利]一种动力电池组全寿命周期的不一致性模型构建方法-CN202210685174.0在审
发明人：张恒;张玉杰;苗建国;王剑宇;苗强 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种动力电池组全寿命周期的不一致性模型构建方法，所公开的不一致模型构建方法包括如下步骤：利用电池单体的特征信息构建电池单体的特征向量；根据特征向量，对所有电池单体进行聚类分组；在每类组别中选择任一电池单体作为代表电池，形成代表电池集合；从所述代表电池集合中选择能够代表电池单体个数最多的所述代表电池为基准电池，构建基准电池模型，构建其他代表电池与所述基准电池的差异模型。上述方案中，在动力电池组全寿命周期内根据动力电池组的老化速率开展聚类分析，使得构建的基准模型和差异模型能够根据动力电池组的不一致性自适应确定代表电池的数量，从而达到在计算成本和模型精度之间的平衡。
一种动力电池组寿命周期不一致性模型构建方法