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[发明专利]一种应用于元宇宙的人工智能模型获取方法及系统-CN202210555408.X在审
发明人：杨亮;李晓燕 -专利权人：深圳市笈简科技有限公司
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于元宇宙的人工智能模型获取方法，包括：第二数字孪生体向第一数字孪生体发送人工智能模型请求消息；第一数字孪生体将第一次过滤后的第一人工智能模型数据发送至第二数字孪生体，以使第二数字孪生体透发至云服务器；若云服务器加载第一人工智能模型失败，则发送加载失败响应消息至第一数字孪生体；第一数字孪生体设置基准模型选择标准，并基于标准，从人工智能数据库中选择满足标准的多个第二人工智能模型数据；第一数字孪生体将多个第二人工智能模型数据进行第二次过滤，并将第二次过滤后的第二人工智能模型数据发送至云服务器，以使云服务器更新并加载第二次过滤后的第二人工智能模型数据。
一种应用于宇宙人工智能模型获取方法系统

[发明专利]智能客服对话模型构建方法及应用-CN202010753079.0在审
发明人：周韶宁 -专利权人：浙江百世技术有限公司
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本发明公开了智能客服对话模型构建方法及应用，属于智能客服技术领域。智能客服对话模型构建方法，包括以下步骤：S1、对客户与智能客服之间的对话进行量化，得到对话向量；S2、基于深度学习模型，构建模型的损失函数；S3、准备学习模型的训练数据集，进行训练。智能客服系统包括智能客服核心组件，CTI模块、NLU模块、WEBCS模块、ASR模块、TTS模块，能减轻人工客服压力，降低企业运营成本。
智能客服对话模型构建方法应用

[发明专利]一种智能驾驶深度学习模型管理方法、装置及系统-CN202110290879.8在审
发明人：朱贵冬;尹文宾;刘圣阳;周炜;高山 -专利权人：广州海格星航信息科技有限公司
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种智能驾驶深度学习模型管理方法、装置及系统，通过本申请提供的智能驾驶深度学习模型管理方法，服务端可以根据车载端发送的请求消息中的位置信息和视频图像信息，再从服务端中保存的智能驾驶深度学习模型中匹配出与车载端所处环境相符合的第一智能驾驶深度学习模型，在保证车载端能够适应不同的行驶环境的前提下，降低了车载端上搭载的智能驾驶深度学习模型复杂度，解决了目前智能驾驶可靠性低的技术问题。
一种智能驾驶深度学习模型管理方法装置系统

[发明专利]一种智能仓库仿真模拟方法-CN201810355913.3在审
发明人：白冰 -专利权人：白冰;浙江科技学院
申请日： 2018-04-19 - 公布日： 2018-09-14 - 主分类号： B65G1/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种智能仓库仿真模拟方法，属于智能仓库技术领域，提供了一种采用仿真模拟的方式，对智能仓库进行仿真运行的智能仓库仿真模拟方法，所采用的技术方案为按照以下步骤进行，a、建立与智能仓库中各个设备组件相同的仿真装置，同时利用仿真软件对智能仓库运行过程建立仿真运行模型；b、在仿真运行模型中设置仿真装置中各个设备组件的位置及控制点，并将仿真运行模型中各个设备组件的控制点与仿真装置的仿真变量相关联；使仿真运行模型的控制变量能够控制仿真装置中的各个组件做同步运动；c、通过改变仿真运行模型中的控制点参数，控制仿真装置与仿真运行模型同步运行；本发明广泛用于智能仓库的仿真。
智能仓库仿真运行仿真模拟控制点仿真装置设备组件控制仿真仿真变量仿真软件控制变量同步运动同步运行运行过程关联

[发明专利]一种基于实例分割算法的路面裂缝像素级别检测方法-CN202011205186.6在审
发明人：王念念;董家修;方宏远;张娟;马铎;余翔;胡浩邦;雷建伟 -专利权人：郑州大学;坝道工程医院(平舆)
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明适用于路面病害智能分割技术领域，涉及一种基于实例分割算法的路面裂缝像素级别检测方法，包括以下步骤：采集路面病害图像数据；对采集的路面病害图像数据进行预处理，构建用于训练神经网络的路面病害数据库；对实例分割算法Mask R‑CNN进行改进优化，从而构建像素级别的路面裂缝智能分割模型，并初始化智能分割模型进行训练；调整智能分割模型的超参数，直至智能分割模型收敛且误差损失值满足要求，则保存此时的网络权重参数，用于路面裂缝像素级别的分割；将测试图像输入到保存的智能分割模型中，输出路面裂缝分割结果。本发明所提出的智能分割模型具有更好的鲁棒性与泛化能力，有效提高路面裂缝的分割精度与效率。
一种基于实例分割算法路面裂缝像素级别检测方法

[发明专利]智能问卷访谈模型训练方法、智能问卷访谈方法及装置-CN202211732153.6在审
发明人：狄东林;崔晟嘉;张钋 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了智能问卷访谈模型训练方法、基于人机对话的智能问卷访谈方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能及自然语言处理领域。其中，智能问卷访谈模型训练方法的具体实现方案为：获取语音样本和语音样本的标签信息；将语音样本输入至智能问卷访谈模型；基于语音样本得到语音样本文本的语义特征向量和语音特征向量；根据语义特征向量和语音特征向量，采用分类预测单元预测与语音样本匹配的问答选项内容，得到分类预测单元输出的预测信息，并根据预测信息和标签信息对智能问卷访谈模型进行模型训练。可以提升智能问卷访谈模型的语义理解能力和泛化能力。
智能问卷访谈模型训练方法装置

[发明专利]多传感器智能协同控制方法、装置、设备及介质-CN202211631510.X在审
发明人：胡超;黄杰;麻舜予;张宇阳;李贵;丛迅超;郑博元 -专利权人：中国电子科技集团公司第十研究所
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了多传感器智能协同控制方法、装置、设备及介质，该方法包括：建立强化学习智能体模型，所述强化学习智能体模型的状态空间包括全局综合态势表达和单个传感器状态嵌入表示，所述强化学习智能体模型的动作空间包括由多传感器执行的不同任务所抽象出的动作输出值；通过采样对所述强化学习智能体模型进行训练，并通过奖励塑造工程引导所述强化学习智能体模型学习，所述训练包括中心化训练与去中心化执行；通过加载训练得到的强化学习智能体模型协同控制多个传感器。
传感器智能协同控制方法装置设备介质

[发明专利]基于模糊逻辑与神经网络的下装腰省参数设计方法-CN201910610763.0有效
发明人：王竹君;王建萍 -专利权人：东华大学
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F30/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模糊逻辑与神经网络的下装腰省参数设计方法，包括以下步骤：在采集人体下半身净体数据的基础上，得到下装腰省参数数据集，进而创建训练数据集和测试数据集；再基于模糊逻辑和神经网络构建一个混合智能模型；利用训练数据集对所述混合智能模型进行训练，得到训练完成的混合智能模型；分析影响所述混合智能模型性能的主要因素，确定出最优的混合智能模型结构参数；将待设计下装的用户的腰围和臀围作为混合智能模型的输入，得到前中省本发明提高了下装制板的效率、智能性和准确性。
基于模糊逻辑神经网络下装参数设计方法

[发明专利]智能体的控制方法、装置、智能体及计算机可读存储介质-CN202111667872.X在审
发明人：陈海波;王全胜 -专利权人：深兰人工智能（深圳）有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本申请提供了一种智能体的控制方法、装置、智能体及计算机可读存储介质，所述方法包括：在智能体的行驶过程中，实时获取智能体的真实位姿数据；将真实位姿数据输入策略模型，得到真实动作数据；策略模型的训练过程如下：将智能体的当前时刻的模拟位姿数据输入预设模型，得到当前时刻的模拟动作数据；将当前时刻的模拟动作数据输入环境模型，得到下一时刻的模拟位姿数据；基于下一时刻的模拟位姿数据与目标位姿数据，获取代价函数；以最小化所述代价函数作为策略优化目标，对预设模型进行强化学习训练，得到策略模型。策略模型可以高效地部署到智能体上，当智能体的位姿发生变化时，可以实现对智能体的稳定性控制，控制效果较佳。
智能控制方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于多智能体互动的个性化医疗决策方法、装置及应用-CN202310817181.6在审
发明人：傅亦婷;张旷;周华健;邱瑛;许振影;赵宇飞 -专利权人：浙江一山智慧医疗研究有限公司
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本申请提出了一种基于多智能体互动的个性化医疗决策方法、装置及应用，包括以下步骤：构建实体模型，获取至少一病患不同医护阶段的病患信息以及每一病患的实际医护方案；通过马尔科夫决策过程分别使用不同医护阶段的病患信息来对所述实体模型进行训练得到与每一医护阶段对应的智能体模型；根据马尔科夫决策过程来判断每一智能体的贡献度，根据每一智能体模型的预测结果以及贡献度来计算每一智能体模型的权重，使用对应权重对每一智能体的预测结果进行加权平均得到个性化医疗决策。本方案可以根据多角度的病患信息来构建多个角度的智能体模型，并通过多个角度的不同智能体模型来进行决策从而给出个性化医疗决策。
基于智能互动个性化医疗决策方法装置应用

[发明专利]考虑不确定性的有源配电网智能软开关鲁棒优化建模方法-CN201611019167.8有效
发明人：董旭柱;吴争荣;刘志文;陈立明;王成山;李鹏;宋关羽 -专利权人：中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心;南方电网科学研究院有限责任公司;天津大学
申请日： 2016-11-19 - 公布日： 2018-09-25 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：一种考虑不确定性的有源配电网智能软开关鲁棒优化建模方法：根据选定的配电系统，输入源配电系统结构及参数；依据有源配电系统结构及参数，建立有源配电网智能软开关确定性优化模型；将有源配电网智能软开关确定性优化模型进行二阶锥模型转化，并得到有源配电网智能软开关确定性优化模型紧凑形式；依据有源配电网智能软开关确定性优化模型紧凑形式，设定分布式电源与负荷的不确定集，在此基础上建立考虑不确定性的有源配电网智能软开关鲁棒优化模型。本发明充分考虑分布式电源和负荷的随机性与波动性，建立考虑不确定性的有源配电网智能软开关鲁棒优化模型，采用列和约束生成算法进行求解，得到智能软开关鲁棒运行策略。
考虑不确定性有源配电网智能开关优化建模方法

[发明专利]基于卫星通信分布式运算系统的人工智能方法及装置-CN202310993603.5有效
发明人：闫晓亮;蔡勇;郭怀亮;屈泉酉 -专利权人：银河航天（北京）通信技术有限公司
申请日： 2023-08-09 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04B7/185 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于卫星通信分布式运算系统的人工智能方法及装置，方法包括：终端设备响应于用户构建人工智能模型的操作，生成与人工智能模型对应的模型信息；终端设备响应于用户在各个地面站之间进行运算配置的操作，将人工智能模型单元划分为多个人工智能模型单元，并生成相应的运算配置信息，其中地面站通过卫星与终端设备交互，并且运算配置信息指示人工智能模型单元在各个地面站之间的分配；终端设备将运算配置信息通过卫星发送至地面站；以及地面站根据接收的运算配置信息，构建与运算配置信息对应的人工智能模型单元。从而通过以上方式，可以为位于偏远地区且无法与互联网建立连接的用户也提供人工智能服务。
基于卫星通信分布式运算系统人工智能方法装置

[发明专利]一种集群系统编队避障控制方法-CN202110837452.5在审
发明人：韩亮;严紫薇;董希旺;李清东;任章 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开一种集群系统编队避障控制方法，包括：构建包含多个智能体的目标集群系统的通信拓扑关系；构建单智能体离散模型；基于单智能体离散模型构建多智能体离散模型；基于多智能体离散模型判断目标集群系统是否满足时变编队条件；若满足，给定单智能体的通信触发条件；基于所述通信拓扑关系和所述通信触发条件构造时变编队控制模型；基于时变编队控制模型，引入人工势场法，以构造时变编队避障控制模型；基于时变编队避障控制模型对目标集群系统进行编队避障控制
一种集群系统编队控制方法

[发明专利]一种新能源发电智能预测模型的在线训练方法-CN202210776567.2在审
发明人：刘双峰;丰雷;陈文斌;武志博;张晋婧;朱尊 -专利权人：中北大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明属于新能源发电预测领域，具体是一种新能源发电智能预测模型的在线训练方法，实时气象数据、新能源实时发电功率数据传输至边缘AI预测平台；边缘AI预测平台进行预处理，预处理后的数据形成在线训练数据集；根据在线训练数据集，在新能源发电智能预测模型中进行动态拟合，训练算法建立对应的新能源发电智能预测模型，其中将实时气象数据作为新能源发电智能预测模型的输入，将预测发电功率数据作为新能源发电智能预测模型的输出；当新能源发电智能预测模型预测准确率在本发明不需要历史数据进行训练，可以根据在线训练数据集分布的变化自动调整模型本身，训练好的模型可随硬件平台灵活移动部署。
一种新能源发电智能预测模型在线训练方法

[发明专利]一种模型训练方法及其相关设备-CN202310224144.4在审
发明人：李银川;邵云峰;郝建业 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/008 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练方法及其相关设备，以离线训练模式来训练得到生成流模型，这样可以使得生成流模型具备更优秀的性能。本申请的方法包括：当需要对待训练模型进行训练时，可先从预置的离线数据集中获取智能体的第一信息，第一信息用于指示智能体处于目标状态。然后，可将第一信息输入至待训练模型，以通过待训练模型对第一信息进行处理，从而得到智能体的第一动作的发生概率，智能体的第一动作用于令智能体从目标状态进入目标状态的下一状态。最后，可基于智能体的第一动作的发生概率以及来源于离线数据集的第一动作的真实发生概率，对待训练模型进行训练，从而得到生成流模型。
一种模型训练方法及其相关设备