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[发明专利]一种样本排序方法、装置、计算机设备及可读存储介质-CN202210546229.X在审
发明人：杨万征;曲笑辰;蔡超 -专利权人：中译语通科技股份有限公司
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F7/24 文献下载
摘要：本申请提供了一种样本排序方法、装置、计算机设备及可读存储介质，其中，对于原始顺序样本集中的每个待排序样本，将该待排序样本依次放入从原始顺序样本集中的第一位置到目标位置的样本位置中，以得到待排序样本集；对于每个待排序样本集中的每个待排序样本，根据该待排序样本的文本特征向量确定该待排序样本与该待排序样本集中的所有待排序样本之间的差异值；根据差异值构建用于描述样本间差异程度的目标差异矩阵；根据目标差异矩阵中的目标差异值确定描述所有待排序样本的整体关联程度的目标关联值；将该待排序样本在目标样本集中所处的位置确定为该待排序样本的目标位置，采用上述方法，有利于提高使用样本训练得到的模型的准确度。
一种样本排序方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种个体癌症样本的生物标记物识别方法-CN201910973485.5有效
发明人：李杰;王东;王亚东 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：本发明是一种个体癌症样本的生物标记物识别方法。本发明先基于两种不同表型的样本数据确定差异表达基因成分，如基因、蛋白质等分子化合物，选取出q个差异表达成分；基于选取的q个差异表达成分，获得平均样本。本发明构建基于平均样本和单体样本的回归模型，对样本进行回归预测，得到样本回归预测的结果；基于样本回归预测的结果和差异表达成分，确定单样本的生物标记。本发明可以针对不同的个体样本选出差异化的生物标记物。
一种个体癌症样本生物标记识别方法

[发明专利]一种基于高斯-拉普拉斯分布统计的行人重识别-CN201711430149.3在审
发明人：胡瑞敏;王正;陈宇静;兰佳梅;陈军;丁贵广 -专利权人：武汉大学
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2018-06-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯‑拉普拉斯分布统计的行人重识别，首先通过使用手工或深度学习模型从训练样本中提取特征，将样本对的特征相减，产生正样本对差异和负样本对差异，从而得到正样本对差异和负样本对差异的分布参数，然后对正样本对差异采用拉普拉斯分布、负样本对差异采用高斯分布拟合，进而得到距离度量函数，最后将查询图片和库图片带入距离度量函数中计算距离，按照距离的大小进行排序，得到最后的识别结果。
拉普拉斯分布距离度量负样本正样本高斯样本分布参数高斯分布计算距离提取特征训练样本拓展性对正拟合相减排序统计查询图片学习

[发明专利]基于样本差异分析的多深度神经网络参数融合系统及方法-CN202210829762.7在审
发明人：那俊;张瀚铎;张斌 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明设计基于样本差异分析的多深度神经网络参数融合系统及方法，属于深度学习和神经网络领域；包括代表性样本选取模块、边缘样本特征差异系数计算模块和多边参数融合模块；所述代表性样本选取模块从边缘样本集中选取最佳边界训练数据，以此作为边缘代表性样本数据，并将其发送到边缘样本特征差异系数计算模块，边缘样本特征差异系数计算模块对边缘代表性样本数据每一维度进行差异性计算，得到边缘代表性样本数据的差异系数；基于差异系数，多边参数融合模块对深度神经网络模型参数进行参数融合
基于样本差异分析深度神经网络参数融合系统方法

[发明专利]小样本差异化标示系统-CN200410074484.0无效
发明人：胡向明 -专利权人：胡向明
申请日： 2004-09-17 - 公布日： 2006-03-22 - 主分类号： G09F3/00 文献下载
摘要：一种小样本差异化标示系统，在同质的样本体采用，用以区分在小样本体空间的差异，以免发生弄混的错误。小样本空间内差异化标示的位置和大小接近，但是图形、色彩等方面有明显差异，这样便于区分。差异化标示可以在制作产品时候直接印制上去，也可以在生产完成后采用粘贴或者夹挂等方式附着在样本体上。
样本异化标示系统

[发明专利]采用拉曼光谱对物质进行聚类分析识别的方法-CN201610425006.2有效
发明人：姚志湘;粟晖 -专利权人：广西科技大学
申请日： 2016-06-14 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种采用拉曼光谱对物质进行聚类分析识别的方法，涉及对物质进行识别的方法，包括步骤：①通过拉曼光谱仪采集样本的拉曼光谱，构成由p个样本组成的样本集；②计算所有样本间的差异系数，构造差异系数方阵；③根据样本间的相互差异系数，去除孤立样本，重新排列出新差异系数方阵；④从新差异系数方阵中依次聚类出样本集的各类；⑤重复步骤④，直至所有元素区分完毕；⑥按照聚类顺序重新排列原始样本顺序，重新绘制差异系数方阵，使各类样本被准确区分成相应区块本发明利用光谱的差异系数，完成了高背景干扰的拉曼信号聚类，是无监督的聚类方法，方法简便，成本低，满足了探索性检测和现场实际应用需求，可广泛应用于药物、食品、化学品等领域。
采用光谱物质进行聚类分析识别方法

[发明专利]基于改进条件生成对抗网络的数据扩充方法和设置-CN202210437386.7在审
发明人：刘忠;冯旸赫;梁星星;程光权;黄金才;许乃夫;姚晨蝶;马扬 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于改进条件生成对抗网络的数据扩充方法，包括：获取待扩充数据，建立条件生成对抗网络模型，得到生成样本；对生成样本的类别进行差异度分析，得到标准类别差异度；根据标准类别差异度，对条件生成对抗网络模型进行优化，得到改进条件生成对抗网络模型；根据改进条件生成对抗网络模型，对生成样本进行扩充；对生成样本的类别进行差异度分析，得到标准类别差异度包括：根据生成样本的类别信息、标签信息和输入参数，得到生成类别差异度；对待扩充数据的类别进行差异度分析，得到原始类别差异度；比较原始类别差异度与生成类别差异度，得到标准类别差异度。
基于改进条件生成对抗网络数据扩充方法设置

[发明专利]差异表达谱预测模型训练方法、预测方法及装置-CN202211193415.6在审
发明人：胡靖;赵国栋;方晓敏;何径舟;王凡;郜杰 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本公开提供了差异表达谱预测模型训练方法、预测方法及装置，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能技术领域下的深度学习和生物计算等技术。具体实现方案为：获取样本药物的初始分子表示；获取样本生物体的初始基因表示；将初始分子表示和初始基因表示输入待训练模型，获得待训练模型根据初始分子表示和初始基因表示输出的预测差异表达谱，预测差异表达谱用于表征样本生物体在使用样本药物前后的预测基因差异；通过预测差异表达谱和实际差异表达谱对待训练模型进行训练，获得差异表达谱预测模型，实际差异表达谱用于表征样本生物体在使用样本药物前后的实际基因差异。采用本公开，可以提高预测差异表达谱的准确性。
差异表达预测模型训练方法装置

[发明专利]一种多样本间甲基化差异检测方法及装置-CN201110258798.6有效
发明人：吴红龙;黄树嘉;王俊 -专利权人：深圳华大基因科技有限公司
申请日： 2011-09-02 - 公布日： 2013-03-20 - 主分类号： G06F19/22 文献下载
摘要：本发明提供了一种多样本间甲基化差异的检测方法，该方法包括步骤：获得多组样本的基因组测序片段对应于参考基因组序列上的位置信息以及各个样本的甲基化数据；对在参考基因组序列上滑动的同一判断区间内的各组的甲基化数据进行分析，获取上述组基因组上存在甲基化差异的甲基化差异区域；对同一甲基化差异区域内的各组的甲基化数据进行分析，获取在甲基化差异区域内存在甲基化差异的具体组。本发明还提供了一种多样本间甲基化差异的检测装置。本发明的多样本间甲基化差异的检测方法及装置能查找并检测出多个样本基因组之间存在的甲基化差异性区域以及在该甲基化差异性区域存在甲基化差异的样本组。
一种多样甲基化差异检测方法装置

[发明专利]基于样本差异的代码分类深度学习模型解释方法及系统-CN202211612114.2在审
发明人：李珍;张茹茜;邹德清;金海;李洋瑞 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于样本差异的代码分类深度学习模型解释方法及系统，该方法包括：离线解释器模型训练步骤：对训练集中的每个代码样本，构造代码变换生成差异样本，通过删除特征生成差异样本并计算特征重要分数，通过片段截取生成差异样本并计算特征重要分数，将原始样本、差异样本与特征重要分数输入神经网络进行训练，得到训练好的解释器；在线代码样本解释步骤：对目标代码样本片段使用解释器提取代码样本中的重要特征，然后使用基于影响函数的方法查找训练集中对测试样本预测贡献最大的训练样本，比较得到的重要特征和对预测贡献最大的训练样本，最后生成目标样本的解释结果。该系统包括离线解释器模型训练模块和在线代码样本解释模块。
基于样本差异代码分类深度学习模型解释方法系统

[发明专利]基于差异性学习的分类识别方法、装置和电子设备-CN202310874059.2在审
发明人：章超;程建梅;刘宇洋;白云;丁睿 -专利权人：四川警察学院
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于差异性学习的分类识别方法、装置和电子设备，该方法中，先对图像样本中随机选择的两个图像样本进行模糊剪切融合，得到多个组合图像样本，然后，确定各组合图像样本的组合式标签和差异性标签，最后，通过多个组合图像样本、组合式标签和差异性标签对初始分类识别模型进行训练，进而得到基于差异性学习的分类识别模型。上述分类训练学习过程中，引入了有序性差异性学习的任务，即回归模块的训练，这样差异性学习任务能够学习到组合图像样本中的两个图像样本之间的有序性差异，进而，促进基于差异性学习的分类识别模型中分类模块更好地学习到组合图像样本中各目标的类别
基于差异性学习分类识别方法装置电子设备

[发明专利]一种基于类内差异的小样本图像数据扩充方法及装置-CN202210497879.X有效
发明人：殷君君;罗嘉豪;杨健 -专利权人：北京科技大学;清华大学
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉图像信号处理技术领域，特别是指一种基于类内差异的小样本图像数据扩充方法及装置，方法包括：选取辅助数据集，提取辅助数据集的类内差异信息，其中，所述类内差异信息指的是一种包含同一类样本之间的差异的信息；基于所述辅助数据集的中心样本以及类内差异信息，确定待扩充的目标数据集的类中心集合；基于所述目标数据集的类中心集合以及所述辅助数据集的类内差异信息，确定差异扩充样本集合。采用本发明，可以得到更好的样本扩充结果。
一种基于差异样本图像数据扩充方法装置

[发明专利]基于人工智能的交互意图知识网络配置方法及系统-CN202110519388.6在审
发明人：崔秀芬 -专利权人：崔秀芬
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于人工智能的交互意图知识网络配置方法及系统，获取训练样本集合，对交互事件验证流样本进行意图主题特征提取，得到交互事件验证流样本的样本交互事件特征，以及对交互事件验证流样本所对应挖掘信息样本进行交互意图路径特征提取，得到挖掘信息样本的样本交互意图路径特征，根据目标挖掘信息和交互事件验证流样本所对应挖掘信息样本计算得到意图主题差异，根据交互意图路径差异和意图主题差异计算得到目标差异，基于目标差异调整交互意图知识网络的参数
基于人工智能交互意图知识网络配置方法系统

[发明专利]基于DNA甲基化数据考虑纯度效应的差异甲基化分析算法-CN201710615767.9在审
发明人：张乃千;殷俊锋 -专利权人：同济大学
申请日： 2017-07-26 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： G06F19/12 文献下载
摘要：基于DNA甲基化数据考虑纯度效应的差异甲基化分析算法，其特征在于，按步骤包括如下(1)数据的搜集与预处理。(2)肿瘤样本纯度估计。使用InfiniumPurify估计肿瘤样本纯度。(3)差异甲基化分析。所述的差异甲基化分析是把肿瘤样本纯度作为影响差异分析的因素，建立线性模型，利用线性模型中参数估计的统计量开展差异甲基化分析。本发明以机器学习和生物信息学方法为工具，通过肿瘤样本和正常样本的Illumina Infinium 450K DNA甲基化数据进行纯度矫正的差异甲基化分析。
基于 dna 甲基化数据考虑纯度效应差异分析算法

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310583027.7在审
发明人：刘浪涛;陈承隆 -专利权人：维沃移动通信有限公司
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：该图像处理方法包括：获取第一样本图像数据集和第二样本图像数据集；基于第一样本图像数据集和第二样本图像数据集对初始差异检测模型进行训练，得到目标差异检测模型，目标差异检测模型用于输出第一样本图像数据集与第二样本图像数据集的差异图像；将第一待处理图像与第二待处理图像输入目标差异检测模型，得到目标差异图像；基于目标差异图像对第一待处理图像或第二待处理图像进行图像处理，得到目标图像。
图像处理方法装置电子设备存储介质

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