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[发明专利]构建聚类模型的方法、设备、介质和程序产品-CN202111128531.5在审
发明人：孔涛;王峰;章如锋;李航 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：在此描述的方法包括：基于对一组训练样本的增广，确定多组增广样本，多组增广样本中的每组增广样本的类别与一组训练样本相同；利用聚类模型处理多组增广样本，以确定与多组增广样本相关联的多组聚类概率分布，其中一组聚类概率分布指示一组增广样本中每个增广样本属于多个预定类别的概率；以及基于多组聚类概率分布之间的分布差异，更新聚类模型的参数。根据本公开的实施例，能够基于增广样本的聚类概率分布之间的差异来无监督地训练聚类模型，从而可以摆脱对于标注数据的依赖。
构建模型方法设备介质程序产品

[发明专利]一种图数据模型训练的方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310333647.5在审
发明人：田胜;董迹海;王宝坤;赵文龙;孟昌华;但家旺;胡逸飞 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：在本说明书提供的图数据模型训练的方法中，根据历史业务记录确定训练样本，通过图数据模型确定训练样本的风险评估值，当训练样本为无标签样本时，根据各无标签样本的风险评估值确定分布；并根据有标签样本的标签，确定所述分布中与所述标签相匹配的区间，以各有标签样本的风险评估值落入与所述标签相匹配的区间为目标，训练所述待训练的图数据模型。从上述方法可以看出，通过利用无标签样本的风险评估值确定分布，再确定有标签样本的风险评估值与所述评估分布的差异，根据所述差异确定损失，利用所述损失训练图数据模型，实现了利用小样本训练图神经网络模型。
一种数据模型训练方法装置存储介质电子设备

[发明专利]缺失交通信息补全装置及其方法-CN201310359209.2有效
发明人：李岚;刘勃 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2013-08-16 - 公布日： 2017-10-13 - 主分类号： G08G1/00 文献下载
摘要：本发明提供一种缺失交通信息补全装置及其方法，缺失交通信息补全装置(200)包括当前交通样本生成单元(210)，针对缺失交通信息数据的目标路链，根据当前时间以及所述目标路链的周边路链的交通信息数据生成当前交通样本；历史交通样本比较单元(220)，将所述当前交通样本与所述目标路链的多个历史交通样本相比较，计算所述当前交通样本与每个历史交通样本的差异度，得到差异度较小的预定数量的历史交通样本；以及填充数据计算单元(230)，根据由所述历史交通样本比较单元(220)得到的所述预定数量的历史交通样本，推算用于填充所述目标路链所缺失的交通信息的数据。
缺失交通信息装置及其方法

[发明专利]一种神经网络的训练方法、物体检测方法、装置及设备-CN202110221700.3在审
发明人：李傲雪;李震国 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-02-27 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种神经网络的训练方法、物体检测方法、装置及设备，该方法包括：先通过第一特征提取子网络提取第一支持样本中物体的类别特征以及第二支持样本中物体的类别特征，并通过第一损失函数计算这两个支持样本中物体的类别特征间的差异；然后基于第二支持样本中物体的类别特征且通过物体检测子网络，对查询样本中的物体进行检测，以得到检测结果；再基于检测结果和查询样本中的物体的标签获取第二损失函数；最后基于第一损失函数和第二损失函数更新目标神经网络的参数；由于通过第一损失函数对变换前后的支持样本间特征的差异进行了约束，所以能够避免变换前后的支持样本间的特征差异过大，从而提高了目标神经网络的物体检测精度。
一种神经网络训练方法物体检测装置设备

[发明专利]保护多方数据隐私的联合建模方法及装置-CN202111220972.8在审
发明人：黄诤杰;谭潇;陈帅 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-02-19 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种保护多方数据隐私的联合建模方法，所述多方各自存储训练样本集，其中各个训练样本具有对应多个特征项的特征值以及对应标签项的标签值；该方法应用于任一的第一方，包括：基于第一训练样本集，确定该多个特征项与该标签项之间的多个第一关联度，并获取第二方确定的多个第二关联度，进而针对该各个特征项，确定其所对应的第一关联度和第二关联度之间的差异度，得到多个差异度；确定该多个特征项在利用第一训练样本集构建的第一树模型中的多个第一重要性权重，并利用其对上述多个差异度进行加权处理，得到特征分布差异分数；在此特征分布差异分数符合预定条件的情况下，将第二方归为与第一方进行联合建模的参与方。
保护多方数据隐私联合建模方法装置

[发明专利]保护多方数据隐私的联合建模方法及装置-CN202110188950.1有效
发明人：黄诤杰;谭潇;陈帅 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-02-19 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种保护多方数据隐私的联合建模方法，所述多方各自存储训练样本集，其中各个训练样本具有对应多个特征项的特征值以及对应标签项的标签值；该方法应用于任一的第一方，包括：基于第一训练样本集，确定该多个特征项与该标签项之间的多个第一关联度，并获取第二方确定的多个第二关联度，进而针对该各个特征项，确定其所对应的第一关联度和第二关联度之间的差异度，得到多个差异度；确定该多个特征项在利用第一训练样本集构建的第一树模型中的多个第一重要性权重，并利用其对上述多个差异度进行加权处理，得到特征分布差异分数；在此特征分布差异分数符合预定条件的情况下，将第二方归为与第一方进行联合建模的参与方。
保护多方数据隐私联合建模方法装置

[发明专利]基于自注意图像融合和DEC的SAR图像变化检测方法-CN201910852799.X有效
发明人：王英华;沈丽飞;王剑;刘宏伟 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-09-10 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于自注意图像融合和深度嵌入聚类DEC的无监督SAR图像变化检测方法，旨在提高变化检测的准确率，实现步骤为：获取对数比差异图像D1；获取对数比差异图像D1的显著图S；对对数比差异图像D1与D1的显著图S进行像素级自注意融合；获取训练样本数据V和测试样本数据V'；构建深度嵌入聚类DEC网络模型，并对其进行训练；获取SAR图像的变化检测结果。本发明在生成差异图像的过程中将对数比差异图像与其显著图进行像素级自注意融合，解决对数比差异图像信息不准确的问题，此外，本发明获取的训练与测试样本包含了融合后的差异图像的重要信息，并使用深度嵌入聚类DEC
基于注意图像融合 dec sar 变化检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的遥感图像变化检测方法-CN201910165691.3在审
发明人：巩丹超;刘超;韩昱;龚辉;张丽;刘松林;秦进春;李新涛 -专利权人：中国人民解放军61540部队
申请日： 2019-03-06 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的遥感图像变化检测方法，包括获取同一地区的不同时间的遥感图像；对所述遥感图像进行预处理；对所述预处理后的图像进行图像转化，并提取不同时间的遥感图像之间的差异特征；根据所述差异特征训练深度学习模型以获得遥感图像变化检测模型该方法结合深度学习与差异图提取，通过求差异图得出同一区域不同年份的两张遥感图像之间的差异，反应图像疑似局部变化特征，然后通过分类区分差异图中变化部分以获得标注样本，并在此基础上进行样本扩容，以达到提高检测精确率的目的；然后通过该样本集对深度学习算法进行训练，从而得到稳定的检测算法模型。
遥感图像变化检测差异图预处理差异特征样本学习反应图像检测算法局部变化同一区域图像转化学习算法样本集扩容标注年份图像分类检测

[发明专利]能平衡样本管接收部传热差异的模块、方法及PCR装置-CN202310611344.5在审
发明人：龚大江;李磊;吕娜;陈薇竹;马长劲;李政;李明 -专利权人：西安天隆科技有限公司
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： C12M1/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种能平衡样本管接收部传热差异的模块、方法及PCR装置，该模块包括阵列型接收部，阵列型接收部包括基部和多个样本管接收单元，基部与外部热源通过热传递加热多个样本管接收单元，阵列型接收部被划分为多个待平衡单元，多个待平衡单元中的至少一个设置有传热差异平衡部，传热差异平衡部设置在至少一个待平衡单元周边边缘的基部上方。本发明通过对阵列型接收部进行划分并利用传热差异平衡部改变传热特性，当阵列型接收部接收外部热源的热传递时，传热差异平衡部使得多个待平衡单元中任意两个待平衡单元之间的功率热容比值不超过5％，功率热容比值为同一待平衡单元内的热功率与热容的比值，本发明能够实现高精度的传热差异平衡效果。
平衡样本接收传热差异模块方法 pcr 装置

[发明专利]活体检测的对抗样本生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111295940.4有效
发明人：杨杰之;蒋宁;王洪斌;吴至友;周迅溢;曾定衡;皮家甜 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种活体检测的对抗样本生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及互联网技术领域。该方法包括：首先获取包含伪造人脸的人脸图像，然后对该人脸图像进行人脸活体检测得到检测结果。当检测结果为假体时，将基于该人脸图像生成参考人脸图像，该参考人脸图像与人脸图像间的第一图像差异小于指定差异，以及该参考人脸图像属于活体的概率大于指定概率，最后将该参考人脸图像输出为对抗样本。由于在调整过程中会同时考虑图像差异及属于活体的概率与指定概率之间的差异这两个条件，本申请可以使图像差异及概率之间的差异在重复地调整过程中达到均衡，因此仅需要对包含伪造人脸的人脸图像做出微小改动就可得到攻击成功率较高的对抗样本
活体检测对抗样本生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种对抗攻击和生成对抗样本的方法-CN202111364482.5在审
发明人：范洺源;陈岑;王力 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本说明书涉及人工智能领域，特别涉及一种对抗攻击和生成对抗样本的方法。其中，生成对抗样本的方法包括：基于初始样本及其标签、以及待攻击模型，进行一轮或多轮迭代，以构造对抗样本；其中的一轮迭代包括：获取当前轮的待调整样本；当当前轮为第一轮迭代时，所述待调整样本为所述初始样本，否则为前一轮的对抗样本；利用待攻击模型处理所述待调整样本，得到第一输出；基于所述第一输出和所述标签的差异、以及扰动系数，确定扰动数据；将所述扰动数据添加到所述待调整样本中，以获得当前轮的对抗样本；其中，所述扰动系数能够被调整，以使得对抗样本与初始样本间的差异逼近但不超过预设的扰动边界值。
一种对抗攻击生成样本方法

[发明专利]基于迁移式生成模型的故障检测和估计方法、系统及介质-CN202310027033.4在审
发明人：李灵;马裕城;蓝开璇;潘卓夫;陈俊名;王梦龙;项俊霖;刘自鹏;李家鑫 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明属于工业故障诊断领域，公开了一种基于迁移式生成模型的故障检测和估计方法、系统及介质，选取正常样本集，进行数据预处理后，构建故障样本；定义正常域和故障域；构建生成对抗网络框架使生成器与判别器进行迭代训练；训练完成后，生成器对正常样本进行重构，将故障样本迁移至正常域中得到生成样本；判别器对正常样本和生成样本进行二进制决策，判断生成样本满足正常样本分布的概率；计算故障检测和估计指标得到正常样本与故障样本的差异值，通过计算测试统计量和德拉佩纳不等式确定正常域阈值；根据阈值和差异值实现故障检测与故障估计。本发明面对小样本甚至零样本问题下的故障诊断任务时，展示出良好的故障检测和故障估计性能。
基于迁移生成模型故障检测估计方法系统介质

[发明专利]切词工具版本差异测试方法、装置、设备和存储介质-CN202011358290.9在审
发明人：于洪涛 -专利权人：广州品唯软件有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请涉及一种切词工具版本差异测试方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取测试样本数据集合；获取目标版本切词工具以及历史版本切词工具；通过目标版本切词工具运行测试样本数据集合，得到对应的目标测试数据结果集合；通过历史版本切词工具运行测试样本数据集合，得到对应的历史测试数据结果集合；根据目标测试数据结果集合和历史测试数据结果集合确定目标版本切词工具和历史版本切词工具之间的版本差异结果。采用本方法能够无需人工进行切词工具版本差异比较，避免人工带来的漏查，提高版本差异准确性。
工具版本差异测试方法装置设备存储介质

[发明专利]评分卡模型优化方法、装置、服务器及存储介质-CN201811016389.3在审
发明人：李蓁 -专利权人：重庆小雨点小额贷款有限公司
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2020-03-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种评分卡模型优化方法、装置、服务器及存储介质，其中评分卡模型优化方法包括：确定评分卡模型中建模用户在目标变量上的第一分布状态，目标变量的数量为至少一个；获取样本用户，并确定样本用户在目标变量上的第二分布状态；确定第一分布状态和第二分布状态之间在目标变量上的分布差异信息；若分布差异信息所指示的差异值大于目标变量对应的差异阈值，则根据第一分布状态和第二分布状态对评分卡模型进行优化。采用本发明实施例，可根据建模用户与样本用户之间的分布差异，对评分卡模型相应变量的系数进行调整，提高评分卡模型对新用户预测的准确性。
评分模型优化方法装置服务器存储介质

[发明专利]基于原发性肝癌基因分类和肝癌组织能量代谢的预后分析方法-CN202210291850.6在审
发明人：鹿娟;顾心雨;薛晨;李兰娟 -专利权人：浙江大学医学院附属第一医院
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G16B20/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于原发性肝癌基因分类和肝癌组织能量代谢的预后分析方法，获取的肝癌样本的临床表型数据、表达谱数据、基因CNV和SNV突变数据；计算肿瘤样本4种代谢途径的样本评分，确定若干最佳分类；分析若干最佳分类代谢途径表达、基因突变、临床表型、免疫特征的差异性，再综合分析结果，建立原发性肝癌预后分析模型。本发明优点在于通过大数据分析技术构建原发性肝癌基因分类器，确定原发性肝癌的分子亚型，并分析原发性肝癌分子亚型的代谢途径表达差异、基因突变差异、临床表现差异和免疫差异，从而建立原发性肝癌预后分析模型，用于准确预测原发性肝癌的预后
基于原发性肝癌基因分类组织能量代谢预后分析方法