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[发明专利]信息处理装置及信息处理方法-CN202111385356.8在审
发明人：穆罕默德·阿克马尔 -专利权人：乐天集团股份有限公司
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明的目的在于即使目标域的样本未与源域的样本充分对应时，仍能获得高精度的处理结果。本发明涉及一种信息处理装置及信息处理方法。信息处理装置具备：特征抽取部，从源域所含的第1类样本及第2类样本、与目标域所含的所述第1类样本分别抽取特征；疑似样本产生部，基于由特征抽取部抽取的特征的特征空间中目标域所含的第1类样本的分布，产生目标域的第2类疑似样本；及数据转换部，以使特征空间中源域所含的第1类样本及第2类样本的分布，与目标域所含的第1类样本及所述第2类疑似样本的分布接近的方式，通过机械学习进行数据转换。
信息处理装置方法

[发明专利]数据标签分布确定方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110918917.X有效
发明人：范晓亮;蒋杰;程勇;刘煜宏;陈鹏;陶阳宇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-11 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本申请涉及一种数据标签分布确定方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取标签方设备对多个样本标识对应的样本标签进行同态加密处理后发送的标签密文信息；获取样本特征集合对应的初始分箱信息，样本特征集合包括多个样本标识对应的样本特征，初始分箱信息包括各个样本特征对应的初始分箱；基于标签密文信息和初始分箱信息得到各个初始分箱对应的初始密文统计信息；对各个初始密文统计信息进行混淆处理得到目标密文统计信息序列；获取标签方设备对目标密文统计信息序列进行同态解密处理后返回的目标解密统计信息序列，对目标解密统计信息序列进行还原处理，得到各个初始分箱对应的初始标签分布信息。
数据标签分布确定方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]产品数据推送方法及装置、存储介质、计算机设备-CN201811340688.2在审
发明人：黄博;毕野;吴振宇;王建明;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-12 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：其中方法包括：获取目标用户的特征信息，其中，目标用户的特征信息包括目标用户对各个产品的产品评分信息和目标用户的基本属性信息；分别计算目标用户的任一项特征信息与任一样本用户对应的特征信息之间的特征相似度，并利用特征相似度构建目标用户与任一样本客户之间的相似度向量；根据目标用户与任一样本用户之间的相似度向量，计算目标用户与任一样本用户之间的个体相似度；利用目标用户与任一样本用户之间的个体相似度从样本用户中获取相似样本用户，并根据相似样本用户的产品评分信息向目标用户推送所述产品数据。
目标用户样本用户特征信息产品数据推送计算机设备特征相似度相似度向量存储介质计算目标评分信息相似度基本属性信息获取目标冷启动构建申请客户

[发明专利]一种特征项的选取方法、装置、设备、介质及产品-CN202211592753.7在审
发明人：陈伟鸿 -专利权人：中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种特征项的选取方法、装置、设备、介质及产品。该特征项的选取方法在初始信息增益值的基础上，利用特征项在各样本文本类别的各样本文本中出现的词频数，修正该特征项的初始信息增益值，不仅考虑了包含该特征项的样本文本在总的样本文本中的影响，还考虑了该特征项对各个样本文本的影响，即考虑信息更全面，如此，可以更准确地确定该特征项的信息增益值，如此在基于该信息增益值选取特征项时，可以更准确地选取特征项。
一种特征选取方法装置设备介质产品

[发明专利]多业务数据预测模型的训练方法、信息推送方法及设备-CN202111565193.1在审
发明人：廖一桥;骆明楠 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F16/735 文献下载
摘要：本公开关于一种多业务数据预测模型的训练方法、信息推送方法及设备，所述方法包括：获取样本多媒体信息的样本特征以及至少两种样本业务数据；对筛选样本特征进行增维处理，得到样本新增维度特征；根据样本新增维度特征以及对应的样本个性化参数训练预设机器学习模型，得到个性化参数预测模型对应的个性化参数预测函数；根据预设样本特征、至少两种样本业务数据以及个性化参数预测函数训练多任务模型，得到多业务数据预测模型；预设样本特征为样本特征或样本新增维度特征。本公开提高了多业务数据预测模型预测结果的准确率，提高了根据多业务数据预测模型得出的推送信息的转化率。
业务数据预测模型训练方法信息推送设备

[发明专利]防误报的自动化特征提取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211656879.6在审
发明人：吕经祥;李石磊;肖新光 -专利权人：安天科技集团股份有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明实施例公开的防误报的自动化特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，涉及反恶意代码领域，能够避免出现误报为白文件的情况，提高自动化特征提取的准确性。包括步骤：对于恶意判定标准库判定为恶意样本的待提取自动化特征样本，获取待提取自动化特征样本文件的实际文件尾部信息，以及待提取自动化特征样本结构获得的目标文件尾部信息；判断所述实际文件尾部信息与所述目标文件尾部信息是否一致；若不一致，则根据所述目标文件尾部信息进一步确定恶意代码在待提取特征样本中所在区域；如果恶意代码所在区域为待提取自动化特征样本的头部与所述目标文件尾部之间，则对待提取特征样本进行提取特征。本发明适用于携带有恶意代码的样本检测。
防误报自动化特征提取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像分类方法-CN202310671982.6在审
发明人：唐禹行;赵麟;吴平;张灵;董和鑫;吕乐;周靖人;左传涛 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司;复旦大学附属华山医院
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本说明书实施例提供图像分类方法，其中所述图像分类方法包括：获取待分类图像，其中，所述待分类图像包括目标对象的全局图像信息；将所述待分类图像输入图像分类模型，获得所述目标对象的类型信息，其中，所述图像分类模型基于样本图像的特征关联信息训练获得，所述样本图像包括由样本对象的多个局部特征构成的全局图像信息，所述特征关联信息通过对所述样本对象的多个局部特征之间进行关联分析获得。通过基于样本图像的特征关联信息对图像分类模型进行训练，使图像分类模型具备基于局部特征之间的特征关联信息进行图像分类的功能，从而提升了图像分类模型输出的目标对象的类型的准确度。
图像分类方法

[发明专利]一种利用智能分析技术对糖尿病患病风险的预测方法-CN202110382624.4在审
发明人：赵云倩 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用智能分析技术对糖尿病患病风险的预测方法，包括如下步骤：选取样本，并按预设频率采集所述样本的特征信息；根据是否确诊罹患糖尿病将所述样本划分成患病组样本和正常组样本；根据所述患病组样本确诊前预设次数的所述特征信息计算获得所述特征信息中各项动态指标的病变趋势；根据所述正常组样本最近所述预设次数的所述特征信息计算获得所述特征信息中各项动态指标的发展趋势；对比并计算获得所述发展趋势与所述病变趋势的相似度，根据所述相似度得到对应的所述正常组样本的患病风险程度。
一种利用智能分析技术糖尿病患病风险预测方法

[发明专利]目标群体对于业务场景敏感程度的确定方法及其装置-CN202210761623.5在审
发明人：李倩颖;徐思昊 -专利权人：北京趣拿软件科技有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取目标群体中每个样本的特征信息；将特征信息输入第一模型中，以利用第一模型得到与特征信息对应的第一敏感度；响应于当前业务场景的触发，采集目标群体中每个样本的当前特征信息，其中，当前特征信息至少包括：每个样本的当前业务程度信息以及每个样本的当前消费习惯信息，当前业务程度信息为当前对每个样本施加促进样本执行消费动作的程度；通过当前特征信息与第一敏感度对预定神经网络进行训练，以获取第二模型；利用第二模型获取第二敏感度
目标群体对于业务场景敏感程度确定方法及其装置

[发明专利]获取属性的分类信息的方法和装置-CN201711316202.7有效
发明人：陈锡;谭文明 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2017-12-12 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开是关于一种获取属性的分类信息的方法和装置，属于图像识别领域。所述方法包括：将多个样本图像，输入特征提取模型，分别得到每个样本图像的特征信息，将每个样本图像的特征信息分别输入多个属性分类模型，得到每个样本图像对应的多种属性的分类信息；根据每个样本图像对应的多种属性的分类信息、以及预设的每个样本图像对应的多种属性的基准分类信息，分别对特征提取模型与多个属性分类模型进行模型参数调整，得到训练后的特征提取模型与多个训练后的属性分类模型；当获取到待获取分类信息的目标图像时，基于特征提取模型与多个属性分类模型，获取目标图像对应的多种属性的分类信息。采用本公开，可以提高获取图像的属性的分类信息的效率。
获取属性分类信息方法装置

[发明专利]信息推送方法、设备和介质-CN202111390462.5在审
发明人：李林峰 -专利权人：湖北亿咖通科技有限公司
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请提供一种信息推送方法、设备和介质，获取待识别语音的当前特征信息以及历史语音的历史特征信息，将当前特征信息以及历史特征信息输入推送模型中，输出推送信息，根据推送信息为用户进行信息推送。由于推送模型是通过用户的多组样本信息训练获得的，且每组样本信息包括一次多轮对话的多个样本语音信息，每个样本语音信息包括多轮对话中进行的至少一个语音对应的特征信息。因此，推送模型是根据多轮对话的意图信息和命名实体信息训练获得的，推送模型的准确度较高。因而，在将待识别语音的当前特征信息以及历史语音的历史特征信息输入推送模型后，能够为用户推送更为准确的信息，提高用户的体验感。
信息推送方法设备介质

[发明专利]基于不变信息样本筛选的耕地范围变化检测方法及装置-CN202111184439.0在审
发明人：张翰超;宁晓刚;李刚;张瑞倩;王浩;郝铭辉 -专利权人：中国测绘科学研究院
申请日： 2021-10-11 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于不变信息样本筛选的耕地范围变化检测方法包括：抽取分类信息：获取各地类的栅格影像，确定待检测区域；提取光谱、纹理特征：获得影像对象，提取光谱特征和纹理特征；筛选样本：分割得到的超像素作为初始样本，基于不变信息筛选实验样本；选择最优特征：对不同地类样本进行分类实验，确定耕地与其他地类之间的影像特征差异；检测变化区域：利用实验样本对SVM分类模型进行训练，确定模型的核函数参数，选择最优的影像特征，本发明利用已有数据中的不变信息实现样本自动筛选，有效检测高分辨率遥感影像的耕地变化信息。
基于不变信息样本筛选耕地范围变化检测方法装置

[发明专利]一种特征分类模型获得系统、方法、装置以及电子设备-CN202011108960.1在审
发明人：王天玮;何梦超;王永攀 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请提供一种目标特征分类模型获得方法，包括：获得样本文本图像，并获得所述样本文本图像中的字符对应的字符类别标注信息，所述字符类别标注信息为针对所述样本文本图像中的字符对应的字符类别的标注信息；根据所述字符类别标注信息、所述样本文本图像特征图以及所述字符特征信息，获得的第一特征分类模型；根据所述字符类别标注信息以及所述样本文本图像特征图对所述第一特征分类模型进行模型训练，获得用于根据指定文本图像对应的指定文本图像特征图、获得所述指定文本图像中的字符对应的字符类别的第二特征分类模型。本申请的特征分类模型获得方法，无需针对样本文本图像中的字符进行字符像素级别的标注，降低了文本识别的成本。
一种特征分类模型获得系统方法装置以及电子设备

[发明专利]一种数据处理方法、设备及计算机存储介质-CN201910804513.0在审
发明人：贾磊 -专利权人：中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种数据处理方法，该方法包括：获取目标样本集；其中，所述目标样本集包括第一样本集和第二样本集；所述第一样本集中每一样本包括样本的第一特征信息和类别信息；所述第二样本集中每一样本包括样本的第二特征信息；基于所述第一特征信息、所述第二特征信息以及所述类别信息，生成目标损失函数；基于所述目标损失函数，计算得到目标分类矩阵；其中，所述目标分类矩阵用于对待分类的数据进行分类。
一种数据处理方法设备计算机存储介质

[发明专利]模型训练方法、交互关系识别方法、装置及电子设备-CN202010659501.6有效
发明人：乔宇;侯志;彭小江 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：该方法包括：提取图像样本集合中的每个样本图像的第一特征信息对；将从图像样本集合中提取的多个第一特征信息对中的第一对象信息和第二对象信息进行组合，得到多个第二特征信息对和对应的第二标签信息；根据训练样本集合进行模型训练，得到交互关系识别模型，该训练样本集合包括提取到的所有第一特征信息对和对应的第一标签信息，以及至少一个第二特征信息对和对应的第二标签信息，该交互关系识别模型用于识别图像中的各对象的交互关系。该方法通过组合不同对象特征的方式获取更多交互特征样本来训练模型，提高了模型对图像中交互关系的识别准确度。
模型训练方法交互关系识别装置电子设备

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