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[发明专利]样本行为特征确定方法、特征提取模型的训练方法及装置-CN202310559022.0在审
发明人：刘昱均;万鸣;王占一;应凌云;刘璐 -专利权人：奇安信科技集团股份有限公司
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种样本行为特征确定方法、特征提取模型的训练方法及装置。样本行为特征确定方法包括：获取目标样本行为日志；目标样本行为日志包括至少一个行为信息和各行为信息对应的操作对象；基于各行为信息和各行为信息对应的操作对象构建图数据；图数据包括至少两个节点、节点之间连接的边、各节点的特征信息以及各边的特征信息；将至少两个节点、节点之间连接的边、各节点的特征信息以及各边的特征信息均输入特征提取模型，得到特征提取模型输出的目标样本行为特征；特征提取模型基于至少一个正训练样本对、至少一个负训练样本对、各正训练样本对的标签以及各负训练样本对的标签训练得到。本方法可以提高样本行为特征确定的准确性。
样本行为特征确定方法提取模型训练装置

[发明专利]图像分类模型的训练方法及装置-CN202310132389.4在审
发明人：陈文俊;蒋宁;夏粉;肖冰;李宽 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像分类模型的训练方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，该方法包括：获取样本图像的样本实例信息，其中，样本实例信息包括组成样本图像的多个元素以及多个元素的特征信息；根据样本实例信息和预设的多个图像类别，得到样本图像的文本特征信息，文本特征信息包括多个类别特征信息，每个类别特征信息对应一个图像类别；获取样本图像的图像特征信息，并根据图像特征信息和文本特征信息对初始图像分类模型进行基于提示学习的训练，获得目标图像分类模型
图像分类模型训练方法装置

[发明专利]一种表情识别方法、装置、设备及存储介质-CN202210113640.8在审
发明人：张津;刘帅 -专利权人：中国农业银行股份有限公司
申请日： 2022-01-30 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：该方法包括：获取待识别视频中每帧图像的低频特征信息和哈尔特征信息；将所述每帧图像的低频特征信息和哈尔特征信息输入目标模型中，得到每帧图像对应的人脸图像，其中，所述目标模型通过目标样本集迭代训练神经网络模型得到，所述目标样本包括：低频特征信息样本、哈尔特征信息样本以及所述低频特征信息样本和哈尔特征信息样本对应的人脸图像样本；根据所述每帧图像对应的人脸图像确定目标表情，通过本发明的技术方案，能够缩减特征提取时间
一种表情识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种样本库管理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110309955.5有效
发明人：李谡;戴欢;俞雯超 -专利权人：杭州术也科技有限公司
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06K17/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种样本库管理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取第一样本特征码、第一样本盒特征码和第一位置信息，并在样本数据库中进行存储；通过轮询的方式读取所述样本盒内每个位置的第二样本特征码，并记录所述第二样本盒特征码、第二位置信息和与所述第二位置信息对应的第二样本特征码；将所述第二样本盒特征码、第二位置信息和第二样本特征码，与存储的第一样本盒特征码、第一位置信息和第一样本特征码进行比对；如果比对成功，则判断所述样本数据库中存储信息正确；否则，判断所述样本数据库中存储信息错误，并发出修改提示信息。采用本方法能够保证低温存储环境对样本和样本盒信息读取的及时性和准确性。
一种样本管理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]样本确定方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质-CN202310341243.0在审
发明人：何静;顾秀颖;袁章凯;吴越;刘大全 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种样本确定方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，涉及数据处理技术领域。样本确定方法包括：获取车辆的至少一个特征信息和至少一个分类信息；根据每个特征信息，生成预设数量的特征文本样本；基于分类信息，对每个特征文本样本添加标签，得到车辆的文本样本集；根据每个标签对应的特征文本样本的数量，对文本样本集中的样本进行数量均衡，确定车辆的目标样本集。基于特征信息和分类信息，确定文本样本集，能够得到足够数量的样本，避免了样本数量不足对算法模型的迭代训练的影响。同时，生成的样本分布均衡、标签准确且可靠性强。
样本确定方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种训练样本选取方法、装置、以及计算机存储介质-CN202010071181.2有效
发明人：袁小燕;张纪红 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种训练样本选取方法、装置、以及计算机存储介质，所述方法涉及人工智能领域中的机器学习方向，所述方法包括：从样本用户集合中确定多个待选取样本用户，根据参考行为特征信息，从多个待选取样本用户中，选取出多个初始样本用户，根据初始样本用户对应的用户行为特征信息，确定第一行为特征信息、第二行为特征信息、以及第三行为特征信息，并从初始样本用户中选取出多个目标样本用户，基于多个目标样本用户、以及目标样本用户对应的用户行为特征信息，构建训练样本，并输出训练样本。利用本方案选取出来的训练样本进行内容推广，可以提高内容推广的精准性。
一种训练样本选取方法装置以及计算机存储介质

[发明专利]物体检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910446799.X有效
发明人：戴宇榮;范琦;卓炜;沈小勇;賈佳亞 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种物体检测方法、装置、计算机设备和存储介质；本申请实施例获取待检测图像和已知物体类型的物体样本图像；分别对待检测图像和物体样本图像进行特征提取，得到待检测图像的特征信息、和物体样本图像的样本特征信息；对特征信息和样本特征信息进行相互关联操作，得到第一注意力特征信息；基于第一注意力特征信息检测待检测图像中的候选物体区域；从特征信息中提取候选物体区域内的特征信息，得到第一区域特征信息，并根据样本特征信息获取样本物体区域内的第二区域特征信息；基于第一区域特征信息和第二区域特征信息，从候选物体区域中，确定物体类型与已知物体类型相同的目标物体区域。
物体检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]样本分类方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010171236.7在审
发明人：万忠伟;甘丽婷 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了样本分类方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：通过分类信息对历史信息表中的样本集群进行分类得到多个样本类群，根据信息量化规则对每一样本类群对应的样本属性信息进行量化得到每一类群对应的类群特征信息，根据类群特征信息及特征单元配置公式构建样本分类模型，根据信息量化规则对新增样本属性信息进行量化得到新增样本特征信息，将新增样本特征信息输入样本分类模型以获取对应的目标类别。本发明基于预测模型技术，可基于有历史记录的样本获取类群信息，并进一步构建样本分类模型，以对无历史记录的新增样本进行准确分类，提高了对样本进行分类的准确性，在实际应用过程中取得了良好的技术效果。
样本分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种语音合成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110809175.7在审
发明人：李婉;李健;武卫东;陈明 -专利权人：北京捷通华声科技股份有限公司
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G10L13/02 文献下载
摘要：本申请提供了一种语音合成方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取样本声学特征序列；将样本声学特征序列输入至预先训练好的多尺度特征提取模型中进行特征提取，得到不同尺度的多个特征信息，对多个特征信息进行第一自编码处理，得到样本声学特征序列的样本编码信息；获取目标文本信息，并对目标文本信息进行第二自编码处理，得到文本编码信息；将文本编码信息与样本编码信息进行交叉编码，得到目标文本信息对应的目标声学特征序列；将目标声学特征输入至声码器进行合成，得到目标文本信息对应的语音信息。这样，通过提取出样本声学特征序列的多个不同尺度的特征信息，可以提升语音合成模型的细节捕捉能力，使得合成的语音更加细腻饱满。
一种语音合成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]图像分类方法及分类模型的数据处理方法-CN202211336461.7在审
发明人：袁建龙;王志斌 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本说明书实施例提供图像分类方法及分类模型的数据处理方法，其中所述图像分类方法包括：获取待分类图像；提取待分类图像的图像特征信息；将图像特征信息输入分类模型，得到待分类图像的类别信息，分类模型为利用多个样本数据训练得到，样本数据包括原始特征信息和增强特征信息，增强特征信息是对属于不同属性类型空间的样本数据进行跨空间特征增强得到的。利用不同属性类型空间的样本数据，对样本数据的原始特征信息进行跨空间特征增强，得到增强特征信息，并基于多个样本数据的原始特征信息和增强特征信息对模型进行训练得到分类模型，使得分类模型是基于高丰富度的样本特征训练得到
图像分类方法模型数据处理

[发明专利]推荐模型训练、数据预处理模型的训练方法以及推荐方法-CN202310214272.0在审
发明人：谭攀 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/084 文献下载
摘要：其中，推荐模型训练方法包括：获取训练样本信息；训练样本信息包括训练样本标识、用户信息、内容信息以及用户信息与内容信息之间的关联关系信息；根据关联关系信息，对训练样本信息作预处理，获得采用特征向量表达的预处理后样本信息；预处理后样本信息，包括融合了关联内容信息的特征的用户信息向量、以及融合了关联用户信息的特征的内容信息向量；使用所述训练样本信息以及预处理后样本信息作为训练数据，代入推荐模型中进行模型训练。这样，将用户信息和内容信息关联起来获得更为丰富的样本特征作为训练数据，提升推荐模型的性能。
推荐模型训练数据预处理方法以及

[发明专利]活体检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210161679.7在审
发明人：李雅纯;陈玉辉;王晶晶 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种活体检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取源域图像样本和目标域图像样本，从源域活体图像样本中提取活体特征信息，从源域非活体图像样本中提取非活体特征信息，并从目标域图像样本中提取领域特征信息基于活体特征信息和领域特征信息，生成目标域的活体迁移图像样本，并基于非活体特征信息和领域特征信息，生成目标域的非活体迁移图像样本。基于源域图像样本、活体迁移图像样本以及非活体迁移图像样本，对预设的活体检测模型进行训练，得到目标域的活体检测模型。在仅有少量目标域样本的情况下，解决了活体检测模型的域迁移问题。
活体检测模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]特征样本库构建方法、通行识别方法、装置及存储介质-CN202011526710.X在审
发明人：康家梁;卞凯;傅宜生;沈玺 -专利权人：中国银联股份有限公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本申请公开了一种特征样本库构建方法、通行识别方法、装置及存储介质，属于数据处理领域。该通行识别方法包括：获取用户的用户生物特征和通行识别请求信息；利用用户生物特征，在特征样本库中与通行识别请求信息匹配的第i级特征样本库进行身份识别，特征样本库包括第1级特征样本库至第N级特征样本库，i为整数且1＜i≤N，第1级特征样本库至第N级特征样本库是基于样本用户在样本测试周期内的通行信息划分得到的，第j‑1级特征样本库包括第j级特征样本库，1＜j≤N；在与通行识别请求信息匹配的第i级特征样本库进行身份识别成功的情况下
特征样本构建方法通行识别装置存储介质

[发明专利]信息分类方法、装置和计算机设备-CN202310442389.4在审
发明人：招永锐 -专利权人：兴业银行股份有限公司;兴业数字金融服务（上海）股份有限公司
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本申请涉及一种信息分类方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述信息分类方法包括：获取多个待分类信息对应的样本特征；样本特征由目标端根据预先设置的至少一种分类词汇从待分类信息中提取得到；根据样本特征，计算待分类信息的分类特征；根据分类特征和预先设置的信息类型，确定待分类信息对应的信息类型；将待分类信息的样本特征、分类特征与对应的信息类型进行对应存储，通过该种设置，使得终端能够直接进行样本特征的提取，服务器从终端处获取的是待分类信息的样本特征，而非待分类信息的完整内容，避免了完整待分类信息的提取和传递
信息分类方法装置计算机设备

[发明专利]基于多模态深度学习的恶意软件检测方法-CN202010232821.3在审
发明人：白金荣;秦汝霞;熊倩 -专利权人：玉溪师范学院
申请日： 2020-03-28 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，先提取软件样本的二进制可执行文件的DLL和API信息、PE格式结构信息以及字节码n‑grams的特征表示，生成软件样本的DLL和API信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n‑grams特征视图；将软件样本中的类别已知的软件样本作为训练样本，基于多模态数据融合方法，将训练样本的DLL和API信息特征视图、格式信息特征视图以及字节码n‑grams特征视图输入深度神经网络，训练多模态深度集成模型；将软件样本中类别未知的软件样本作为测试样本，利用训练得到的多模态深度集成模型对测试样本进行检测。
基于多模态深度学习恶意软件检测方法