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[发明专利]文本识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质-CN202110942358.6在审
发明人：王斌;薛莫白;曹浩宇;包志敏;姜德强 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V30/14 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种文本识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，通过获取文本图像样本；根据文本图像样本的图像属性信息进行图像指标计算，基于计算结果确定参考样本指标；通过特征提取模型针对文本图像样本进行图像特征提取处理，得到图像特征信息；通过特征提取模型基于图像特征信息，进行注意力特征提取，得到关注上下文信息的注意力特征信息；基于注意力特征信息，预测预测样本指标；根据预测样本指标和对应的参考样本指标，对特征提取模型进行训练，以通过训练后特征提取模型提取待识别文本图像的注意力特征信息进行图像文本识别。该方案可以利用大量无标注文本图像样本对特征提取模型进行训练，增强特征提取模型的训练效果。
文本识别方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种语音变声方法、装置、设备和存储介质-CN202211727089.2在审
发明人：盘子圣;黄祥康;马金龙;熊佳;徐志坚;谢睿;陈光尧 -专利权人：广州趣丸网络科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G10L21/013 文献下载
摘要：本申请公开一种语音变声方法、装置、设备和存储介质，通过获取用户产生的初始语音信息；利用预先设置的语音识别模型处理初始语音信息，得到与初始语音信息对应的语义特征向量；语音识别模型是以语音信息样本为训练样本，以与语音信息样本对应的语义特征向量为样本标签训练得到；利用预先设置的声纹识别模型处理初始语音信息，得到与初始语音信息对应的声纹特征向量；声纹识别模型是以语音信息样本为训练样本，以与语音信息样本对应的声纹特征向量为样本标签训练得到；将语义特征向量与声纹特征向量进行融合，得到目标音频数据。该方案可以得到准确的用户的音频特征，最大程度的保留用户原始音色的特点。
一种语音变声方法装置设备存储介质

[发明专利]数据处理方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品-CN202210170919.X在审
发明人：杨峥;王涛;胡伟;冯兴;陈汉;华锦芝 -专利权人：中国银联股份有限公司
申请日： 2022-02-23 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：获取正样本数据分别在多个不同特征信息下的第一响应参数，以及负样本数据分别在多个不同特征信息下的第二响应参数；对于每个特征信息，分别确定第一响应参数和第二响应参数之间的差异；对于每个特征信息，分别对各个差异进行加权计算，得到特征信息的特征重要度标识；从多个不同特征信息中，筛选出特征重要度标识中满足预设条件的特征信息，得到目标特征信息；其中，正样本数据为第一用户对预设对象进行正向响应的样本数据；负样本数据为第一用户对预设对象进行负向响应的样本数据。如此实现了高效从海量特征信息中去除冗余特征信息的效果。
数据处理方法装置设备存储介质计算机程序产品

[发明专利]时序预测模型的训练、预测方法、装置、设备及存储介质-CN202211205570.5有效
发明人：冯春阳;田培杰 -专利权人：深圳鸿芯微纳技术有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06F30/3315 文献下载
摘要：包括：对多个样本集成电路的样本电路结构进行转换处理，得到样本图结构；根据每个样本电路结构进行特征提取处理，得到样本图特征信息；根据样本图结构以及样本图特征信息，采用初始时序预测模型进行预测，得到样本集成电路对应的预测时序信息；根据多个样本集成电路的预测时序信息以及真实时序信息，计算损失函数值；采用损失函数值，根据样本图结构、样本图特征信息以及真实时序信息，继续进行模型训练，直至损失函数值达到预设迭代停止条件，得到时序预测模型训练得到的时序预测模型，可对任何电路结构的时序信息进行预测，提升了适用范围。
时序预测模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、信息推送方法、装置、介质及设备-CN202210633115.9在审
发明人：廖国钢;吴晓旭;王永康;石晓文;王泽;王兴星;李雪建;朱冰琪 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开涉及一种模型训练方法、信息推送方法、装置、介质及设备。该方法包括：获取用于训练的样本数据，样本数据包括标注有特征标签的样本商家信息、样本商家信息的样本用户操作信息、以及标注有收益标签的预设顺序信息；将样本数据输入排序模型，并通过排序模型执行以下操作：根据样本数据，生成多个候选列表，并针对每个候选列表，确定对候选列表中商家信息的预测用户操作信息、候选列表中商家信息的预测特征信息、以及候选列表中商家信息对应的预测收益信息；根据样本用户操作信息、预测用户操作信息、特征标签、预测特征信息、收益标签和预测收益信息，计算目标损失值；根据目标损失值调整排序模型的参数。
模型训练方法信息推送装置介质设备

[发明专利]一种信息展示方法及装置-CN201911230136.0有效
发明人：赵郁忻;王立平;程佳;柳明海;李忆纯 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本说明书公开一种信息展示方法和装置，根据用户的属性以及用户历史上点击的各样本信息的展示形式，确定出表征用户对信息的展示形式的偏好的样本用户特征。将用户历史上点击的各样本待展示信息被点击时的展示形式的展示形式特征作为正样本，将该被点击的展示形式对应的信息的未被点击的样本待展示信息未被点击时的展示形式的展示形式特征作为负样本。通过确定出的样本用户特征、正样本和负样本，共同训练用于确定用户特征的第一模型和用于确定展示形式特征的第二模型。进而，通过比较第一模型输出的用户特征与第二模型输出的展示形式特征的相似度，就能够确定信息的展示形式。本说明书中的方法无需在线上运行CTR预估模型，有效提高信息展示的效率。
一种信息展示方法装置

[发明专利]业务类型识别方法及装置-CN202010806024.1在审
发明人：顾凌云;陈波;杨镇恺;刘正周 -专利权人：上海冰鉴信息科技有限公司
申请日： 2020-08-12 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种业务类型识别方法及装置，通过提取业务账号信息对应的账号特征信息、业务调用信息的调用特征信息以及业务对象信息的对象特征信息，然后根据账号特征信息、调用特征信息以及对象特征信息配置对应的训练样本和每个训练样本对应的训练标签，其中训练样本由业务关系网络构成，由此根据训练后的向量机分类器模型对输入的未知识别样本进行分类，获得未知识别样本的预测标签后，与每个预设业务类型的标签特征集合进行匹配，获得与未知识别样本匹配的目标业务类型如此，通过结合业务实体连接形成的业务关系网络特征，进而提高业务类型的识别效率和识别精度，以便于提高后续的信息推送准确性。
业务类型识别方法装置

[发明专利]种子人群扩散方法、装置以及信息投放系统-CN201710009673.7有效
发明人：肖映鹏;朱张斌 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-01-06 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提供一种种子人群扩散方法、装置以及信息投放系统。所述方法包括如下步骤：获取正例样本集；获取负例样本集；将所述正例样本集中的每个正例样本与其对应的正例样本特征拼接形成正例样本特征向量，将所述负例样本集中的每个负例样本与其对应的负例样本特征拼接形成负例样本特征向量；根据目标群体指数、信息增益和逻辑回归模型中的至少二个从所述正例样本特征向量和所述负例样本特征向量中获取目标样本特征集；将所述目标样本特征集发送给决策端,接收所述决策端的反馈信息,并根据所述反馈信息判断是否对所述种子人群进行扩散
种子人群扩散方法装置以及信息投放系统

[发明专利]样本对齐方法、系统及计算机可读存储介质-CN201810920961.2有效
发明人：范涛;张润杰;马国强;刘洋;陈天健;杨强 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2018-08-10 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： H04L9/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种样本对齐方法、系统及计算机可读存储介质，其中，样本对齐方法，通过获取样本对齐发起方样本的样本编号、用户编号、样本特征和时间信息，获取样本接收方样本的用户编号、样本特征和时间信息；对用户编号进行交互加密，比较加密后的用户编号得到交集部分；基于时间信息，将交集部分中接收方样本中同一用户编号对应的相同时间信息的样本，用发起方对应的第一样本编号进行标记，得到目标样本；将各第一样本编号与其对应目标样本中接收方和发起方的样本特征进行样本对齐使用哈希和RSA加密算法对数据交互过程进行加密，使用样本编号和时间信息实现样本信息的对齐，在保证样本信息安全的前提下通过时间信息实现样本的对齐。
样本对齐方法系统计算机可读存储介质

[发明专利]服务迁移模型训练方法以及车联网服务迁移方法、系统-CN202210068935.8有效
发明人：张亚强;李茹杨;邓琪;赵雅倩;李仁刚;李雪雷;鲁璐 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：获取训练样本；将车辆样本状态信息输入至第一特征提取网络，得到车辆样本特征信息；将节点样本状态信息输入至第二特征提取网络，得到节点样本特征信息；将车辆样本特征信息以及节点样本特征信息输入至边缘节点决策网络，得到决策结果；基于决策结果更新第一特征提取网络、第二特征提取网络以及边缘节点决策网络的参数，得到第一目标特征提取模型、第二目标特征提取模型以及目标边缘节点决策模型，以确定目标服务迁移模型。
服务迁移模型训练方法以及联网系统

[发明专利]人像信息的校验方法及装置-CN201510954166.1在审
发明人：刘桂林 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2015-12-17 - 公布日： 2017-06-27 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种人像信息的校验方法及装置。其中，该方法包括获取当前登录账户的人像信息，人像信息中包含由人像基础特征和人像附加特征组成的人像特征，人像附加特征为人像特征中除人像基础特征以外的附加在人像上的特征；从预设的样本库中提取当前登录账户的样本特征，样本特征中包含样本基础特征和样本附加特征，人像基础特征和样本基础特征均包括人像轮廓、五官轮廓以及五官坐标；计算人像特征中的人像基础特征和人像附加特征与样本特征中的样本基础特征和样本附加特征之间的相似度；根据相似度，生成用于指示校验人像信息是否成功的校验结果。
人像信息校验方法装置

[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-CN202111008110.9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： 2021-08-31 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06F16/28 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，包括：基于特征方设备发送的参考样本特征信息，对与标签方设备对应的多个样本标识匹配的初始样本标签进行标签转换，得到对应的目标样本标签；对各个目标样本标签进行同态加密处理得到标签密文信息；获取特征方设备基于标签密文信息和样本特征集合对应的初始分箱信息得到的目标密文统计信息序列，并进行同态解密处理得到目标解密统计信息序列；基于初始样本标签和目标样本标签之间的标签映射关系、目标解密统计信息序列得到标签分布参考信息，并发送至特征方设备，以使特征方设备基于标签分布参考信息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]一种样本聚类处理方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310064936.X在审
发明人：彭胜波;周宏;陈林;侯雄辉 -专利权人：中国烟草总公司贵州省公司
申请日： 2023-02-06 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F18/2321 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种样本聚类处理方法，包括：基于本地的各样本的特征信息，获取各样本的本地样本距离信息；基于预设协议对本地样本距离信息进行处理，获取各所述样本的全特征维度距离信息；其中，预设协议包括以下至少之一：SPDZ、ABY、ABY3或NPDZ；基于全特征维度距离信息，获取各样本的聚类信息；基于各样本的聚类信息，将本地的各样本进行聚类处理。通过使用预设协议，可以使得本地服务器能够基于本地样本距离信息完成各样本的全特征维度距离信息计算，而不需要借助于中心服务器进行计算，从而解决了相关技术中难以找到可信中心服务器的问题，实现对位于联邦学习系统中的多个本地服务器中的样本进行聚类处理和无监督学习
一种样本处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]用于进行流体模拟的分层神经网络的训练方法及装置-CN202210346497.7在审
发明人：樊思明;朴镜潭;林君仪;钱晨 -专利权人：商汤集团有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本公开提供了一种用于进行流体模拟的分层神经网络的训练方法及装置，包括：获取样本视频中的多帧样本视频帧，以及所述样本视频中与所述多帧样本视频帧对应的监督视频帧，以及所述多帧样本视频帧分别与所述监督视频帧之间的光流信息；将所述多帧样本视频帧输入至待训练的分层神经网络中，确定所述多帧样本视频帧分别对应的背景特征信息和流体特征信息；基于各样本视频帧对应的光流信息调整各样本视频帧对应的流体特征信息，得到调整流体特征信息；基于所述背景特征信息和所述调整流体特征信息构建预测视频帧
用于进行流体模拟分层神经网络训练方法装置

[发明专利]一种针对样本集的信息去冗余方法-CN202011110339.9有效
发明人：程战战;许昀璐;吴飞;浦世亮 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种针对样本集的信息去冗余方法，所述方法包括：获取待处理样本及对应的可训练标签，得到原始待处理样本集；基于预训练的机器学习模型对每条样本进行特征抽取，得到原始样本集的特征向量集合；输入特征向量集合至可学习的样本选择器模型，对特征向量集合进行样本挑选，根据预设阈值获取有代表性的特征向量子集；获取特征向量子集对应的原始样本作为去除冗余信息后的子样本集合。本发明技术方案，可以对原始样本集合进行高效精简，去除冗余信息而保留有价值信息的样本，可以提升算法在样本集上的训练效率。
一种针对样本信息冗余方法