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[发明专利]一种面向场景文本识别的数据增强方法、系统及终端-CN202011040208.8在审
发明人：戴涛;孟广浩;夏树涛;江勇;查华;汪漪 -专利权人：鹏城实验室;清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向场景文本识别的数据增强方法、系统及终端，所述方法包括：将输入样本输入到数据增强器，所述数据增强器根据所述输入样本自适应地选择形变类型；所述数据增强器根据选择的形变类型对所述输入样本进行形变处理以生成增强样本；将所述输入样本和所述增强样本输入到场景文本识别器进行识别，所述场景文本识别器根据识别结果输出损失函数，并反馈给所述数据增强器；所述数据增强器根据所述损失函数生成增强样本。本发明通过数据增强器根据输入样本的性质和场景文本识别器的能力自适应地生成合适的增强样本，实现了数据增强器和场景文本识别器的联合优化，通过数据增强方法来平衡样本的多样性和亲和性。
一种面向场景文本识别数据增强方法系统终端

[发明专利]利用神经网络中的后向传递知识改进知识蒸馏-CN202180040212.0在审
发明人：阿雷夫·贾法里;梅赫迪·雷扎霍利扎德;阿里·戈德西 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-06-05 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06N3/084 文献下载
摘要：所述方法包括：使用训练数据集训练学生神经网络模型，其中，所述训练数据集包括多个训练数据样本，所述训练包括：针对所述训练数据集中的每个训练数据样本，向教师神经网络模型输入所述训练数据样本的输入，其中，所述教师神经网络模型根据所述训练数据样本的所述输入生成第一输出；向所述学生神经网络模型输入所述训练数据样本的所述输入，其中，所述学生神经网络模型根据所述训练数据样本的所述输入生成第二输出；计算所述第一输出和所述第二输出相对于所述训练数据样本的所述输入的损失的梯度；生成包括扰动输入和辅助输出的新辅助训练数据样本，其中，所述新辅助数据样本的输入是根据所述计算出的梯度通过扰动所述训练数据样本的所述输入而生成的，所述辅助输出是通过向所述教师神经网络模型提供所述扰动输入而生成的，所述教师神经网络模型根据所述扰动输入生成所述辅助输出；将所述新辅助训练数据样本添加到所述训练数据集中。
利用神经网络中的传递知识改进蒸馏

[发明专利]样本增强方法、模型训练方法及系统-CN202110646519.7在审
发明人：王士波;陈露;吴永文;甘雪琴;郑欢欢;胡益炯;宋菲 -专利权人：北京宜能高科科技有限公司
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种样本增强方法、模型训练方法及系统，涉及数据处理技术领域，可提升样本数据的数量和质量，并减少样本生成时间。该样本增强方法包括：划分变量为独立变量、部分关联变量和剩余关联变量；独立变量数据随机生成，根据独立变量数据和指定公式计算部分关联变量数据，以上述两类数据作为输入，采用简化模型计算获取剩余关联变量数据；将上述三类数据合并作为严格机理模型模拟样本输入数据根据欧式距离将所述样本输入数据分成多个子样本集，对各子样本集中的样本排序，按照样本顺序，利用严格机理模型依次进行分步模拟，获取样本输出数据，与相应的样本输入数据合并，获得完整样本数据。通过样本可视化样本分布，补充稀疏区域的样本。
样本增强方法模型训练系统

[发明专利]数据处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备-CN202110744263.3在审
发明人：刘宜进;孟凡东;徐金安 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;北京交通大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本申请属于人工智能技术领域，具体涉及一种数据处理方法、数据处理装置、计算机可读介质以及电子设备。本申请实施例中的数据处理方法，包括：获取源端输入样本以及与所述源端输入样本相关联的目标输出样本；对源端输入样本进行编码处理得到所述源端输入样本的中间语义特征；按照解码步骤对目标端输入样本和所述中间语义特征进行解码处理得到与所述源端输入样本相对应的实际输出数据，所述目标端输入样本是对所述目标输出样本和所述实际输出数据进行采样得到的混合样本；按照所述解码步骤逐步增大所述实际输出数据在所述目标端输入样本中的分布比例。
数据处理方法装置计算机可读介质电子设备

[发明专利]一种大气甲烷浓度的反演方法和装置-CN202111178987.2在审
发明人：王昊;尤小刚;王宇翔;廖通逵;梁碧苗;宋晓斌;苗文杰 -专利权人：航天宏图信息技术股份有限公司
申请日： 2021-10-11 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明提供了一种大气甲烷浓度的反演方法和装置，涉及环境监测的技术领域，包括：获取待监测区域的样本输入数据和样本标定数据；利用PCA算法，对样本输入数据进行降维处理，得到降维样本输入数据；利用降维样本输入数据和样本标定数据，对预设XGBoost模型进行训练，得到目标XGBoost模型；在获取到待监测区域的当前输入数据之后，利用PCA算法，对当前输入数据进行降维处理，得到降维当前输入数据；将降维当前输入数据输入目标XGBoost
一种大气甲烷浓度反演方法装置

[发明专利]测量给定AI任务的数据集的相似性的方法-CN202010408186.X在审
发明人：赵敏植;F·刘;I·黄 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：一种计算机实现的方法，包括：向自动编码器中输入输入样本集，每个输入样本集包括参考数据集的参考输入样本和一个或多个目标数据集的一个或多个目标输入样本，自动编码器使用参考数据集被训练。自动编码器为每个输入样本集生成相应输出集，从而形成一个或多个相应输出集，一个或多个输出集中的每个输出集包括相应输入样本集的参考输出和一个或多个目标输出；以及通过将一个或多个目标输出中的每个目标输出与每个输入样本集的相应目标输入样本进行比较来确定一个或多个目标数据集中的每个目标数据集与参考数据集的相似性
测量给定 ai 任务数据相似性方法

[发明专利]数据处理设备和数据处理方法-CN200780101501.7有效
发明人： P·T·坎布尔;G·特雷齐斯 -专利权人：慧与发展有限责任合伙企业
申请日： 2007-10-25 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：一种数据处理设备，包括块储存器，其具有多个块区段，每个块区段能够操作以存储样本数据块，该设备能够操作以将输入数据集处理成一个或多个输入数据块；识别所述块区段之一中对应于第一输入数据块的样本数据块；识别不对应于所述块储存器中的样本数据块的第二输入数据块；以及将第二输入数据块存储为接近所识别的对应于所述第一输入数据块的样本数据块的样本数据块。
数据处理设备方法

[发明专利]利用自动编码器的人物特性归一化-CN202180073390.3在审
发明人： J·埃尔南德斯·里维拉;D·麦克达夫;M·P·切尔文斯基 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2021-10-01 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：一种方法可以包括获得归一化自动编码器，该归一化自动编码器基于模板人物的第一数据样本和各种人物的第二数据样本被训练，由归一化自动编码器通过将输入数据样本中人物的动态特性与第一数据样本中的静态特性进行组合来归一化输入数据样本，以生成归一化的数据，以及将归一化的数据作为输入提供给分类器模型，以基于输入数据样本的动态特性和第一数据样本的静态特性来对输入数据进行分类。
利用自动编码器人物特性归一化

[发明专利]用户医疗评估模型构建方法和医疗评估服务器-CN201710549371.9在审
发明人：王黎明;杨阳;韩星程;李璇;路宇;庞永丽;张宏达;张一凡;杨涛 -专利权人：中北大学
申请日： 2017-07-07 - 公布日： 2017-11-28 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供一种用户医疗评估模型构建方法和医疗评估服务器，该模型包括步骤101构建样本数据U和样本输入数据V，所述样本数据U经模糊变换得到所述样本输入数据V，V＝Ω.U，其中Ω为模糊量化的权重向量；步骤102基于样本数据U的临床诊断结果，构建样本输出结果y，步骤103建立样本输入数据V与样本输出结果y之间神经网络映射关系；步骤104对所述模型的神经网络进行训练；将所述样本输入数据V作为所述模型的神经网络输入，所述样本输出结果y作为所述模型的神经网络输出；通过样本训练学习，确定所述模型的神经网络中的权值。本发明的用户医疗评估模型构建方法和医疗评估服务器，结合智能终端的采集数据，可以为用户提供便携可靠的医疗诊断服务。
用户医疗评估模型构建方法服务器

[发明专利]一种数据样本的添加方法、装置和终端设备、可存储介质-CN201910397823.5在审
发明人：曾稷 -专利权人：拉扎斯网络科技（上海）有限公司
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2019-09-27 - 主分类号： G06F8/33 文献下载
摘要：本发明实施例涉及机器学习领域，公开了一种数据样本的添加方法、确定装置和电子设备。本发明中数据样本的添加方法，应用于终端设备，包括：获取用户输入信息；检测用户输入信息的格式是否符合预设的数据样本模板；若符合，则从所述输入信息中提取数据样本，并添加至预定的数据库，可以减少数据样本录入时的字符输入量
数据样本用户输入信息终端设备机器学习领域电子设备确定装置人力成本输入信息提取数据字符输入可存储预设录入样本数据库检测应用

[发明专利]数据处理方法、装置和计算机可读存储介质-CN201710654930.2有效
发明人：赵猛;严严;郭文涛 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2017-08-03 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据处理方法、装置和计算机可读存储介质，涉及数据处理领域。数据处理方法包括：获取多个训练数据对以及训练数据对中每个数据的标记值；将训练数据对中的正样本数据输入正样本训练模型、负样本数据输入负样本训练模型，并分别获得正样本数据和负样本数据对应的输出值，其中，正样本训练模型和负样本训练模型具有相同的模型参数；根据同一损失函数以及标记值和输出值对正样本训练模型和负样本训练模型的模型参数进行相同调整，以便根据输入数据在调整后的正样本训练模型或负样本训练模型的输出值对输入数据进行排序。从而使训练后的模型能够区分不同数据之间的排序关系，在基于该模型对推荐条目排序时能够提高排序准确性和推荐效率。
数据处理方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]元数据管理谱系生成方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910419207.5在审
发明人：刘利 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2019-09-13 - 主分类号： G06F16/38 文献下载
摘要：本申请涉及大数据，提供一种元数据管理谱系生成方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取训练样本和测试样本中的样本元数据；将训练样本和测试样本输入已训练的样本转换模型中，输出训练转换样本和测试转换样本，获取训练转换样本和测试转换样本中的转换元数据；将训练转换样本切分为多个子样本，将子样本输入基础模型中进行训练；直至所有子样本训练完毕，得到目标模型，获取目标模型中的模型元数据；将测试转换样本输入目标模型中进行测试，输出目标测试结果，获取目标测试结果中的测试元数据；将样本元数据、转换元数据、模型元数据和测试元数据进行数据拟合，生成元数据管理谱系，能够实时了解机器学习的进展情况。
样本测试转换计算机设备模型元数据样本元数据元数据管理转换元数据测试样本存储介质获取目标目标模型训练样本元数据子样本数据管理基础模型机器学习输出目标数据拟合样本输入样本转换大数据生成元输出申请

[发明专利]一种异常行为检测方法、计算设备及可读存储介质-CN202210083460.X在审
发明人：邓永国;范光亮 -专利权人：北京齐尔布莱特科技有限公司
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种异常行为检测方法、计算设备及可读存储介质，该方法包括步骤：获取行为数据样本集，行为数据样本集包括多个行为数据样本；将行为数据样本集中的行为数据样本输入到训练好的自编码器中进行处理，得到输出数据；基于输入的行为数据样本和输出数据，确定每个行为数据样本对应的样本误差；基于所有行为数据样本对应的样本误差，确定第一阈值；基于每个行为数据样本的样本误差和第一阈值，得到每个行为数据样本对应的第一风险评分；至少基于第一风险评分确定行为数据样本是否异常。
一种异常行为检测方法计算设备可读存储介质

[发明专利]应用于监督学习系统训练的数据增强方法和数据增强装置-CN202010202504.7在审
发明人：那彦波;刘瀚文 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于监督学习系统训练的数据增强方法、一种训练监督学习系统的方法、数据增强装置、神经网络、机器可读介质和计算机设备，所述数据增强方法包括：从训练监督学习系统的原始数据集中选择至少两组不同的输入样本和输出样本；生成大于0且小于1的随机数；根据至少两组不同的输入样本和随机数生成扩充输入数据样本，根据至少两组不同的输出样本和随机数生成扩充输出数据样本，扩充输入数据样本与扩充输出数据样本相对应。本发明提供的实施例通过随机数和原始数据集中的至少两组输入输出样本扩充数据集，从而解决现有技术中因用于训练监督学习系统的数据集的样本数量较少而无法获取有效的神经网络模型的问题，具有广泛的应用前景。
应用于监督学习系统训练数据增强方法装置

[发明专利]β-HCG浓度检测系统和方法-CN202111429434.X在审
发明人：杨林;夏剑波 -专利权人：湖北省妇幼保健院
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G01N33/76 文献下载
摘要：本发明涉及一种β‑HCG浓度检测系统和方法，该系统包括：输入模块、控制模块和检测模块；输入模块设置有三个输入端口；三个输入端口分别用于获取预设类型的待测样本的样本数据，并将样本数据发送给控制模块；样本数据包括输入端口标识；控制模块用于根据输入端口标识确定出样本数据对应的目标样本类型，根据目标样本类型确定待测样本的目标检测标准，根据目标检测标准控制检测模块检测待测样本；检测标准包括原倍检测和稀释检测；本发明通过自动分类待测样本，并根据待测样本的样本类型确定待测样本的检测标准，最终根据检测标准分类检测待测样本，使得本发明能够自动检测出各类待测样本的β‑HCG浓度，检测速度快，准确度高和人力成本低。
hcg 浓度检测系统方法

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