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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[实用新型]一种婴儿心肺复苏训练模型-CN202223245068.5有效
发明人：孟宪志 -专利权人：北京孟氏万康科技有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G09B23/28 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种婴儿心肺复苏训练模型，包括训练模型头部，训练模型头部的正面设置有橡胶嘴部，训练模型颈部的底部设置有训练模型身体，橡胶嘴部的内部开设有第一空腔，第一空腔的内部设置有活动组件，训练模型颈部的底部开设有弧形槽，训练模型身体的顶部开设有圆形槽，圆形槽的内壁固定连接有卡固组件；本实用新型利用训练模型头部、橡胶嘴部和活动组件的设计，通过按压挤压板，使橡胶嘴部张开，从而操作人员对训练模型进行人工呼吸，从而真实模拟人的嘴部形态，且利用训练模型颈部、训练模型身体和卡固组件的设计，通过卡固件卡入矩形槽内，可以使训练模型颈部和训练模型身体相对静止，可以模拟扶正后的头部状态。
一种婴儿复苏训练模型

[发明专利]身份识别模型训练方法、身份识别方法及装置-CN202110681339.2在审
发明人：孟庆林;蒋宁;吴海英;王洪斌;刘敏;陈燕丽 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G10L17/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种身份识别模型训练方法、身份识别方法及装置，所述身份识别模型训练方法包括：获取训练音频数据集，以及对训练音频数据集进行特征提取，得到训练特征集，将训练特征集输入待训练模型包括的内容识别模型中进行迭代训练，以及将训练特征集输入训练完成后的内容识别模型输出内容向量；以及将训练特征集输入待训练模型包括的声纹识别模型中进行迭代训练，以及将训练特征集输入训练完成后的声纹识别模型输出声纹向量，将内容向量和声纹向量输入至待训练模型包括的分类器中进行迭代训练，直至分类器的似然最大，参数收敛，得到身份识别模型。
身份识别模型训练方法装置

[发明专利]基于世界建模的持续学习框架的学习方法、装置及设备-CN202210522533.0在审
发明人：徐枫;薄子豪;郭雨晨 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于世界建模的持续学习框架的学习方法、装置及设备，方法包括：将获取的目标数据分为多个训练阶段数据；确定当前训练阶段对应的训练阶段数据，并利用当前训练阶段对应的训练阶段数据同时训练任务模型、世界模型和机理模型；使用前一训练阶段对应的训练阶段数据训练的世界模型进行数据采样，生成与第一训练阶段对应的训练阶段数据至前一训练阶段对应的训练阶段数据相同分布的采样数据，并使用前一训练阶段数据训练的机理模型，对当前训练阶段数据和采样数据处理，得到任务模型上对采样数据的采样梯度响应；基于同时训练的任务模型、世界模型和机理模型，通过采样梯度响应来控制任务模型的学习进程。
基于世界建模持续学习框架学习方法装置设备

[发明专利]集成学习模型的训练方法、装置、系统和相关设备-CN202110121743.4在审
发明人：余思;贾佳峰;熊钦;王工艺 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：一种集成学习模型的训练方法，该方法应用于包括控制节点以及工作节点的模型训练系统中，在训练集成学习模型时，控制节点可以获取集成学习模型的训练请求，并根据该训练请求生成包括多个训练任务的训练任务集合，然后，控制节点向工作节点集合中的多个工作节点分别发送训练任务集合中的训练任务，其中，每个训练任务被由一个工作节点执行，每个训练任务用于训练集成学习模型中的至少一个子学习模型，不同训练任务用于训练不同的子学习模型由于每个子学习模型的训练结果可以由一个工作节点处理，从而可以有效减少训练子学习模型过程中各个工作节点之间所需通信的数据量，提高对于集成学习模型的训练效率以及成功率。
集成学习模型训练方法装置系统相关设备

[发明专利]一种分布式训练中参数更新方法及装置-CN201910864527.1有效
发明人：王洪伟;李鑫;李长亮 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司;成都金山数字娱乐科技有限公司
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请提供一种分布式训练中参数更新方法及装置，其中所述分布式训练中参数更新方法包括：接收分布式训练集群中的每个训练节点传递的梯度；根据每个训练节点传递的梯度计算训练模型的损失值并更新所述训练模型的模型参数；根据所述损失值确定模型训练的训练阶段；根据所述训练阶段对所述模型参数进行压缩，获得压缩模型参数；将所述压缩模型参数同步至所述分布式训练集群的每个训练节点，更新每个训练节点中的模型参数。本申请提供的分布式训练中参数更新方法自适应地减少了参数同步时通信量的大小，即保证了模型参数的同步效率，又保证了训练结果的精度，在进行分布式训练时，提高了模型训练的速度。
一种分布式训练参数更新方法装置

[发明专利]图像分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310251934.1在审
发明人：刘长东;许文仪;张俊洋;周子捷 -专利权人：联仁健康医疗大数据科技股份有限公司
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/0895 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取图像分类模型的初始训练样本数据；对所述图像分类模型的初始训练样本数据添加噪声，得到噪声图像样本数据；对所述噪声图像样本数据进行去噪，得到图像分类模型的目标训练样本数据；基于所述图像分类模型的初始训练样本数据和所述图像分类模型的目标训练样本数据对待训练的图像分类模型进行训练，得到训练完成的图像分类模型。通过上述技术方案，生成了高保真的目标训练样本数据，从而通过高保真的训练样本数据训练图像分类模型，可以提升模型的学习能力和模型训练精度。
图像分类模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种深度学习量化感知训练方法、装置、设备及介质-CN202310301338.X在审
发明人：贾敬崧 -专利权人：郑州云海信息技术有限公司
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种深度学习量化感知训练方法、装置、设备及介质，涉及深度学习技术领域，包括：加载预训练深度学习网络模型，并对所述预训练深度学习网络模型中的权重参数进行固化，得到固化后网络模型；对所述固化后网络模型中预设的可训练量化因子参数进行训练，得到训练后网络模型；加载所述训练后网络模型，并对所述训练后网络模型中的所述可训练量化因子参数和所述权重参数同时进行训练，得到量化感知训练后模型。本申请可以保证深度学习网络模型在低bit位进行量化的精度，同时提高轻量级网络模型和裁剪后网络模型量化感知训练的稳定性。
一种深度学习量化感知训练方法装置设备介质

[发明专利]一种自适应域外数据集的分类模型训练方法和装置-CN202310296574.7在审
发明人：张睿 -专利权人：光控特斯联（重庆）信息技术有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06N3/0895 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了一种自适应域外数据集的分类模型训练方法和装置，所述方法包括：根据目标域数据集和预训练数据集，利用自监督学习算法对网络模型进行预训练生成预训练模型；基于所述预训练模型的模型参数对包含不变特征学习器的训练模型进行初始化；根据所述预训练数据集对应的源域数据集，利用有监督学习算法对初始化后的所述训练模型进行次训练生成次训练模型；根据目标域数据集和源域数据集，利用半监督学习算法训练所述次训练模型，生成域外数据集分类模型。以此方式，可以提高域外数据集的分类模型的分类精度。
一种自适应域外数据分类模型训练方法装置

[发明专利]一种模型训练任务管理方法、装置、终端和存储介质-CN202110158757.3在审
发明人：艾长青 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明实施例公开了基于人工智能技术的一种模型训练任务管理方法、装置、终端和存储介质；可获取待提交模型训练任务的模型训练信息，根据模型训练信息中的资源属性信息确定目标资源类型，根据目标资源类型的数量，将模型训练信息存储到与目标资源类型对应的资源分配消息队列中，通过各资源分配消息队列对应的处理进程，分别从各资源分配消息队列中读取目标模型训练信息，根据目标模型训练信息中的资源属性信息，为对应的模型训练任务，分配所需的目标资源，基于目标模型训练信息中的任务信息，在对应的目标资源中处理相应的模型训练任务；由此，采用不同的进程管理模型训练任务，可以节约计算资源，提升模型训练效率。
一种模型训练任务管理方法装置终端存储介质

[发明专利]语言模型的训练方法、装置及电子设备-CN202210874729.6在审
发明人：刘炜新;陈徐屹;刘佳祥;冯仕堃;黄世维 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开提供了一种语言模型的训练方法、装置及电子设备，涉及人工智能领域，尤其涉及自然语言处理领域。具体实现方案为：基于第一无标签训练样本对教师语言模型进行预训练，获得预训练后的教师语言模型；基于第一有标签的多任务数据对预训练后的教师语言模型进行多任务训练，获得目标教师语言模型；基于第二无标签训练样本，利用目标教师语言模型对学生语言模型进行知识蒸馏，获得训练后的学生语言模型；基于有标签的下游任务数据对训练后的学生语言模型进行训练，获得目标语言模型。本方案使训练后的学生语言模型有较强的通用性和泛化性，也可以以提升目标语言模型的训练效率。
语言模型训练方法装置电子设备

[发明专利]一种图像识别模型训练方法及装置-CN202210883039.7有效
发明人：钟雨崎;凌明;杨作兴;艾国 -专利权人：深圳比特微电子科技有限公司
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供图像识别模型训练方法及装置，所述方法包括：获取待识别目标的训练数据集；根据训练数据集对原始模型进行训练，获得图像识别模型；其中，在每轮训练过程中，对每轮模型的各个原模型参数的参数值进行限制处理，获得每轮模型的各个原模型参数对应的限制模型参数的参数值并进行模型训练；所述图像识别模型包括的图像识别模型参数的参数值为最后一轮模型训练采用的限制模型参数的参数值。本发明实施例提供的图像识别模型训练方法及装置，提高了图像识别模型的训练效率。
一种图像识别模型训练方法装置

[发明专利]医用影像AI模型的管理方法及设备-CN202111578239.3有效
发明人：游永春;文雨婷;李万江;岳新;贺长征;杨岚清;文大光;李真林 -专利权人：四川大学华西医院;北京新网医讯技术有限公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种医用影像AI模型的管理方法及设备，方法包括：接收用户发送的训练数据，解析训练数据，得到生成训练数据所需的模型参数，在预先建立的模型库中确定与模型参数匹配度高于预设阈值的模型，基于训练数据对匹配的模型进行定制化训练，得到定制化模型。由于本申请中的模型库包括多个按照预设维度进行分类的模型。根据用户发送的训练数据在模型库中确定高匹配度的模型，再根据用户提供的训练数据进行定制化训练，由于从模型库中确定的模型本身与训练数据具有高匹配度，所以只需少量训练数据便可以得到用户的定制化模型。
医用影像 ai 模型管理方法设备

[发明专利]语音模型训练方法、装置和电子设备-CN202110377725.2有效
发明人：陈孝良;冯大航;曹艺 -专利权人：北京声智科技有限公司
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种语音模型训练方法、装置和电子设备，属于语音处理技术领域。该方法包括：获取训练数据集；将训练数据集中的训练语音数据，分别输入初始唤醒模型和预先训练好的语音识别模型中，得到初始唤醒模型的第一输出数据和语音识别模型的第二输出数据，初始唤醒模型与语音识别模型除建模单元外的其他部分结构相同；根据第一输出数据、第二输出数据和训练语音数据中的标注数据，计算模型训练损失值；基于模型训练损失值，对初始唤醒模型的模型参数进行调节，以使初始唤醒模型趋于收敛，得到训练好的唤醒模型。本申请实施例可使得训练得到的唤醒模型性能较为稳定。
语音模型训练方法装置电子设备

[发明专利]图像检测模型的训练和图像检测方法及装置-CN201811287260.6在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种图像检测模型的训练和图像检测方法及装置，所述方法包括：通过初始训练集对初始检测模型进行训练，获得第一检测模型；通过第一检测模型对第二训练样本进行处理，获得第二训练样本的检测结果；通过包括第一训练样本和第二训练样本的扩充训练集对第一检测模型进行训练，获得第二检测模型。根据本公开的实施例，通过第一检测模型对第二训练样本进行检测，获得第二训练样本的检测结果，所述检测结果减小标注的工作量。进一步地，通过第二训练样本及其标注信息扩充训练集，使用扩充的训练集训练第一检测模型，获得第二检测模型，提升第二检测模型的性能，扩展第二检测模型的使用场景。
图像检测模型训练方法装置

[发明专利]路面裂缝检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202011506513.1在审
发明人：刘建;毛妤;王云 -专利权人：广东省大湾区集成电路与系统应用研究院
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：所述方法包括：获取多幅训练图像、多个训练模型和一个应用模型；将每幅训练图像分别输入至各个神经网络模型，得到每个神经网络模型的输出；根据多个训练模型对应同一幅训练图像的输出，确定训练图像的参考类别；调整应用模型的模型参数直至满足第一训练停止条件，得到预训练的应用模型；获取多幅标记有裂缝所在区域位置的路面图像；将路面图像作为训练样本，路面图像中的裂缝所在区域位置作为训练标签，对预训练的应用模型进行再训练直至满足第二训练停止条件，得到最终训练好的应用模型；最终训练好的应用模型用于对路面裂缝进行检测。
路面裂缝检测方法装置计算机设备存储介质

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