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[发明专利]处理装置和处理方法-CN201410679924.9在审
发明人：大冢诚;恐神贵行 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2014-11-24 - 公布日： 2015-06-17 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：为将认知性偏向的消费者的选择行为表示为可学习的模型，提供了生成选择模型的处理装置、处理方法和程序，该选择模型通过将对象对给予的选项的选择行为模型化而得到。该处理装置包含获取单元、输入矢量生成单元和学习处理单元，该获取单元被配置为获取包含至少一个用于学习的选择行为的学习数据，其中给予所述对象的选项是输入选项并且从所述输入选项中选择出的选项是输出选项，该输入矢量生成单元被配置为生成输入矢量，该输入矢量指示多个种类的选项中的每一个是否被包含在输入选项中，该学习处理单元被配置为使用与用于学习的输入选项对应的输入矢量和输出选项学习该选择模型。
处理装置方法

[发明专利]生产实绩数据分析装置-CN201911281054.9在审
发明人：永原聪士 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明构筑符合生产现场的实际的开工顺序规则的开工顺序规则模型。生产实绩数据的事件数据包括从各工序的等待执行作业中选择出下一个执行的作业的事件的信息。开工顺序规则模型在多个工序中从对应的工序的等待执行作业中推定下一个选择的作业。生产实绩数据分析装置在多个工序的各工序中，通过对应的开工顺序规则模型群的多个开工顺序规则模型，分别生成所选择的事件的推定结果，根据推定结果分别所示的作业与生产实绩数据的在所选择的事件中实际选择出的作业，决定所选择的事件的可靠度，根据可靠度，判定用于生成新的开工顺序规则模型的训练数据中是否包含所选择的事件。
生产实绩数据分析装置

[发明专利]金融数据特征选择和预测方法、装置、设备及存储介质-CN202010004446.7有效
发明人：覃业梅;雷振;钟阳宇 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2020-01-03 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于金融数据特征选择方法，包括：构建金融数据特征选择模型；对金融数据进行标准化处理得到标准化金融数据；根据所述标准化金融数据匹配相应金融数据特征选择模型，并对所述标准化金融数据进行输入处理，得到待模型化处理金融数据；根据所述金融数据特征选择模型和特征选择规则对所述待模型化处理金融数据进行选择，得到金融数据特征集；使用金融数据预测要求来对当前待识别金融数据预测进行预测，以得到预测结果。本发明可以解决在进行网络安全信息数据挖掘时，无法确保特征选择是否正确及最优和现有数据挖掘中集中存储，而预测调用时高成本的问题。
金融数据特征选择预测方法装置设备存储介质

[发明专利]模型训练方法和设备以及数据识别方法-CN201610711793.7在审
发明人：姜晓娥;金荷映 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2016-08-23 - 公布日： 2017-03-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种模型训练方法和设备以及数据识别方法。这里公开一种模型训练方法、数据识别方法和模型训练设备。模型训练方法包括从多个教师模型选择教师模型；在学生模型处接收输入数据；基于选择的教师模型的输出数据训练学生模型，输出数据对应于输入数据。
模型训练方法设备以及数据识别

[发明专利]用于定点神经网络的位宽选择-CN202110936027.1在审
发明人： D·林;V·S·R·安纳普莱蒂;D·J·朱利安;C·M·维任斯基 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2016-04-11 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请涉及用于定点神经网络的位宽选择。一种用于选择定点机器学习模型的位宽的方法包括评估该模型的每个计算级处的模型准确度对于位宽的敏感度。该方法还包括选择该模型的计算级中的参数和/或中间计算的位宽。所选择的位宽可以基于敏感度评估来确定。
用于定点神经网络选择

[发明专利]一种云组态平台的模型匹配处理方法及系统-CN202110013667.5有效
发明人：焦清国;于小鹏;孙洪喜;王思刚;张连鹤;陈柏臣;傅文举 -专利权人：青岛弯弓信息技术有限公司
申请日： 2021-01-06 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种云组态平台的模型匹配处理方法，包括下列步骤，将现实设备的特征信息转换为中心处理模块可识别信息，建立深度模型匹配神经网络，通过现实设备的特征变量对实例模型进行匹配，得出若干匹配模型，对若干匹配模型进行匹配度评价，最终由用户从若干匹配模型中选择模型，基于用户的模型选择对深度神经网络进行进化训练，获得更适合用户的组态模型。本发明所述云组态平台的模型匹配处理方法具有计算速度快，模型匹配度高，并且随着模型数量的增加及客户的选择性可进行自动优化的有益效果。
一种组态平台模型匹配处理方法系统

[发明专利]学习装置、推演装置、方法及程序-CN201880094060.0在审
发明人：松本大作;那须督;球山利贞 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2018-06-05 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：模型选择部(150)与学习条件相应地，对成为神经网络的构造的构架的学习模型进行选择。模型规模决定部(160)与学习条件相应地，针对选择出的学习模型决定神经网络的规模。学习部(170)将学习数据输入至以决定出的规模构成了选择出的学习模型的神经网络而进行学习。
学习装置推演方法程序

[发明专利]一种训练排序结果选择模型输出标准问法的方法和系统-CN201911217885.X有效
发明人：孔心宇;张晓彤 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-12-02 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例公开了一种训练排序结果选择模型输出标准问法的方法。所述方法包括：获取排序模型输出的排序序列，使用排序结果选择模型从所述排序序列中确定第一结果，所述第一结果对应预测的标准问法A；判断所述排序序列对应的准确的标准问法B；比较所述预测的标准问法A和所述准确的标准问法B是否一致，是则奖励所述排序结果选择模型，否则惩罚所述排序结果选择模型。
一种训练排序结果选择模型输出标准方法系统

[发明专利]一种水电机组原动机模型选择方法-CN201610050992.8在审
发明人：刘昌玉;何凤军;刘肖;田田 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2016-01-26 - 公布日： 2016-06-29 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于电力系统仿真的水电机组原动机模型选取方法，属于水电机组原动机建模技术领域，该方法将水电机组原动机系统看成水轮机模型、水击模型与调压室‑分叉管模型的组合，包含以下步骤：收集水电机组原动机资料；选择水轮机模型；选择水击模型；考虑是否使用调压室‑分叉管模型；将选择的水轮机模型、水击模型与调压室‑分叉管模型组合后得完整的原动机模型。该方法具有选取过程简单、适用条件清晰、易于实现等优点，能够根据水轮机类型、T_w/T_r与T_f/T_r值、仿真时间与调压室振荡周期关系快速选择最佳的水电机组原动机模型组合
一种水电机组原动机模型选择方法

[发明专利]一种面向高并发的多阶段数据挖掘算法智能选择方法-CN201810568981.8有效
发明人：宋云翔;霍现旭;赵宝国;朱庆;项添春;李雪明;李捷;杨永标;王剑锋;李树鹏;宋杰;周静;陈嘉栋;李化 -专利权人：南瑞集团有限公司;国电南瑞科技股份有限公司;国网天津市电力公司;国家电网公司
申请日： 2018-06-04 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向高并发的多阶段数据挖掘算法智能选择方法，包括如下步骤：步骤1：数据特征分析：针对冷热电混合能源系统海量数据进行分析；步骤2：数据预处理：采用多阶段数据处理方法，对原始数据进行有效预处理；步骤3：初步设计可行性数据挖掘模型：选择并且设计可能有效的挖掘模型；步骤4：可行性数据挖掘模型调整：删除不能成立的模型，获得可行的数据挖掘模型集合；步骤5：挖掘模型评估：综合评价，选择出最适合目标领域应用的挖掘模型；步骤6：模型部署：将模型投入应用，若挖掘模型不能满足业务需求，则调整挖掘数据，通过反馈重新建模。本发明实现数据挖掘模型的自动选择和有效建立，从而提高模型设计的质量及效率。
一种面向并发阶段数据挖掘算法智能选择方法

[发明专利]选择题生成模型训练方法、选择题生成方法、设备及介质-CN202011604701.8有效
发明人：陈杭;赖众程;张舒婷;史文鑫;倪佳;林志超;何凤连;李筱艺;李会璟;赖幸斌;林嘉喜 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明公开一种选择题生成模型训练方法、选择题生成方法、设备及介质。该方法包括：获取目标应用领域对应的训练文档、标准题目信息和标准干扰选项；根据标准题目信息对训练文档进行关键段落提取，获取与标准题目信息相对应的关键段落；获取FinBert‑UniLM模型，配置FinBert‑UniLM模型对应的模型参数；将关键段落和标准题目信息输入到FinBert‑UniLM模型进行模型训练，获取目标应用领域对应的题目生成模型；将关键段落、标准题目信息和标准干扰选项输入到FinBert‑UniLM模型进行模型训练，获取与题目生成模型相对应的干扰项生成模型。该方法可保障选择题生成模型生成的选择题具有语言组织方式多样性、干扰选项与题干的顺畅性、选项长度满足业务需求以及知识点覆盖的全面性。
选择题生成模型训练方法设备介质

[发明专利]基于机器学习的模型部署方法、系统、服务器和存储介质-CN202110124859.3在审
发明人：金建兵 -专利权人：北京明略昭辉科技有限公司
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请涉及模型部署技术领域，特别是涉及基于机器学习的模型部署方法、系统、服务器和存储介质。该方法包括：训练模型步骤，通过机器学习进行模型训练得到模型；调用步骤，模型调用模型部署系统；模型框架选择步骤，基于模型选择模型部署系统上已部署的模型框架或通过自定义模型框架进行部署；部署参数配置步骤，接受并根据已选择的模型框架，结合模型进行部署参数配置；部署模型步骤，基于模型框架，将模型部署到物理机或k8s上；响应并发服务请求步骤，基于部署参数配置后的模型框架调用模型。通过本申请，解决了现有技术中支持框架单一的问题，实现了部署根据不同机器学习的框架开发出来的模型统一部署。
基于机器学习模型部署方法系统服务器存储介质

[发明专利]导诊方法及导诊系统-CN201610980293.3在审
发明人：杨书宾;张广钦 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2016-11-08 - 公布日： 2018-05-25 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：该导诊方法包括：显示人体三维模型，人体三维模型包括人体各个部位；接收使用者对人体三维模型中部位的选择；若选择部位为基本人体单元，则显示与选择部位对应的疾病信息，否则显示选择部位中所包含的人体细分部位信息根据本申请实施例提供的技术方案，通过人体三维模型选择人体部位，能够解决人体平面图带来的显示人体部位不够直观的问题。
三维模型导诊系统人体部位疾病信息细分部位显示选择申请直观

[发明专利]信息处理方法及信息处理系统-CN202180046005.6在审
发明人：中田洋平;石井育规 -专利权人：松下知识产权经营株式会社
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：通过将感测数据输入到第1推论模型中，从第1推论模型取得作为对于感测数据的第1推论结果的特征地图(S2002)；通过将第1推论结果输入到第3推论模型中，从第3推论模型取得表示从多个第2推论模型中选择的至少1个第2推论模型的模型选择信息(S2003)；通过将第1推论结果输入到模型选择信息表示的至少1个第2推论模型中，从第2推论模型取得对于第1推论结果的至少1个第2推论结果并输出(S2005)。
信息处理方法系统

[发明专利]一种调整模型透明度的方法-CN201911347129.9在审
发明人：刘龙昌;张子健 -专利权人：北京法之运科技有限公司
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种调整模型透明度的方法，包括如下步骤：步骤1：选择待处理模型，手动选择目标模型，软件自动对除目标模型外的其他模型做透明处理，仅保留建筑物的线框，便于查看目标模型在整体模型中的实际位置；步骤2、根据场景摄像头的位置的移动情况，动态确定目标模型的位置，在场景摄像头的可视区域内；步骤3、根据目标模型的动态数据，自动选择目标模型，并对除目标模型外的其他模型做透明处理；本发明通过自动判断目标模型，对遮挡目标模型的其他模型进行透明处理，使用户能更快速的确定并查看目标模型，减少了用户操作。
一种调整模型透明度方法

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