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[发明专利]图表征产生系统,图表征产生方法与其图表征智能模块-CN202010198839.6在审
发明人：张智尧;李嘉孟;苏仁浚 -专利权人：荷盛崧钜智财顾问股份有限公司
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06Q50/18 文献下载
摘要：本发明揭露一种图表征产生系统，用于具有特定图像规范的知识产权领域。图表征产生系统包括第一深度学习模块、神经网络数据处理模块与结合学习单元。第一深度学习模块是用以接收图像以产生初始图表征。神经网络数据处理模块是用以接收图像在特定图像规范下的图规范信息，并依据图规范信息产生图规范表征。结合学习单元包括结合模块与第二深度学习模块。其中，结合模块是用以结合初始图表征与图规范表征以产生输入信息。第二深度学习模块是用以接收输入信息以产生最终图表征。本发明并揭露一种图表征产生方法与一种图表征智能模块。
图表产生系统方法与其智能模块

[发明专利]相似视频的确定方法、实例表征模型的训练方法及设备-CN202210621972.7有效
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本申请公开了一种相似视频的确定方法、实例表征模型的训练方法及设备，涉及人工智能技术领域。通过实例表征模型，获取全量实例样本集合中的多个实例样本分别对应的中间层实例表征；根据全量实例样本集合中的多个实例样本分别对应的中间层实例表征，确定多个平均实例表征；根据实例样本的中间层实例表征与实例样本对应的最近平均实例表征之间的差异，确定实例样本的隐藏表征；根据实例样本的隐藏表征，确定实例样本的最终实例表征；根据全量实例样本集合中的各个实例样本的最终实例表征，确定实例表征模型的训练损失，以对实例表征模型的参数进行调整，能够对图像充分表征
相似视频确定方法实例表征模型训练设备

[发明专利]表情表征模型的训练方法、面部的表情表征方法及装置-CN202110166517.8有效
发明人：张唯;冀先朋;丁彧;李林橙;范长杰;胡志鹏 -专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请提供了一种表情表征模型的训练方法、面部的表情表征方法及装置，涉及图像处理技术领域，缓解了现有的面部表情表征准确性较低的技术问题。该方法包括：确定样本集，其中，样本集中的每个样本包括样本图像和样本标签；利用样本集对待训练的表情表征模型进行训练，得到训练好的表情表征模型，其中，待训练的表情表征模型包括待训练的全脸表征子模型和训练好的身份表征子模型，训练好的表情表征模型包括训练好的全脸表征子模型和训练好的身份表征子模型，训练好的表情表征模型的输出基于训练好的全脸表征子模型的输出和训练好的身份表征子模型的输出之间的差值确定。
表情表征模型训练方法面部装置

[发明专利]表征提取模型的训练方法、表征提取方法及相关产品-CN202310617492.8在审
发明人：蒋晨之;傅幸;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种表征提取模型的训练方法、表征提取方法及相关产品，涉及计算机技术领域，其中，表征提取模型的训练方法，包括：将样本输入到表征提取模型中，获取所述表征提取模型输出的所述样本的第一表征向量；将所述第一表征向量拆分为多个子表征向量；将所述多个子表征向量中的每个子表征向量连接一个输出，得到多个第二表征向量；基于预设损失函数，根据所述多个第二表征向量确定第一熵损失，根据所述多个子表征向量确定第一分布散度，将所述第一分布散度作为所述第一熵损失的负相关惩罚，确定所述样本对应的第一损失值；根据所述第一损失值，对所述表征提取模型的参数进行训练，得到训练后的表征提取模型。
表征提取模型训练方法相关产品

[发明专利]一种基于加权欧氏距离的度量功能间相似性的方法-CN201810364900.2有效
发明人：王美慧;吕川;周栋;刘曦 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-04-23 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加权欧氏距离的度量功能间相似性的方法，包括：建立适用于故障产品和待评产品的功能的表征结构；通过分析故障产品和待评产品的功能的表征结构，建立可以唯一确定功能的功能表征因素集合；为所建立的功能表征因素集合的每个功能表征因素确定功能的表征指标；通过将确定了功能的表征指标的功能表征因素集合中的每个功能表征因素作为矩阵的元素，分别建立故障功能表征矩阵与待评功能的表征矩阵；用加权欧几里德距离公式计算故障功能表征矩阵与待评功能的表征矩阵之间的距离；根据所计算的故障功能表征矩阵与待评功能的表征矩阵之间的距离，计算故障产品功能与待评产品功能的相似性。
一种基于加权距离度量功能相似性方法

[发明专利]图节点关系表征生成和图节点业务关系预测方法及装置-CN202111003074.7在审
发明人：杨硕;张志强;周俊 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本说明书实施例提供图节点关系表征生成和图节点业务关系预测方法及装置。在生成图节点关系表征时，分别自第一和第二图节点开始执行节点表征传播和节点表征聚合，确定第二和第一图节点的节点表征；并且基于第一和第二图节点的节点表征，生成第一和第二图节点之间的节点关系表征。在节点表征传播时，将每个源图节点的上一节点传播表征传播给该源图节点的目标图节点集合的每个目标图节点；根据各个目标图节点接收的节点传播表征以及自身上一节点传播表征，生成各个目标图节点的当前节点传播表征。在节点表征聚合处理时，根据聚合图节点的上一节点表征以及邻居图节点的上一节点表征，生成聚合图节点的当前节点表征。
节点关系表征生成业务预测方法装置

[发明专利]照片和视频的临床相关匿名化-CN202080077112.0在审
发明人： E·P·迈耶;C·E·克莱默 -专利权人：阿莱恩技术有限公司
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：所公开的用于使临床数据匿名化的系统和方法可以包括接收与身体部位相对应的表征数据。该表征数据可以包括临床相关区域和匿名化区域。该方法可以包括从表征数据中提取与表征数据的临床相关区域相对应的临床表征数据，并生成与表征数据的匿名化区域相对应的人工表征数据。该方法还可以包括至少基于临床表征数据和人工表征数据创建匿名表征数据，该匿名表征数据基本上保留临床相关区域。还公开了各种其他方法、系统以及计算机可读介质。
照片视频临床相关匿名

[发明专利]一种基于多类表征时空交互的人脸时空表征生成方法-CN202310285315.4有效
发明人：蒋冬梅;李岩;王耀威;蓝湘源;吕科 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多类表征时空交互的人脸时空表征生成方法，本发明通过同时学习人脸局部表征与人脸不同区域间的人脸关系表征，并为两种表征的时空动态交互建模，实现不同时刻同类表征之内和不同类表征之间的时空交互，最终得到更可靠的人脸时空表征。解决了目前人脸时空表征学习采用卷积神经网络提取人脸局部表征的方法，忽略了人脸不同区域之间的高层关系信息，导致生成的人脸时空表征的有效性较低的问题。
一种基于表征时空交互生成方法

[发明专利]一种信息投放效果数据的获取方法、装置、设备及介质-CN202110221139.9在审
发明人：冀福华;王泽南;陈龙;冯亮 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司
申请日： 2021-02-26 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：该方法包括：获取终端设备的日志文件，日志文件中包含用于表征用户对展现于终端设备上的目标投放信息元素的操作行为的元素行为数据；基于元素行为数据，确定与目标投放信息元素对应的投放效果表征参数的表征参数值；基于表征参数值，确定与目标投放信息元素对应的信息投放效果数据；其中，信息投放效果数据包括参数表征效果数据，参数表征效果数据用于表征投放效果表征参数对应的效果数据。本发明实施例通过基于表征参数值，确定用于表征投放效果表征参数对应的效果数据的参数表征效果数据，解决了现有投放效果表征参数存在的固有缺陷的问题。
一种信息投放效果数据获取方法装置设备介质

[发明专利]一种多视角社交媒体用户立场检测方法与装置-CN202111635132.8在审
发明人：刘春阳;张翔宇;张旭 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明通过网络技术处理领域的方法，公开了一种多视角社交媒体用户立场检测方法与装置，分为两个模块执行：多视角话题表征模块：根据原始语料构建包含多种节点的异构图，并从三个视角抽取出三种不同的以话题为中心的关系网络，构建用户表征，话题表征，文本表征；多视角用户立场检测模块：根据输入话题检索多视角话题表征模块输出的话题表征，取出该话题对应的话题表征，得到融合话题的文本表征并分别与多视角话题表征模块输出的用户表征，话题表征，文本表征进行拼接预测用户这段评论文本对该话题的立场，并利用与多视角话题表征模块共享的权重进行加权求和得到最终立场。
一种视角社交媒体用户立场检测方法装置

[发明专利]基于跨模态语义表征学习和融合的图像分类方法及系统-CN202210558899.3在审
发明人：孟雷;李象贤;郑裕泽;马浩凯;齐壮;孟祥旭 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-05-21 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于图像分类领域，提供了一种基于跨模态语义表征学习和融合的图像分类方法及系统，包括将获取的图像编码为视觉表征；将获取的图像编码为视觉表征；采用部分异构迁移算法从视觉表征学习与分类紧密相关的视觉分类表征；基于视觉表征，通过跨模态语义信息推理得到跨模态的语义信息推理结果，采用类感知信息选择算法对跨模态的语义信息推理结果计算高阶语义表征；融合视觉分类表征和高阶语义表征生成融合表征，基于融合表征进行图像识别分类；本发明通过表征对齐和跨模态推理提升模型表征学习，能够与常用的视觉识别方法ResNet、ATNet等相结合，在多模态数据有限的条件下有效提升模型的识别准确率。
基于跨模态语义表征学习融合图像分类方法系统

[发明专利]一种违章抓拍LED补光控制方法及系统-CN202211431453.0在审
发明人：喻光楼;赵志刚;谢颖平 -专利权人：深圳市城铭科技有限公司
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本申请实施例提供的违章抓拍LED补光控制方法及系统，通过获取拟分析的参考道路交通数据集并获取其中的参考图像信息和图像匹配信息，经过数组挖掘得到图像信息表征数组和图像匹配信息表征数组，对图像匹配信息表征数组与图像信息表征数组进行影响因子确定，依据确定的表征数组影响因子得到图像信息表征数组对应的表征数组聚焦系数，依据表征数组聚焦系数对图像信息表征数组进行优化，得到优化图像表征数组，依据优化图像表征数组进行解析，得到参考道路交通数据集对应的环境解析结果能自主地基于图像匹配信息与参考图像信息的关联情况进行图像表征数组的优化，在解析过程中更侧重突出的图像表征数组，增加解析精确性。
一种违章抓拍 led 控制方法系统

[发明专利]语义表征方法、装置、服务器及存储介质-CN202210168302.4在审
发明人：黄雅;赵向军 -专利权人： TCL科技集团股份有限公司
申请日： 2022-02-23 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种语义表征方法、装置、服务器及存储介质，该方法调用经训练的表征模型，表征模型是通过动态样本集训练得到的，动态样本集包括正样本对和负样本对，其中，表征模型的后一次训练所使用的负样本对是基于表征模型的前一次的训练结果所得，再基于表征模型对待处理语料进行语义表征处理，得到目标预料特征。本申请根据前一次的表征模型训练结果，对进入表征模型中参加本次训练的负样本对进行了挑选，使得进入本次训练的负样本对数量符合当前表征模型的处理性能，因此，训练好的表征模型表征性能更好，进而通过训练好的表征模型处理得到的目标语料特征更加准确
语义表征方法装置服务器存储介质

[发明专利]健康环境调节方法、终端及计算机可读存储介质-CN201911130565.0有效
发明人：吕伟 -专利权人：国康生物工程（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-18 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本发明公开了一种健康环境调节方法，所述健康环境调节方法包括：获取人体表征信息，其中，所述人体表征信息包括面部表征、动作行为表征以及生理表征中的至少一种；根据所述人体表征信息调节室内的至少一环境调节装置的运行参数通过获取当前室内用户的人体表征信息，根据人体表征信息中的面部表征以及动作行为表征获知当前室内用户的舒适度，进而针对用户的舒适度调节室内的环境调节装置的运行参数；同时，通过人体表征信息中的面部表征以及生理表征获知当前用户的健康情况
健康环境调节方法终端计算机可读存储介质

[发明专利]疾病与基因关系预测方法、装置、电子设备及介质-CN202310480960.1在审
发明人：刘小双 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明涉及数字医疗及人工智能领域，揭露一种疾病与基因关系预测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：构建疾病相似度网络、基因与疾病关系网络、第一整合网络及第二整合网络；提取第一整合网络、第二整合网络及基因与疾病关系网络的表征向量，得到第一表征向量、第二表征向量及关系节点表征向量，对第一表征向量、第二表征向量及关系表征向量进行加权求和，得到第一目标节点表征向量及第二目标表征向量；对第一目标表征向量及第二目标表征向量进行加权求和，得到目标表征向量；对目标表征向量进行线性计算，得到目标表征向量中待分析基因数据与待分析疾病数据相关的概率。
疾病基因关系预测方法装置电子设备介质