专利名称
主分类
A 农业
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
G 物理
H 电学
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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
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
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
清华大学
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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  • [发明专利]分类器应用方法及装置-CN202010505890.7有效
  • 童楚婕;彭勃;栾英英;严洁;徐晓健;李福洋 - 中国银行股份有限公司
  • 2020-06-05 - 2023-06-23 - G06V10/764
  • 本发明提供了一种分类器应用方法及装置,其中方法包括:接收待识别图像;输入所述待识别图像至分类器获得分类器的分类结果;其中,所述分类器由真实训练样本集和经噪声发生器输出的伪造训练样本训练后获得,所述噪声发生器随机地向真实训练样本中添加噪声获得含有图像破坏的伪造训练样本由于采用真实训练样本集之外的其它训练样本训练分类器,所以训练后获得的分类器可以识别真实训练样本集之外的图像,从而提高分类器的鲁棒性。
  • 分类应用方法装置
  • [发明专利]一种目标训练样本集获得系统及方法-CN202310430546.X在审
  • 李妮;周波;邓六群;何芙蓉;李敦顺 - 深圳市脑立方科技有限公司
  • 2023-04-21 - 2023-08-15 - G06F18/214
  • 本发明公开了一种目标训练样本集获得系统,所述目标训练样本集获得系统主体包括采集模块、样本模块、生产模块、数据库、计算机终端、服务器、互联网、电源,所述目标训练样本集获得系统主体上设置有采集模块,所述目标训练样本集获得系统主体上设置有样本模块,所述目标训练样本集获得系统主体上设置有生成模块。相比于现有技术,本发明的优点在于:通过采集模块的设计,可对目标的信息和数据进行采集,然后在对目标的训练时间段和训练数据进行采集,通过样本模块的设计,可对采集的数据进行分类然后生成目标的训练样本,且通过设置有生成模块,可方便生成目标的训练样本集。
  • 一种目标训练样本获得系统方法
  • [发明专利]图像的生成方法、装置、存储介质及电子装置-CN202210912383.4在审
  • 黄媛媛 - 青岛海尔科技有限公司;海尔智家股份有限公司
  • 2022-07-29 - 2022-11-15 - G06V10/774
  • 本申请公开了一种图像的生成方法、装置、存储介质及电子装置,涉及智能家居/智慧家庭技术领域,该图像的生成方法包括:获取训练样本图像集,以及与训练样本图像集中每个训练样本图像对应的已知样本标签;使用训练样本图像集中的至少部分训练样本图像,以及对应的已知样本标签对待训练的图像生成模型进行训练,得到目标图像生成模型;其中,目标图像生成模型满足目标条件,目标条件是目标图像生成模型输出的生成图像与输入的训练样本图像之间的损失值小于或等于预设阈值解决了现有技术中能采集到的训练样本较少,从而导致训练的识别算法识别准确度不高的问题。
  • 图像生成方法装置存储介质电子
  • [发明专利]模型训练方法、对象匹配方法、装置及电子设备-CN202111094800.0在审
  • 赵情恩 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2021-09-17 - 2021-12-24 - G06K9/62
  • 本公开提供了一种模型训练方法、对象匹配方法、装置及电子设备及可读存储介质,涉及人工智能技术领域,尤其涉及机器学习技术领域。具体实现方案为:确定训练样本集合,所述训练样本集合包括多个训练样本对,各个训练样本对包括查询项样本和键值项样本,所述键值项样本包括与查询项样本相同的正例训练样本以及至少一个与所述查询项样本不同的负例训练样本;基于所述训练样本集合通过无监督训练方法训练目标匹配模型,其中,所述目标匹配模型包括第一编码网络和第二编码网络,所述第二编码网络的第二网络参数基于第一编码网络的第一网络参数通过动量更新方法确定。
  • 模型训练方法对象匹配装置电子设备
  • [发明专利]模型数据处理方法及电子设备-CN202211301886.4在审
  • 周然;李昕;邴立东;司罗;埃里克·坎布里亚;苗春燕 - 阿里巴巴(中国)有限公司;南洋理工大学
  • 2022-10-24 - 2022-12-30 - G06F40/295
  • 本申请实施例提供了一种模型数据处理方法及电子设备,其中,模型数据处理方法包括:获取用于对命名实体识别模型进行训练的、无标签的命名实体第一语言训练样本;根据命名实体第一语言训练样本对应的候选实体字段,进行候选实体字段的占位符替换操作,获得替换后的第一语言训练样本,并且,获得候选实体字段对应的第二语言实体字段;获得替换后的第一语言训练样本对应的第二语言训练样本,并使用第二语言实体字段替换第二语言训练样本中占位符对应的字段,获得替换后的第二语言训练样本;基于第一语言训练样本和替换后的第二语言训练样本,分别进行命名实体预测,获得预测结果;根据预测结果,对命名实体识别模型进行训练
  • 模型数据处理方法电子设备
  • [发明专利]基于数据分布的订单完工期预测模型构建方法及预测方法-CN202110086992.4有效
  • 罗家祥;邓炜 - 华南理工大学
  • 2021-01-22 - 2022-05-24 - G06F17/00
  • 本发明公开了一种基于数据分布的订单完工期预测模型构建方法及预测方法,通过历史订单构建训练样本集,获取训练样本标签及特征;基于订单类型,将训练样本集划分为多个子集,针对各子集绘制标签的概率密度曲线;构建两级级联随机树模型,由训练样本训练第一级联随机树模型,得到分类结果和概率值;基于训练样本订单类型对应子集的概率密度曲线,结合训练样本分类结果和概率值,得到增强特征;最终将训练样本的特征与其增强特征结合,得到训练样本的新特征;通过训练样本的新特征和标签对第二级联随机树模型进行训练
  • 基于数据分布订单完工预测模型构建方法
  • [发明专利]神经网络训练及图像处理的方法、装置、设备及存储介质-CN202111098594.0在审
  • 张正夫;梁鼎;吴一超 - 深圳市商汤科技有限公司
  • 2021-09-18 - 2021-12-14 - G06K9/32
  • 本公开提供了一种神经网络训练及图像处理的方法、装置、设备及存储介质,其中,该方法包括:获取至少两种类型的训练样本;基于至少两种类型中不同类型的训练样本之间的目标采样比例,从获取的至少两种类型的训练样本中读取多次训练中每次训练用的目标训练样本;其中,每次读取的不同类型的目标训练样本的数量符合目标采样比例;基于读取的目标训练样本训练目标神经网络,目标神经网络用于对不同类型的待识别图像进行识别。本公开基于目标采样比例可以很好的控制不同类型的训练样本的选取数量,这一定程度上可以降低直接混合数据量差距比较大的训练样本对特征学习的影响,提升了目标神经网络的识别精度。
  • 神经网络训练图像处理方法装置设备存储介质
  • [发明专利]时差定位模型的训练方法、装置及电子设备-CN202111105897.0在审
  • 尤明懿;陆安南;叶云霞 - 中国电子科技集团公司第三十六研究所
  • 2021-09-22 - 2022-01-14 - G06K9/62
  • 本申请公开了一种时差定位模型的训练方法、装置及电子设备。该方法包括:基于训练样本构建时差定位模型的输入;构建时差定位模型的损失函数,时差定位模型的损失函数基于优化后的加权均方根误差损失函数得到,优化后的加权均方根误差损失函数包括训练样本平衡策略;基于训练样本平衡策略对训练样本进行再平衡处理,得到再平衡处理后的训练样本;根据时差定位模型的输入、再平衡处理后的训练样本和时差定位模型的损失函数对视差定位模型进行训练,得到训练后的时差定位模型。本申请采用伴有训练样本再平衡策略的传统MSE损失函数作为时差定位模型的损失函数,无需采集更多的训练样本,提升了时差定位模型的训练效率,且能够提高模型精度。
  • 时差定位模型训练方法装置电子设备

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