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[发明专利]具有共享训练结果的焊接训练系统-CN202010704424.1在审
发明人：威廉·约书亚·贝克尔;阿曼达·罗斯·罗 -专利权人：伊利诺斯工具制品有限公司
申请日： 2020-07-21 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G09B9/00 文献下载
摘要：描述了用于具有共享训练结果的焊接训练系统的系统和方法。在一些示例中，焊接训练结果可以被上传到中央训练系统，该中央训练系统提供在联网位置(例如网页)处对焊接训练结果的访问。高质量焊接训练结果可以更容易地经由联网位置(例如使用网页地址、移动设备和/或某种其他联网设备)进行共享。在一些示例中，焊接训练结果(和/或可访问焊接训练结果的联网位置)可以被编码在机器可读图形(例如，一维条形码、二维条形码和/或矩阵条形码)。
具有共享训练结果焊接系统

[发明专利]快速模型训练结果检验系统-CN202111589142.2有效
发明人：陈秋娟 -专利权人：安徽中科锟铻量子工业互联网有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：本发明公开了快速模型训练结果检验系统，涉及数据处理技术领域，包括上位机、云平台、误差检验模块、数据分配模块和训练分析模块；当误差检验模块批量检验多个模型训练结果时，所述数据分配模块用于对待检验的模型训练结果进行分类并依次分配对应的检验单元进行处理，使得数据处理更加有层次，有条不紊；所述误差检验模块接收到模型训练数据后将对应的模型训练结果与实际结果相比较，得到训练误差并通过总线通讯单元上传至上位机进行显示、存储；所述训练分析模块用于获取误差检验模块生成的带有同一模型标识的检验数据进行模型修正分析
快速模型训练结果检验系统

[发明专利]人脸识别模型训练方法、人脸识别方法、装置及相关设备-CN202211432384.5有效
发明人：王栋;刘伟华 -专利权人：智慧眼科技股份有限公司
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸识别模型训练方法、人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取初始训练数据，并作为当前训练数据；逐层选取教师训练层对当前训练数据进行训练，得到教师训练结果；当教师训练层存在辅助分类器时，则对教师训练结果处理得到分类结果；当所有教师训练层训练结束后，逐层选取学生训练层对初始训练数据进行训练，得到学生训练结果；当学生训练层存在辅助分类器时，则对学生训练结果处理得到分类结果；将教师模型的分类结果与学生模型的分类结果进行对比，得到多个对比结果；当且仅当所有对比结果均为教师模型的分类结果与学生模型的分类结果一致，人脸识别模型训练通过，采用本发明提高人脸识别的识别精度。
识别模型训练方法装置相关设备

[发明专利]一种目标关键部位智能识别学习训练方法及其设备-CN202011479746.7在审
发明人：龚文凯;邹捷;黄桂林;胡戈飙;杨玎;任振远;林志驰;张霄;许瑞庆;陈大光 -专利权人：龚文凯
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06F16/245 文献下载
摘要：本发明提供一种目标关键部位智能识别学习训练方法及其设备，一种目标关键部位智能识别学习训练方法包括对目标的关键部位捕获识别需求；依据识别需求在数据库中抓取捕获相关数据；依据相关数据建立数据组；对数据库进行分组，共分为n组训练组；建立相应的训练模型，在训练组中随机抽取m组进行模拟学习训练；导出相应训练结果并将训练结果与预期结果进行比对；若训练结果与预期结果符合，则导出训练结果和模型并结束训练；若训练结果和预期结果不符合，则重新进行训练学习，直至训练结果与预期结果符合，该发明解决缺少针对于识别训练的装置，识别算法建模训练效率较差，精度不足，数据不准确，且建模学习时间较长均为影响识别效果。
一种目标关键部位智能识别学习训练方法及其设备

[发明专利]基于区块链的联邦学习方法及装置和电子设备-CN202010565115.0在审
发明人：倪翔;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-06-19 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G06Q20/38 文献下载
摘要：该方法包括：响应于训练目标模型的训练交易，调用发布于所述区块链的智能合约中声明的联邦学习逻辑，接收当前训练节点关联的前一训练节点发送的第一训练结果，获取当前训练节点训练得到的第二训练结果；将所述第一训练结果和第二训练结果进行融合，将融合的训练结果发送给当前训练节点关联的后一训练节点；如果当前训练节点未关联后一训练节点，则根据所述融合后的训练结果更新所述区块链上目标模型；其中，每一训练节点的训练过程包括：调用发布于所述区块链的智能合约中声明的模型训练逻辑，基于本地存储的训练数据对所述区块链上的目标模型进行模型训练，得到训练结果。
基于区块联邦学习方法装置电子设备

[发明专利]结果预测模型的训练方法、结果预测方法和装置-CN202011263642.2在审
发明人：谭传奇;陈漠沙;黄非;靳琪奥;黄松芳 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G16H10/20 文献下载
摘要：公开了一种结果预测模型的训练方法、结果预测方法和装置。训练方法，包括：获得含有比较语义的句子作为用于训练的隐式证据Eent；从所述隐式证据Eent中获得比较内容Edis和比较结果r；根据所述比较内容Edis和所述比较结果r，训练所述结果预测模型。本发明通过汇总自然文本中的海量比较信息来训练结果预测模型，能够广泛利用已有行为的效果对待进行行为的结果进行预测，从而降低试错成本。
结果预测模型训练方法装置

[发明专利]搜索结果排序模型的训练与搜索结果排序方法、装置-CN202210744647.X有效
发明人：王海峰;田浩;吴华;吴甜;刘璟;陈维政;戴岱;王佳康;庞超;王文华 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/953 文献下载
摘要：本公开提供了一种搜索结果排序模型的训练与搜索结果排序方法，涉及自然语言处理、深度学习等领域。包括：获取多个第一数据对、多个第一数据对中搜索结果对应多个搜索目标的单目标特征、多个第一数据对分别对应多个搜索目标的标注得分；基于上述获取的数据，训练得到多个单搜索目标排序模型；获取多个第二数据对、多个第二数据对中的每个搜索结果对应全部搜索目标的多目标特征；使用与多个搜索目标对应的多个单搜索目标排序模型对第二数据对中的每个搜索结果进行打分，确定第二数据对的训练搜索目标；基于多个第二数据对中的查询词、每个搜索结果对应全部搜索目标的多目标特征、每个搜索结果对应训练搜索目标的得分，训练得到搜索结果排序模型。
搜索结果排序模型训练方法装置

[发明专利]基于大数据的训练管理方法、系统、电子设备和存储介质-CN202310378760.5在审
发明人：刘东;杜洋;张占田;贺有臣;刘寒冰;高泳洪;曹磊;项海涛 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种基于大数据的训练管理方法、系统、电子设备和存储介质，属于数据处理技术领域，包括：对专题数据集进行数据建模，得到数据建模结果；对数据建模结果进行聚合和趋势分析，获得分析应用结果；根据预设指标量化模式，对分析应用结果进行训练量化，得到训练量化指标数据；基于预设专项属性和预设专项分析算法，分析训练量化指标数据，得到专项训练指标结果；基于预设聚合规则，将专项训练指标结果进行聚合计算，得到综合训练指标结果本发明通过灵活的训练管理方法，对日常训练管理中的客观数据进行多维度处理，根据训练目标和训练效果进行数据可视化分析应用，有效提升训练管理数据处理结果的准确性，帮助管理者提高训练管理效率。
基于数据训练管理方法系统电子设备存储介质

[发明专利]操控训练调度方法及设备、操控训练方法及设备-CN202310685581.6在审
发明人：李小俚;王少迪;欧阳高翔;顾恒;姚群力 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G09B9/02 文献下载
摘要：本公开涉及一种操控训练调度方法及设备、操控训练方法及设备，该操控训练调度方法包括：获取训练选手的成就动机测试分数；在训练选手的成就动机测试分数大于设定分数阈值的情况下，向操控训练设备发送第一操控训练命令；在接收到操控训练设备返回的训练选手的第一操控训练结果的情况下，向操控训练设备发送第二操控训练命令；在接收到操控训练设备返回的训练选手的第二操控训练结果的情况下，根据第一操控训练结果和第二操控训练结果，得到关于训练选手的操控训练效果的评估结果。
操控训练调度方法设备

[发明专利]一种健身训练模型的优化方法、装置、设备和介质-CN202010952985.3在审
发明人：奚伟涛;唐天广;施佳宾;李坤;罗秀锋 -专利权人：成都拟合未来科技有限公司
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供的一种健身训练模型的优化方法、装置、设备和介质，该方法通过将测试结果与参考结果进行比较，若测试结果与参考结果之间相差小于预设范围，则根据测试集的属性标签从数据库中选择训练集；将训练集输入到健身训练模型中进行训练，优化健身训练模型中的参数，生成新的健身训练模型；通过测试集再次对新的健身训练模型进行测试，若新的健身训练模型输出的新的测试结果与参考结果相差仍小于预设范围，则继续执行根据测试集的属性标签从数据库中选择训练集的步骤；若新的健身训练模型输出的新的测试结果与参考结果相差不小于于预设范围，则停止，以提高健身训练模型的准确率。
一种健身训练模型优化方法装置设备介质

[发明专利]一种体育教学用仰卧起坐训练系统-CN202011627276.4在审
发明人：胡鲜花 -专利权人：重庆工程职业技术学院
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： A63B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及体育训练器械设备技术领域，为了解决现有技术中，由于制定的训练计划量偏大或偏小而导致不能达到预期效果的问题，提供了一种体育教学用仰卧起坐训练系统，包括输入模块，用于录入当前用户的体质数据；训练采集模块，用于获取训练用户的训练计划，训练计划包括训练阶段性结果；存储模块，存储训练计划；匹配模块，用于匹配出与录入的体质数据相适应的训练计划；显示模块，用于显示匹配出的训练计划；训练采集模块还获取用户的训练结果；比较模块，用于将获取到的训练结果与匹配出的训练计划的训练阶段性结果相比较；预警模块，用于在比较出训练结果与训练阶段性结果不符时发送预警信息。
一种体育教学仰卧起坐训练系统

[发明专利]图像分割模型训练和图像分割方法、装置、设备-CN202010939651.2在审
发明人：邓启力 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了图像分割模型训练方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：使用第一分割结果集和第二分割结果集，训练判别模型，得到训练后的判别模型；将第二图像集中的每个图像输入到上述待训练图像分割模型中生成分割结果，得到分割结果集；将上述分割结果集中每个分割结果输入到上述训练后的判别模型中生成判别结果，得到判别结果集；响应于确定上述待训练图像分割模型未训练完成，基于上述判别结果集，调整上述待训练图像分割模型中的参数。该实施方式通过使待训练图像分割模型的输出接近预训练图像分割模型的输出，使待训练图像分割模型结构简单时也不易产生过拟合问题，从而保证了模型输出结果的质量。
图像分割模型训练方法装置设备

[发明专利]训练语料获取方法及装置-CN201510552055.8有效
发明人：俞晓光 -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： 2015-09-01 - 公布日： 2018-04-10 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种训练语料获取方法及装置，具有自动化程度高、获取速度快等优点。该方法包括获取第一初始训练语料和第二初始训练语料；利用根据第一初始训练语料构建的概率分类模型对可选训练语句进行预测，得到第一预测结果；利用根据第一初始训练语料和第二初始训练语料构建的概率分类模型对可选训练语句进行预测，得到第二预测结果；比较第一预测结果和第二预测结果，若第一预测结果与第二预测结果中的分类信息不一致，或者第一预测结果与第二预测结果中的分类信息一致且第一预测结果中的预测概率小于第二预测结果中的预测概率，将可选训练语句和第二预测结果中的分类信息作为训练语料输出。
训练语料获取方法装置

[发明专利]一种基于区块链的图像生成模型的协同训练方法和系统-CN202310743153.4在审
发明人：于中阳;陈平;王亚菁;张萌飞 -专利权人：上海芯赛云计算科技有限公司
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于区块链的图像生成模型的协同训练方法和系统，其中，基于区块链的图像生成模型的协同训练方法包括：模型任务设计发布者节点，向整个区块链发布模型训练任务、模型训练数据和模型训练目标；模型训练参与者节点，使用模型训练数据执行模型训练任务，得到模型训练结果；当模型训练结果达到模型训练目标时，存储模型训练结果并对模型训练结果进行全网广播，以使区块链中超过预定数量比例的节点认可模型训练结果；模型任务设计发布者节点，在模型训练结果超过预定数量比例的节点认可时，获取模型训练结果。
一种基于区块图像生成模型协同训练方法系统

[发明专利]标注方法、装置、设备及存储介质-CN202010298513.0有效
发明人：王恬宇;倪子尧 -专利权人：光际科技（上海）有限公司
申请日： 2020-04-16 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种标注方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据专家标注的第一训练数据以及对应的第一标注结果，采用机器学习训练方法，训练得到算法预标注模型，将训练数据集中的未标注的第二训练数据输入算法预标注模型中，获取第二标注结果，获取用户根据第二标注结果以及对应的第二训练数据，对第二标注结果进行修正后的第三标注结果，获取专家根据第三标注结果以及对应的第二训练数据，对第三标注结果进行审核后的第四标注结果，将第四标注结果作为新的第一标注结果，将第四标注结果对应的第二训练数据作为新的第一训练数据，返回执行第一个步骤，直至训练数据集中的所有训练数据均已被标注。
标注方法装置设备存储介质

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