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- [发明专利]用户选项优化方法及装置-CN201310396358.6有效
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王志强
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五八同城信息技术有限公司
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2013-09-04
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2013-12-25
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G06F9/46
- 该方法包括：根据用户输入的关键词，基于预先设置的隐式固定选项参数，根据各个候选隐式用户选项的平均收益，从候选隐式用户选项中将符合隐式固定选项参数的用户选项作为隐式固定选项；基于预先设置的隐式尝试展示选项参数，根据各个候选隐式用户选项的平均收益，从剩余的候选隐式用户选项中将符合隐式尝试展示选项参数的用户选项作为隐式尝试展示选项；向用户展示隐式固定选项所对应的展示选项和隐式尝试展示选项所对应的展示选项，并根据用户的反馈统计隐式固定选项和隐式尝试展示选项的平均收益，并将其作为下次计算隐式固定选项和隐式尝试展示选项的基础。
- 用户选项优化方法装置
- [发明专利]一种基于隐式建模的复杂结构薄板生成方法-CN202011440919.4有效
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齐全
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石河子大学
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2020-12-08
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2022-10-21
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G06F30/20
- 本发明公开了一种基于隐式建模的复杂结构薄板生成方法，首先，获取板材的几何造型，用隐式建模技术将板材几何形状表达为隐几何体；其次，根据实际需要选择合适的隐函数，构造隐式结构；再次，根据实际需要生成板材的隐偏移面，可以是多层隐偏移面，再使用隐式混合算子对隐偏移面和隐式结构进行组合，生成具有复杂内部结构的板材几何形态；最后，使用增材制造技术生成板材实物。本发明的方法使用隐式建模技术生成多层薄板，且可将任意复杂结构切入到薄板之中，达到生成复杂结构隐式薄板的目标。与类似方法相比，本发明生成的薄板可有任意层，对内部结构几何复杂度无要求，只要能表达为隐式结构均可嵌入。
- 一种基于建模复杂结构薄板生成方法
- [发明专利]一种用户隐式反馈的量化评分方法-CN201710186671.5有效
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胡金龙;梁俊杰;邝岳臻
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华南理工大学
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2017-03-27
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2019-08-20
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G06F16/9535
- 本发明公开了一种用户隐式反馈的量化评分方法，包括步骤：收集用户对物品的操作行为信息，得到用户对物品的隐式反馈；统计用户对物品的隐式反馈信息，计算每类隐式反馈行为的显著性系数及该隐式反馈行为的转化率，得到各类隐式反馈行为的初级评分；以用户为单位得到用户的隐式反馈集合，根据初级评分，对用户的隐式反馈集合中的物品进行降序排序，得到排序序列；利用评分学习模型计算排序序列中各序列位置所对应的物品的评分值，得到用户‑物品的隐式反馈量化评分本发明将各种类型的用户隐式反馈信息转化成用户对物品的评分信息，为各种具有用户隐式反馈信息的个性化推荐场景提出了一种高质量的用户隐式反馈量化评分方法。
- 一种用户反馈量化评分方法
- [发明专利]一种多类自然语言隐写分析方法-CN202210264113.7在审
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向凌云;刘宇航;游卉擎;章登勇
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长沙理工大学
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2022-03-17
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2022-05-10
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G06F40/205
- 本发明公开了一种多类自然语言隐写分析方法，包括以下步骤：步骤1.将隐写分析任务数据集表示为词向量矩阵；步骤2.文本的深度多任务隐写分析特征表示获取；步骤3.多任务隐写分析模型的训练；步骤4.使用最优多任务隐写分析模型对测试集文本进行隐写分析；其中，步骤1包括：1.1定义多个隐写分析任务，分别为：(1)生成式隐写文本与正常文本隐写分析任务；(2)生成式隐写文本与自然文本隐写分析任务；(3)嵌入式隐写文本与正常文本隐写分析任务；(4)嵌入式隐写文本与自然文本隐写分析任务；(5)正常文本和自然文本分类任务；1.2将每个隐写分析任务的数据集中的文本通过词向量矩阵进行表示。
- 一种自然语言分析方法
- [发明专利]动态生成代码中隐式常数威胁的安全保护方法-CN201710703706.8有效
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曾庆凯;张云剑
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南京大学
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2017-08-16
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2020-10-30
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G06F21/56
- 本发明公开了一种动态生成代码中隐式常数威胁的安全保护方法，包括采用寄存器动态随机化方法变换动态生成代码中的隐式常数；在动态生成代码中收集到所有直接call指令与直接jmp指令，将直接call指令与直接jmp指令保存到链表；查找链表中隐式常数中是否包含控制流转移指令编码，删除链表中没有控制流转移指令编码的隐式常数；对链表中隐式常数中的控制流转移指令编码所在位置之前的字节序列进行反汇编，确定隐式常数中是否包含有效的代码片段；删除链表中不包含有效的代码片段的隐式常数；定位代码缓存区中存在有害隐式常数的位置，在该位置对包含有害隐式常数的直接跳转指令进行改写；本方法消除了动态生成代码中隐式常数的威胁。
- 动态生成代码中隐式常数威胁安全保护方法
- [发明专利]一种汉语隐式篇章关系识别方法-CN201610294189.9有效
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张家俊;李浩然;宗成庆
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中国科学院自动化研究所
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2016-05-05
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2019-01-22
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G06F17/27
- 本发明公开了一种汉语隐式篇章关系识别方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，对汉语隐式篇章关系论元对进行自动分词处理，得到自动分词结果；步骤2，在得到的汉语隐式篇章关系论元自动分词结果的基础上，学习汉语隐式篇章关系论元的特征表达；步骤3，基于得到的特征表达，通过基于最大间隔的神经网络模型对论元间的汉语隐式篇章关系进行建模；步骤4，利用得到的神经网络模型对汉语隐式篇章关系进行识别。本发明能够对汉语中的隐式篇章关系进行较准确地识别。经过在汉语篇章树库上的实验验证，相对于已有的英语隐式篇章关系识别方法，本发明方法在汉语隐式篇章关系识别上得到准确率更高的识别结果。
- 一种汉语篇章关系识别方法
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