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[发明专利]联邦模型训练方法及装置-CN202210056987.3在审
发明人：沈力;黄天晟;刘世伟 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2022-01-18 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种联邦模型训练方法及装置，该方法包括：接收中心设备发送的个性化模型，个性化模型的有效模型参数的数量小于全局模型的有效模型参数的数量。对个性化模型进行模型训练，得到个性化模型的训练梯度，训练梯度中包括个性化模型中各模型参数的梯度。根据个性化模型的梯度、个性化模型的模型参数和剪枝量，确定目标掩码序列，目标掩码序列用于中心设备确定下一轮训练中的个性化模型。向中心设备发送目标掩码序列和个性化模型的训练梯度。其中个性化的处理是依赖于掩码序列实现的，而无需训练额外的模型，从而可以有效的降低个性化联邦学习中本地训练的计算量。
联邦模型训练方法装置

[发明专利]一种基于强化学习的个性化搜索方法-CN202010069230.9有效
发明人：窦志成;姚菁;文继荣 -专利权人：中国人民大学
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于强化学习的个性化搜索方法，其特征在于包括以下步骤：建立的基于强化学习的个性化搜索模型，基于所有用户的历史查询数据，采用强化学习中的策略梯度算法对个性化搜索模型进行训练，得到最优个性化搜索模型；采用最优个性化搜索模型对线上用户的查询过程进行动态跟踪，根据各用户新的查询日志对最优个性化搜索模型进行持续更新，使得更新后的最优个性化搜索模型能够生成符合相应用户兴趣的个性化搜索结果。本发明利用强化学习来解决个性化搜索的问题，通过跟踪用户查询的整个过程，更好地学习动态变化的用户兴趣并实时地更新排序模型以适应这种动态的用户兴趣。本发明可以广泛应用于个性化搜索领域。
一种基于强化学习个性化搜索方法

[发明专利]声学模型的生成方法和装置及语音合成方法和装置-CN201510680816.8在审
发明人：李秀林 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2015-10-19 - 公布日： 2015-12-30 - 主分类号： G10L13/02 文献下载
摘要：本发明提出一种声学模型的生成方法和装置及语音合成方法和装置，该声学模型的生成方法包括：获取个性化数据，所述个性化数据是根据个性化语音数据和对应的个性化文本数据进行处理后得到的；获取预先生成的基准声学模型，所述基准声学模型是根据已有的大规模样本生成的；根据所述个性化数据和所述基准声学模型进行自适应模型训练，生成个性化声学模型。该方法能够实现声学模型的快速生成，并且可以满足用户的个性化需求。
声学模型生成方法装置语音合成

[发明专利]一种行人航迹推断方法、装置、设备及存储介质-CN201910882232.7有效
发明人：赵方;王曲;罗海勇;叶朗朗;熊昊;吴志镛 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-09-18 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种行人航迹推断方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：接收待处理观测量；其中，所述待处理观测量包括一步内的三轴加速度和一步内的三轴角速度；获取预先训练得到的个性化模型，所述个性化模型基于神经网络对带有标注信息的个性化训练观测量进行训练得到；其中，所述标注信息为与所述个性化训练观测量对应的个性化训练步长值；根据所述待处理观测量以及所述个性化模型，确定个性化步长估计值；根据所述个性化步长估计值，确定用户的行走轨迹。由于个性化训练观测量是针对不同的用户或设备获得，因此个性化模型能够适用不同的用户或设备，经由个性化模型获得的个性化步长估计值准确度更高，用户的行走轨迹亦更准确。
一种行人航迹推断方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于层级集成的个性化头相关传输函数模型-CN202111135805.3在审
发明人：戚肖克 -专利权人：中国政法大学
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： H03H17/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于层级集成的个性化头相关传输函数模型，包括：预处理模块，用于对模型输入数据进行预处理；基于GMM的共用模型模块，用于获得与用户无关的HRTF；基于DNN的个性化模型模块，用于在人体生理参数与去除共用分量之后的个性化HRTF之间建立映射关系；残差模型模块，用于对残差进行建模；个性化HRTF预测模块，用于预测目标对象的个性化HRTF分量；HRTF重建模块，用于集成三个层次的模型分量，获得个性化HRTF。本发明中，基于层级集成的个性化头相关传输函数模型采用三层模型集成，能对共性特征、个性化特征和残差特征进行建模并融合，提高个性化头相关传输函数估计的准确性，具有较高的理论和应用价值。
一种基于层级集成个性化相关传输函数模型

[发明专利]个性化对话生成方法和模型训练方法以及设备-CN202310140734.9在审
发明人：樊海润;王小捷;袁彩霞 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请公开了一种个性化对话生成方法和模型训练方法以及设备，其中，模型训练方法包括：获取样本数据和个性化信息集合；所述样本数据包括对话过程文本数据和相应的个性化信息标签；个性化信息集合包含每个对话个体的个性化信息，所述对话个体为样本数据中的对话参与者；利用个性化对话生成模型，基于所述样本数据和个性化信息集合，为相应对话过程中的每轮对话，生成系统回复语句；其中，基于当前的对话历史和个性化信息集合，预测当前对话需要表现的个性化信息，基于预测结果、对话历史和个性化信息集合，生成系统回复语句，并利用相应的损失函数值，优化调整个性化对话生成模型参数。采用本申请，可以提高回复生成的个性化且具有可解释性。
个性化对话生成方法模型训练以及设备

[发明专利]提升个性化合成语音质量的方法-CN202010163515.9有效
发明人：丁少为;关海欣 -专利权人：云知声智能科技股份有限公司;厦门云知芯智能科技有限公司
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G10L21/003 文献下载
摘要：本发明涉及语音处理技术领域，提供了一种提升个性化合成语音质量的方法，包括以下步骤：S100采集用户语音作为原始语音数据；S200对原始语音数据进行降噪处理；S300利用降噪后的语音数据，通过模型转换将基底模型生成个性化语音模型；S400采用所述个性化模型与用户语音进行合成，得到个性化合成语音。本专利的提升个性化合成语音质量的方法，提通过对用户采集数据进行离线降噪处理，提升个性化语音模型质量，之后采用该质量较好的个性化语音模型对用户语音进行个性化语音合成的模型训练，达到提升个性化合成语音质量的目的
提升个性化合成语音质量方法

[发明专利]一种基于个性化特征拟合的呼吸训练模型构建方法及装置-CN202310672602.0有效
发明人：但果;孔维菲;吴仁翔;林展图;陈嘉乐 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： A61B5/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于个性化特征拟合的呼吸训练模型构建方法及装置，方法包括：获取呼吸信号，将呼吸信号进行预处理后计算得到基础呼吸训练模型，对该模型进行个性化特征提取，得到当前特征值；通过样条曲线近似拟合初始控制点向量，构建个性化特征误差函数；基于所述初始控制点向量和所述个性化特征误差函数进行个性化特征拟合，得到个性化特征拟合结果，进而得到目标呼吸训练模型；本发明通过个性化的基础呼吸训练模型，有助于加快个性化特征拟合的速度、提高拟合精度，同时减轻呼吸训练模型的个体差异性；通过个性化的特征提取及特征拟合，还能满足多种呼吸训练场景的需求，提升呼吸训练效果；可广泛应用于呼吸训练技术领域。
一种基于个性化特征拟合呼吸训练模型构建方法装置

[发明专利]基于联合学习的个性化模型训练方法、电子设备和介质-CN202010128181.1在审
发明人：李育儒;赵安;于超 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-02-27 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请适用于人工智能领域，公开了一种基于联合学习的个性化模型训练方法、电子设备和计算机可读存储介质，方法包括：客户端设备将第一用户业务数据上传至服务器，服务器根据第一用户业务数据构建聚类先验模型后，将聚类先验模型和个性化模型发送至客户端设备；客户端设备根据聚类先验模型、第一用户业务数据和用户隐私数据训练模型，得到本地个性化模型和更新信息，再上传模型更新信息至服务器；服务器根据模型更新信息得到全局个性化模型后，发送更新后的模型至客户端设备；客户端设备根据全局个性化模型和本地个性化模型进行模型更新，得到用于预测的目标个性化模型。本申请实施例在不上传用户隐私数据的前提下，满足个性化建模需求。
基于联合学习个性化模型训练方法电子设备介质

[实用新型]牙科种植体个性化加工系统-CN201720770981.7有效
发明人：张潇;刘磊;姜英;张春雨;白军海;曾诗杰 -专利权人：佛山市安齿生物科技有限公司
申请日： 2017-06-28 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： A61C8/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种牙科种植体个性化加工系统，包括：口内扫描仪，用于获取患者口内三维数字图像；印模制作设备，用于将患者口内三维数字图像转化为实体模型；个性化基台设计装置，用于获取实体模型的三维数字图像数据，并重建患者口内三维模型，然后根据口内三维模型设计完成个性化基台三维模型；个性化加工中心，用于根据个性化基台三维模型数据，以去材料技术制作个性化基台。该牙科种植体个性化加工系统，诊所仅需将患者口内三维数字图像交给生产企业，企业即可完成个性化基台的加工。
个性化三维数字图像基台牙科种植体加工系统三维模型实体模型三维模型设计三维模型数据本实用新型口内扫描仪材料技术加工中心设计装置生产企业制作设备印模重建制作转化加工

[发明专利]一种基于参数迁移学习低资源头相关传输函数个性化方法-CN201910560696.6有效
发明人：戚肖克 -专利权人：中国政法大学
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明涉及信号处理领域，公开了一种低资源头相关传输函数的个性化自适应方法，解决了准确地获取目标对象个性化HRTF的技术问题。特征生成模块产生不同空间位置处于头相关传输函数相关特征，参考个性化头相关传输函数模型训练模块基于参考头相关相关函数库在不同对象不同空间位置处的特征与相应个性化相关传输函数之间产生非线性映射，参数迁移模型训练模块基于目标对象的低资源个性化相关传输函数数据库对参考个性化相关传输函数模型进行参数迁移，生成目标对象的头相关传输函数个性化模型，个性化相关函数预测模块预测目标对象的全空间个性化头相关传输函数。
一种基于参数迁移学习资源相关传输函数个性化方法

[发明专利]一种用于原油储运的多周期调合调度排产方法及系统-CN202110768851.0在审
发明人：虞景露;娄海川;张泉灵;林雪茹;孔倩;陈亮;刘聪;栾吴建 -专利权人：浙江中控技术股份有限公司
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于原油储运的多周期调合调度排产方法及系统，方法包括：获取原油储运系统内实现原油罐付油调度的状态数据；根据所述状态数据、预先建立的通用模型，建立第一调度需求的第一个性化模型；若第一个性化模型存在可行解，则根据所述第一个性化模型的可行解、状态数据和通用模型，建立第二调度需求的第二个性化模型，并获取第二个性化模型的可行解，以使原油储运系统根据所述第二个性化模型的可行解在满足预先设定周期条件的情况下进行调度；其中，每一个个性化模型均为依据各自的调度需求基于通用模型中的目标函数及约束条件，生成的个性化的原油调合调度模型。
一种用于原油储运周期调合调度方法系统

[发明专利]一种个性化模型构建方法、系统、计算机及可读存储介质-CN202310754213.2有效
发明人：黄靛;朱小宝;王亚超 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种个性化模型构建方法、系统、计算机及可读存储介质，涉及云制造和逆向工程的技术领域，所述方法包括获取初始图像，对初始图像进行目标识别与裁切，以得到目标图像；获取目标图像的图像参数，对目标图像进行图像填充处理，以得到处理图像；对用户个性化数据进行编码处理，以得到个性化向量集，对处理图像进行编码处理，以得到图像向量集；建立纹理形状模型，定义光度重建损失并基于光度重建损失优化纹理形状模型，将个性化向量集与图像向量集输入优化后的纹理形状模型，输出纹理场与颜色预测值，基于纹理场与颜色预测值构建个性化模型，本发明可将用户的个性化元素融入个性化模型中，个性化模型输出耗时短、效率高、精确度高。
一种个性化模型构建方法系统计算机可读存储介质

[发明专利]个性化联邦学习的训练效率与个性化效果量化评估方法-CN202211184157.5有效
发明人：刘淼;郭亮;夏雨虹;王少鹏;杨洁;桂冠 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明属于个性化联邦学习领域，尤其是个性化联邦学习的训练效率与个性化效果量化评估方法，包括以下步骤：S1、创建一个Non‑IID的跨域数据集，作为评测数据集；S2、选择合适的模型，作为个性化联邦学习的初始全局模型；S3、进行联邦学习的全局神经网络训练，聚合出一个收敛的全局神经网络模型；S4、各个客户端利用本地的数据集对下发的全局模型进行优化，收敛并形成个性化的本地神经网络模型；本发明充分考虑了跨域异质的场景，实现了模型的个性化功能，在现有研究的基础上，针对个性化联邦学习训练效率和个性化效果给出定性定量的评价指标，为在跨域异质场景下，为衡量不同个性化联邦学习算法与架构提供了一种具体方法。
个性化联邦学习训练效率效果量化评估方法

[发明专利]一种基于用户兴趣域的端到端联邦个性化推荐方法和系统-CN202310512758.2有效
发明人：吴超;章焕锭;李皓 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于用户兴趣域的端到端联邦个性化推荐方法和系统，属于个性化推荐技术领域。本发明在类簇个性化思路的基础上，设置了带有个性化预测网络群组的推荐模型与基于图神经网络的客户端分类网络，并将该分类网络嵌入到个性化推荐模型中，将两者作为联邦推荐系统中的全局模型进行联邦训练。通过该端到端个性化推荐模型的设计，客户端的聚类过程可在模型的前向计算中自动完成，改善了训练效率；客户端分类网络也能通过推荐目标进行训练，使得聚类过程变为可学习。本发明改善了目前的类簇个性化推荐方法中存在的训练效率低和非学习性的问题，提升了个性化联邦推荐模型的性能。
一种基于用户兴趣端到端联邦个性化推荐方法系统

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