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[实用新型]多功能综合训犬器-CN202320480381.2有效
发明人：张建志;李炳贤;陈坤 -专利权人：张建志
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： A01K15/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种多功能综合训犬器，包括顶部敞口的基础训练箱，该基础训练箱的第一侧面设有供犬进入的入口，基础训练箱内、且对应该基础训练箱的第二侧面设有用于固定气味盒的固定部，第二侧面与第一侧面相对；本申请通过在基础训练箱内设置固定气味盒的固定部，可将气味盒固定在基础训练箱内，既可以用于犬的坐卧立等基础行为姿势训练，又可以用于搜索类科目的气味植入训练，而且气味盒可固定在基础训练箱的固定部，在进行气味植入训练时，可避免因气味盒直接暴露在外部而被犬扒、拱的弊端，训练功能多，训练效果好。
多功能综合训犬器

[发明专利]一种模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202010529888.3在审
发明人：朱子霖;姜曦楠;陈志博;杨博;郭晨阳;黄雪;周飞虎;郭振宇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种应用于人工智能领域的模型训练方法、装置、设备及存储介质，其中该方法包括：基于优化训练模式对神经网络模型进行训练；当该神经网络模型训练至目标阶段时，分别基于优化训练模式和基础训练模式，对该神经网络模型进行目标阶段的训练；根据优化训练模式和基础训练模式各自在目标阶段对于该神经网络模型的训练情况，确定优化训练模式和基础训练模式各自对应的训练参考信息；根据优化训练模式和基础训练模式各自对应的训练参考信息，从优化训练模式和基础训练模式中选出目标训练模式；基于目标训练模式对该神经网络模型继续进行训练。该方法能够保证在模型训练阶段充分利用优化训练模式，提升训练效果。
一种模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]小样本遥感图像目标检测方法和系统-CN202210921934.3有效
发明人：贺广均;张昊东;邓岳;金世超;冯鹏铭;梁银川;鲁俊喆;王勇;常江;杨志才 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种小样本遥感图像目标检测方法和系统，所述小样本遥感图像目标检测方法包括：利用基础训练网络训练基类数据，其中，所述基础训练网络包括针对遥感图像建立的知识图谱；利用微调训练网络训练小样本数据，所述小样本数据包括经所述基础训练网络训练后的基类数据和新类数据本发明的基础训练网络上训练完成的基类数据与新类数据一起构成微调训练网络的样本数据集，使得基础训练阶段训练好的网络可以通过微调训练很好地泛化到当前遥感图像小样本目标检测任务中，且知识图谱的知识输入可以为网络提供先验知识，可以在样本数量少、样本获取难度大的情况下，高效地训练出具备良好性能的目标检测网络。
样本遥感图像目标检测方法系统

[发明专利]提供训练数据组集合的方法、训练分类器的方法、控制车辆的方法、计算机可读的存储介质和车辆-CN202080000259.X在审
发明人： C.马蒂森;G.瓦尔加;C.埃费尔茨;D.沃尔法伊尔 -专利权人：法国圣戈班玻璃厂
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：分类系统需要呈现不同运行条件的大量的训练数据。创建所述训练数据是费事的和昂贵的。本发明涉及一种用于尤其是针对人工神经网络（32，40）提供训练数据组集合（30）的方法，其包括下列步骤：‑加载基础训练数据组（31），所述基础训练数据组（31）说明了图像数据（14，14｀）与标记（16，16｀）的关联（15，15｀）；‑在使用至少一个滤光器（19）的情况下处理基础训练数据组（31），和产生输出训练数据组（31｀），所述输出训练数据组（31｀）包括经过处理的基础训练数据组（31）；‑提供训练数据组集合，所述训练数据组集合包括基础训练数据组（31）和输出训练数据组（31｀），其中基础训练数据组（31）关联给光学上透明的参考介质的特性、尤其是参考挡风基材的特性，并且输出训练数据组（31｀）关联给光学上透明的训练介质的特性、尤其是训练挡风基材的特性，其中在考虑光学上透明的参考介质（20）关于图像传感器（23）的安装位置的情况下，确定滤光器（19）。
提供训练数据集合方法分类控制车辆计算机可读存储介质

[发明专利]训练方法、客流量预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111557896.X在审
发明人：李文博;苏宁 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种训练方法、客流量预测方法、装置、电子设备及存储介质。训练方法包括：根据针对基础训练样本集的迭代增量策略，在基础训练样本集的基础上以迭代方式逐次增加样本量，得到目标训练样本集，其中，基础训练样本集和目标训练样本集包括与兴趣面相关的特征数据，特征数据是与用于预测兴趣面的客流量相关的数据；以及利用目标训练样本集对与目标训练样本集对应的预设模型进行训练，得到客流量预测模型。
训练方法客流量预测装置电子设备存储介质

[外观设计]带驾培教学辅助系统图形用户界面的显示屏幕面板-CN202130789100.8有效
发明人：段素平;谷晓江;李达;李江城;钱丽成 -专利权人：北京通汇定位科技有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： 14-04 文献下载
摘要：”标签进入界面变化状态图4，点击基础训练界面左侧“车感训练”标签进入界面变化状态图5，点击车感训练界面“部件训练”标签进入界面变化状态图6，点击车感训练界面上方“后视镜”标签进入界面变化状态图7，点击车感训练界面上方4；点击车感训练界面“起步停车”标签进入界面变化状态图15，点击车感训练界面“模拟灯光”标签进入界面变化状态图16；点击基础训练界面左侧“驾驶训练”标签进入界面变化状态图17，点击基础训练界面左下侧“看点”标签进入界面变化状态图18，点击基础训练界面左下侧“精简”标签进入界面变化状态图19，点击基础训练界面左下侧“回放”标签进入界面变化状态图20，点击基础训练界面右侧方向盘“左”标签进入界面变化状态图21，点击基础训练界面右侧方向盘“右”标签进入界面变化状态图22，点击基础训练界面右侧方向盘“前”标签进入界面变化状态图23，点击基础训练界面右侧方向盘“后”标签进入界面变化状态图24，点击基础训练界面右侧方向盘“全景”标签回到正常界面，点击基础训练界面右下方“统计”标签进入界面变化状态图25，点击基础训练界面右上方“教学视频”标签进入界面变化状态图26。
带驾培教学辅助系统图形用户界面显示屏幕面板

[发明专利]一种用户认知能力训练方法、设备及介质-CN202211391801.6在审
发明人：韩凯月;张皓;恽晓萍;唐芷晴;苏文龙;党辉 -专利权人：首都医科大学;中国康复研究中心
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G09B9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种用户认知能力训练方法、设备及介质，其中，方法包括：确定待训练用户对应的多个训练阶段，多个训练阶段包括第一训练阶段和第二训练阶段；接收针对第一训练阶段的基础训练指令，根据基础训练指令，控制预设的认知训练设备展示基础训练指令对应的单维训练特征，以使待训练用户对单维训练特征进行识别，以得到相应的反馈信息；在反馈信息满足预设要求的情况下，生成第二训练阶段对应的虚拟场景；接收针对虚拟场景的联合训练指令，并在虚拟场景中确定与联合训练指令相匹配的多维训练特征，以使待训练用户按照多维训练特征包含的导引信息，执行相应的训练动作。
一种用户认知能力训练方法设备介质

[发明专利]一种服务器性能预测方法、装置及电子设备和存储介质-CN201911207134.X在审
发明人：杨燕伟;张俊雷 -专利权人：山东英信计算机技术有限公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本申请公开了一种服务器性能预测方法、装置及一种电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：对服务器进行监控得到性能监控指标在每个时间点对应的数值作为基础训练集；初始化LSTM模型的参数，并在所述基础训练集选取预设时间窗口内的数据作为基础训练数据；将所述基础训练数据输入所述LSTM模型中得到所述性能监控指标对应的预测结果。本申请提供的服务器性能预测方法，以服务器的性能监控指标数据作为预测的基础数据，利用LSTM模型对性能监控指标进行未来一段时间的趋势及周期性预测，用以预测未来一段时间服务器的性能及资源需求，预测的准确度和效率较高
一种服务器性能预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种智能语音机器人的训练方法、装置和系统-CN202110157064.2有效
发明人：熊伟;叶峰 -专利权人：北京淇瑀信息科技有限公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能语音机器人的训练方法、装置和系统，其中方法包括：将预先设置的树形结构的对话策略转换成规则信息列表组，规则信息列表组中的每一条规则信息对应树形结构中包含根结点到叶子结点的一条路径；根据规则信息列表组设计基础训练样例，使用基础训练样例对智能语音机器人进行基础训练；智能语音机器人完成基础训练后上线用于与用户进行对话，所述智能语音机器人无法处理的对话标记为负样例，使用负样例对所述智能语音机器人进行训练。
一种智能语音机器人训练方法装置系统

[发明专利]带宽卫星通信系统OFDM同步方法、装置及可读存储介质-CN201910009325.9有效
发明人：汪洋;李黎明;丁丽琴;胡子祥;王敏;郭俊琪 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2019-01-04 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种带宽卫星通信系统OFDM同步方法，包括：采用加权序列对基础训练序列进行部分加权得到目标训练序列；其中，所述基础训练序列由前后两组相同的零自相关序列组构成，所述加权序列是零自相关序列或者能够与被加权序列部分加权后生成零自相关序列的序列基于上述方案，通过特定加权序列对基础训练序列进行加权，能够通过序列的零自相关特性降低载波频偏估计时多径分量带来的干扰。本发明实施例还提供了一种带宽卫星通信系统OFDM同步装置及计算机可读存储介质。
带宽卫星通信系统 ofdm 同步方法装置可读存储介质

[实用新型]冲压基础训练实训台架-CN201720260828.X有效
发明人：顾冬冬;刘兴江;王青海 -专利权人：奇瑞汽车股份有限公司
申请日： 2017-03-17 - 公布日： 2017-12-12 - 主分类号： G09B9/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种冲压基础训练实训台架，包括支撑框架、立架、显示器以及用于放置冲压件的训练板，所述立架设在支撑框架上，立架上设有显示器，所述支撑框架包括支撑板和工作面板，所述支撑板位于工作面板下方，支撑板上设有用于放置训练板的训练板定位条，所述训练板为平板。该冲压基础训练实训台架结构设计合理，培训学员可以按照台架上的视频教学进行实训培训操作，并且培训考评可以对比确认操作是否正确，通过实训台架培训学员可以深入的进行技能基础训练；台架设计合理符合人机工程要求，
冲压基础训练台架

[实用新型]一种组合训练器-CN201620152194.1有效
发明人：丁利荣;宁诵耀;宫志伟 -专利权人：青岛英派斯健康科技股份有限公司
申请日： 2016-02-29 - 公布日： 2016-07-27 - 主分类号： A63B17/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种组合训练器，包括基础框架和训练附件，所述基础框架包括六根立柱(1)和分别固定于相邻所述立柱(1)之间的基础训练部件，所述训练附件固定于所述立柱(1)上，其中所述基础训练部件包括双层单杠有效地提供了一种可以满足多人进行有效的系统锻炼的室外多功能组合训练器。
一种组合训练器

[发明专利]一种新环境下干扰识别的鲁棒性方法-CN202111208229.0在审
发明人：韩欢;彭启航;李磊;李雪迎;王军;尹建凤 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明首先设置基于卷积神经网络的干扰识别模型，并采用静默期的采集信号作为第一训练集，对干扰识别模型进行基础训练；再采用非静默期的采集信号作为第二训练集，对步骤2训练好的干扰识别模型进行第二次训练，并将第二次训练好的干扰识别模型作为干扰识别器；其中，第二训练与基础训练采用的损失函数和优化函数相同，第二训练过程中采用的学习率低于基础训练采用的学习率；对待识别信号信号进行预处理后输入干扰识别器获取识别结果。
一种环境干扰识别鲁棒性方法

[发明专利]一种电子设备故障阈值检测的方法-CN201711244440.1有效
发明人：彭彦卿;刘成;苏鹭梅;邱一卉;陈李清;林晶;徐华卿 -专利权人：厦门理工学院
申请日： 2017-11-30 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06F11/26 文献下载
摘要：一种电子设备故障阈值检测的方法，其方法先以固定频率采集电子设备中不同工作指标的采样数值，对不同工作指标的采样数值进行特征选择，得到与电子设备运行状态最贴近的工作指标，将该工作指标的采样数值作为基础训练数据，计算得到其分组周期，按时间顺序进行分组；随后通过每一基础训练数据的特征值判断故障所在的周期，以故障所在的周期对基础训练数据进行分组，在通过非线性状态评估算法计算两类分组，得到故障阈值，实现了对不同类型电子设备的通用故障检测
一种电子设备故障阈值检测方法

[发明专利]一种变电站三维模型重构方法-CN202010850897.2在审
发明人：邝振星;华耀;温爱辉;邱健文;朱红涛;林孝斌;欧冠华;李朝阳;罗欣礼;李存海;赖家文;何荣伟;何文滨 -专利权人：广东电网有限责任公司清远供电局
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种变电站三维模型重构方法，所述方法包括：获取三维模型公开数据库数据构成基础训练集；获取变电站设备原始图像并进行标记并确定迁移学习训练集；对所述基础训练集合和所述迁移学习训练集中的图像进行处理并提取得到设备特征图，基于所述设备特征图构造深度卷积自编码神经网络；使用所述基础训练集训练深度卷积自编码神经网络，并使用所述迁移学习训练集对深度卷积自编码神经网络进一步训练；根据训练完成的深度卷积自编码神经网络对变电站进行建模
一种变电站三维模型方法

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