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[发明专利]人脸检测方法、人脸检测模型的训练方法及装置-CN202210334010.3在审
发明人：刘稳军;朱浩齐;周森;杨卫强;李雨珂;胡宜峰 -专利权人：杭州网易智企科技有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本公开涉及计算机技术领域，具体公开了一种人脸检测方法和人脸检测模型的训练方法及装置。该方法包括：获取待检测视频的多个视频帧，将每个视频帧划分为多个图像块，所述视频帧为包含人脸信息的图像；针对每个视频帧，将多个图像块输入至预训练的人脸检测模型，预训练的人脸检测模型包括第一自注意力模型和第二自注意力模型，通过第一自注意力模型对多个图像块进行预测运算，得到每个视频帧的第一预测信息；将各视频帧的第一预测信息输入至第二自注意力模型进行预测运算，得到第二预测信息；融合各视频帧的第一预测信息与第二预测信息，生成融合预测信息
检测方法模型训练装置

[发明专利]状态机模型的形式化自动翻译方法、装置及计算设备-CN202210245077.X在审
发明人：甘元科;康烁 -专利权人：浙江迪捷软件科技有限公司
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F8/51 文献下载
摘要：一种状态机模型的形式化自动翻译方法包括：在同步数据流层的基础上添加对应于状态机模型层的状态转换数据的状态模型分析结构，构成中间翻译层。将状态机模型层语义的状态转换数据和状态机结构数据翻译为同步数据流层语义的状态机模型数据。将同步数据流层语义的状态机模型数据翻译为C语言语义的状态机模型数据。
状态机模型形式化自动翻译方法装置计算设备

[发明专利]模型仿真的云端及终端交互方法、服务器、终端及系统-CN202210245078.4在审
发明人：骆佳巍;康烁 -专利权人：浙江迪捷软件科技有限公司
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F8/35 文献下载
摘要：一种模型仿真的云端及终端交互方法包括：云端响应模型仿真请求，启动网络服务并运行仿真容器。开始仿真时，终端将模型转换为Json格式的仿真模型数据，发送至云端。云端接收到Json格式的仿真模型数据后将其转换为与之对应的XML格式的仿真模型数据。云端接收到开始仿真的命令后启动仿真并生成仿真结果。本发明能够将仿真、代码生成等核心功能作为独立的底层模块，与前端的人机交互界面进行分离，从而一方面实现前后端的耦合性的降低，另一方面实现同一模型基于网络环境下的云仿真，进而提高仿真系统的适用性和灵活性。
模型仿真云端终端交互方法服务器系统

[发明专利]对抗样本生成方法以及模型评估方法-CN202210248900.2在审
发明人：尹邦杰;李泽鑫;姚太平;吴双;丁守鸿;李季檩 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种对抗样本生成方法以及模型评估方法，可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。所述对抗样本生成方法包括：通过第一识别模型分别对攻击样本和被攻击样本进行识别，得到与攻击样本和被攻击样本各自相匹配的第一识别结果；通过第二识别模型分别对攻击样本和被攻击样本进行识别，得到与攻击样本和被攻击样本各自相匹配的第二识别结果，第二识别模型和第一识别模型的识别任务不同；基于第一识别结果和第二识别结果，对第一识别模型相匹配的第一识别任务和第二识别模型相匹配的第二识别任务进行优化，根据优化时生成的对抗扰动得到与攻击样本相匹配的对抗样本
对抗样本生成方法以及模型评估

[发明专利]一种内涝数学模型中三维地形图的制作方法-CN202210250795.6在审
发明人：张静;张翔宇;白芝兵;邹生德;王洁琼;汤薇;杨少博 -专利权人：广东省交通规划设计研究院集团股份有限公司
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明公开了一种内涝数学模型中三维地形图的制作方法，其包括如下步骤：收集模拟区原始地形数据，根据模拟区内下垫面类型的差异，对相应类型的下垫面的地形高程数据进行修正，然后根据模拟区经修正后的地形数据，制作内涝数学模型的三维地形图本发明方法在制作内涝数学模型的三维地形图时，先根据模拟区内下垫面类型的差异，对相应类型的下垫面的高程数据进行修正，然后再根据修正后的数据，制作内涝数学模型的三维地形图，本发明方法在兼顾内涝数学模型的地形生成简便的优点的同时，考虑了实际地形中不同下垫面类型对雨水径流在地表流动的影响，从而使内涝数学模型能更好地反应实际地形的真实情况，有利于提高内涝数学模型的模拟精度。
一种内涝数学模型三维地形图制作方法

[发明专利]一种基于混合学习的多电飞机自适应实时能量管理方法-CN202210216491.8在审
发明人：郭方洪;徐博文;刘珊;董辉;吴祥;陈博;张文安;俞立 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合学习的多电飞机自适应实时能量管理方法，包括：S1、建立多电飞机能量管理模型；S2、离线阶段，采集多电飞机的负载配置数据并分批输入商业求解器获取模型的求解结果，形成数据集；S3、建立集成深度神经网络模型；S4、基于数据集训练集成深度神经网络模型；S5、在线阶段，将实时操作场景数据输入训练好的模型获取整型解，并判断该整型解可行性，当可行时采用商业求解器求解多电飞机能量管理模型的其余连续型变量，否则，舍弃该整型解，采用商业求解器获取多电飞机能量管理模型的全部变量。
一种基于混合学习飞机自适应实时能量管理方法

[发明专利]一种基于联合稀疏恢复的低复杂度InISAR三维成像方法-CN202111340176.8在审
发明人：亢海龙;李军;辛柔;郭庆华;赵浩杰;罗丰;廖桂生;高大伟;张学攀 -专利权人：西安电子科技大学杭州研究院;西安电子科技大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明涉及雷达技术领域，具体涉及一种基于联合稀疏恢复的低复杂度InISAR三维成像方法，包括以下步骤：建立InISAR成像系统的几何结构，并根据InISAR成像系统的几何结构来建立符合JSM‑2模型的InISAR成像稀疏重建模型；按照酉变换近似消息传递UTAMP，对建立的符合JSM‑2模型的InISAR成像稀疏重建模型进行酉变换，并建立InISAR成像联合稀疏恢复的贝叶斯学习模型；构建InISAR成像联合稀疏恢复贝叶斯学习模型的因子图；根据建立的联合稀疏恢复贝叶斯学习模型的因子图，设计其中各个变量的消息更新规则；根据消息更新规则，得到三个通道的二维图像后，通过干涉处理和散射点距离测量重建目标三维图像。
一种基于联合稀疏恢复复杂度 inisar 三维成像方法

[发明专利]一种天然铀萃取纯化系统的仿真建模方法-CN202011504325.5在审
发明人：王健;侯彦龙;王勇;李贺成;魏刚;蒙金红;马振荣 -专利权人：中核四0四有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：确定萃取纯化系统的参数类型，将其分为工艺操作参数与脉冲柱结构参数；将工艺操作参数作为输入的操作变量，将脉冲柱结构参数作为固定量；以单元微分法分别建立萃取纯化系统中萃取柱、洗涤柱、反萃柱的传质模型；对传质模型进行无量纲化；对无量纲化传质模型进行求解，建立硝酸铀酰萃取纯化过程中的热力学模型与脉冲柱的水力学模型，将热力学模型与水力学模型进行联合，即将萃取反应过程与萃取反应过程所使用的脉冲柱结构特性相联合。
一种天然萃取纯化系统仿真建模方法

[发明专利]深度学习模型分布式训练方法及其训练执行计划构建方法-CN202210062832.0在审
发明人：王思宇;樊士庆;刁岚松;龙国平;刘小勇;林伟 -专利权人：阿里云计算有限公司
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开涉及一种深度学习模型分布式训练方法及其训练执行计划构建方法，可以构建适合深度学习模型和用于训练该深度学习模型的模型训练系统的硬件拓扑架构的分布式训练执行计划。将深度学习模型的HLO或MLIR计算图拆分为对于不同样本能够独立进行计算的第一模块和剩余的第二模块；添加第三模块，用于通过本地累加来衔接第一模块和第二模块；将第一模块拆分为多个第一子级；基于模型训练系统的硬件拓扑架构由此，提供了一种改进的深度学习模型训练方法及其执行计划构建方法，能够方便地构建分布式训练执行计划。
深度学习模型分布式训练方法及其执行计划构建

[发明专利]模型生成方法、点云分类方法、装置、设备及存储介质-CN202210193757.1在审
发明人：杨一博;王睿彬 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种模型生成方法、点云分类方法、装置、设备及存储介质。该模型生成方法包括：获取初步训练完成的点云分类模型、上一旋转角度、对原始点云进行旋转后得到的上一输入点云、及原始点云的点云类别；基于上一旋转角度对上一输入点云进行旋转，并将由此得到的当前输入点云和点云类别输入到点云分类模型得到第一分类误差；确定第一分类误差相对于上一旋转角度的回传梯度，根据回传梯度对上一旋转角度进行处理；根据由此得到的当前旋转角度确定目标旋转角度以对原始点云进行旋转，得到对抗点云，并根据对抗点云和点云类别训练点云分类模型，以得到目标分类模型。本发明实施例的技术方案，可以提升点云分类模型的旋转鲁棒性。
模型生成方法分类装置设备存储介质

[发明专利]一种无创建立小鼠矽肺纤维化动物模型的方法-CN202210208037.8在审
发明人：楼建林;冯玲芳;陈俊斐;陈日萍;李泳欣;李涛;龚晓雪;姚佳慧 -专利权人：杭州医学院
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： A01K67/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种无创建立小鼠矽肺纤维化动物模型的方法，通过非暴露式气管内注入法建立小鼠矽肺纤维化动物模型，并对模型小鼠肺组织进行矽肺纤维化病理鉴定，证明了本发明可成功建立小鼠矽肺纤维化模型。根据该方法构建的小鼠模型可作为标准动物模型供国内外学者研究用，便于研究结果的相互比较和借鉴，为深入研究矽肺纤维化发病机制、诊断标志物和治疗药物提供了一个理想可靠的小鼠模型。
一种创建小鼠矽肺纤维化动物模型方法

[发明专利]图像检测模型的生成方法、图像检测方法及计算机设备-CN202210282567.7在审
发明人：王乾;王晟;陈黎云 -专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及图像检测模型的生成方法、图像检测方法及计算机设备。方法包括：获取第一医学图像的眼动数据，并基于眼动数据确定第一医学图像的注意力训练热图；通过多张第一医学图像，以及每张第一医学图像的注意力训练热图，对第一初始模型进行训练，得到注意力预测模型；将第二医学图像输入注意力预测模型，得到注意力热图，并基于注意力热图对第二医学图像进行扩增，得到第二医学图像的多张扩增图像；通过多张第二医学图像、每张第二医学图像对应的多张扩增图像、以及每张第二医学图像的标注图像，对第二初始模型进行训练，得到图像检测模型。采用本方法能够得到包括注意力区域的多张扩增图像，提高图像检测模型的准确度。
图像检测模型生成方法计算机设备

[发明专利]一种采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型构建方法-CN202210259128.4在审
发明人：司俊鸿;李沂蔓;邵和;程根银;李潭;王海东;王明 -专利权人：华北科技学院(中国煤矿安全技术培训中心);太原理工大学
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型构建方法，属于煤自然评估领域，包括：构建惰化条件下煤自燃危险性的结构方程模型SEM；获取煤自燃的观测变量指标样本数据；检验样本数据的信度和效度；将符合信度和效度检验的样本数据输入结构方程模型SEM，采用极大似然法进行结构方程模型SEM拟合，获得煤自燃危险性评价模型。本发明针对以注惰性气体CO2为采空区防灭火技术手段的工作面进行煤自燃危险性评价模型的建立，采用结构方程评价方法构建基于SEM算法的采空区惰化条件下煤自燃危险性评价模型
一种采空区条件下自燃危险性评价模型构建方法

[发明专利]一种基于自监督学习的开放集图像识别方法-CN202210307876.5在审
发明人：李华雄;鲍雯妮 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自监督学习的开放集图像识别方法，步骤包括：根据待识别图像的类别获取对应的训练数据集来构建开放集数据集；对开放集数据集中的全部图像样本进行初始化；对开放集数据集中的图像样本进行增广；建立基于样本相似度的自监督学习模型；建立基于多分支结构的开放集识别模型；将自监督学习模型与开放集识别模型相结合构建自监督开放集识别模型；使用深度学习训练后的自监督开放集识别模型对测试集进行评估测试。该开放集图像识别方法通过自监督对比学习的方式提高了模型的表征提取能力；考虑到了图像识别在实际应用中的两个场景，标签不足以及开放集问题；联合训练能互像促进，同时提高两个任务的精度。
一种基于监督学习开放图像识别方法

[发明专利]一种热网络模型的确定方法及装置-CN202210336126.0在审
发明人：夏兴祥;王江南;田喆;张恒;林欣怡;车闫瑾;宋文杰 -专利权人：青岛海信日立空调系统有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种热网络模型的确定方法及装置，涉及空调技术领域。该方法包括：根据预设的室内发热量时刻表以及第一历史时间段内的目标房间的空调运行数据和气象数据，构建第一训练样本集合；根据第一训练样本集合，对目标房间的热网络模型进行参数辨识，得到参数辨识结果；将参数辨识结果和室内发热量时刻表代入模型，得到第一热网络模型；根据第二历史时间段内的目标房间的空调运行数据和气象数据，构建第二训练样本集合；根据第二训练样本集合和第一热网络模型，对室内发热量时刻表进行修正，得到修正后的室内发热量时刻表；将参数辨识结果和修正后的室内发热量时刻表代入模型，得到第二热网络模型。
一种网络模型确定方法装置