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[发明专利]一种用于锌合金零件加工的智能控制方法-CN202211038132.4有效
发明人：盛建凯;孙小春;盛太纯 -专利权人：江苏茂融智能科技有限公司
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于锌合金零件加工的智能控制方法，该方法包括通过气泡缺陷特征获取重构损失函数，对初始样本聚类，利用初始样本、聚类后的样本类别得到变分自编码器对应的两个网络得到概率分布，根据两个概率分布对应得到正则化损失函数、均衡化损失函数，根据重构损失函数、正则化损失函数、均衡化损失函数得到最终损失函数，基于最终损失函数得到最终变分自编码器，从最终变分自编码器的推断网络输出的隐变量分布中取样并利用最终变分自编码器获得重构工艺参数
一种用于锌合金零件加工智能控制方法

[发明专利]一种基于联邦学习的神经网络训练方法及设备-CN202110639374.8有效
发明人：许奕星;陈汉亭;王云鹤 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于联邦学习的神经网络训练方法及设备，可应用于人工智能领域中，包括：构建包括第一损失函数和第二损失函数的目标损失函数，第一损失函数用于表征对输入神经网络的有标签数据预测错误的概率，第二损失函数用于表征对输入神经网络的无标签数据进行预测得到的预测结果不属于预设分类类别的概率，之后，各客户端利用目标损失函数各自采用本地训练集(每个本地训练集均包括有标签数据及无标签数据)对本地目标神经网络训练，得到的权重矩阵上传服务器进行整合，整合权重矩阵再发送给各客户端重复训练，直至达到训练终止条件本申请构建的目标损失函数同时考虑到了各客户端上有标签数据和无标签数据对目标损失函数的贡献。
一种基于联邦学习神经网络训练方法设备

[发明专利]三维目标检测模型的训练和使用方法、装置、介质及设备-CN202210602131.1有效
发明人：董博;林金表;许舒恒 -专利权人：九识智行（北京）科技有限公司;九识（苏州）智能科技有限公司
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：方法包括：获取三维目标检测模型和训练集；利用三维目标检测模型中的学生网络对单目图像进行检测，得到第一检测结果、深度损失函数和真值损失函数；利用教师网络对点云数据进行检测，得到第二检测结果；根据第一检测结果和第二检测结果计算BEV特征蒸馏损失函数、三维关系蒸馏损失函数和响应蒸馏损失函数；根据上述五个损失函数计算三维目标检测模型的整体损失函数；根据整体损失函数训练三维目标检测模型。
三维目标检测模型训练使用方法装置介质设备

[发明专利]基于模拟退火的差分隐私深度学习方法及相关设备-CN202310571371.4在审
发明人：符捷;张骁;商松;桂宏昱;简海波;许强;庞同庆;田翔;王恩凯;沈书航 -专利权人：浙江吉利控股集团有限公司;无锡吉利区块链科技有限公司
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于模拟退火的差分隐私深度学习方法、装置、设备及存储介质，所述基于模拟退火的差分隐私深度学习方法包括：获取训练数据集、训练数据集的结果标签和当前温度值；基于训练数据集和训练数据集的结果标签，确定当前损失函数值；基于当前温度值，评估当前损失函数值，筛选得到有效损失函数值；基于有效损失函数值和当前温度值，训练得到差分隐私模型，其中，在向差分隐私模型输入待分类图像后，模型的输出结果用于确定针对所述待分类图像相应图像分类结果本申请通过评估当前周期所计算得到的损失函数值，筛选去除质量低下的损失函数值，并将高质量的有效损失值作为当前周期的损失函数值，以此减小了训练模型时的隐私预算损耗。
基于模拟退火隐私深度学习方法相关设备

[发明专利]一种草图检索的数据处理方法-CN202010795565.9在审
发明人：沈乾彦;赵海峰 -专利权人：金陵科技学院
申请日： 2020-08-10 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：主要通过引入知识保持机制，在域损失函数、三元组损失函数、语义损失函数的基础上，额外增加构造了一个知识保持损失函数，以及利用上述所有损失函数进行训练，使得预训练模型在知识迁移过程中，既能够学习目标域的新知识
一种草图检索数据处理方法

[发明专利]分类模型生成装置及其分类模型生成方法-CN201911117515.9有效
发明人：江振国;李皓庭;林志成 -专利权人：财团法人资讯工业策进会
申请日： 2019-11-15 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：分类模型生成装置引入一聚类算法，以辅助训练用于分类的一深度学习模型，并将一聚类损失函数、一向中心集中损失函数及一分类损失函数分别乘上不同权重后的一总和作为训练深度学习模型的整体损失函数。基于整体损失函数，分类模型生成装置以一反向传播算法，调整深度学习模型的多个参数，以生成一分类模型。
分类模型生成装置及其方法

[发明专利]一种目标导向的短文本分类方法-CN202011470327.7在审
发明人：孙俊 -专利权人：大有秦鼎（北京）科技有限公司
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：对文本标注分类；2、根据需要，对文本分类标注名实体的位置和属性；3、搭建深度学习模型网络，其中，文本对应着数据输入，分类结果对应着步骤1中的分类结果，名实体识别对应着步骤2中的属性；4、设置训练时用的损失函数，这个损失函数是CRF损失函数和文本分类损失函数的加权和，通过试验调整这两个损失函数的权重，以使文本分类效果最优。在训练过程中会设置网络的损失函数，这个函数是CRF损失函数和文本分类损失函数的加权和，权重根据试验结果调整。本专利可在文本短并且有效样本少的情况下，实现一种可以比较精确的提取到有用信息的文本分类方法。
一种目标导向文本分类方法

[发明专利]量子纠缠量化方法和装置、电子设备、计算机可读介质-CN202110564404.3有效
发明人：王鑫;赵犇池;陈然一鎏 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06N10/40 文献下载
摘要：具体实现方案为：获取参数化量子电路以及与参数化量子电路对应的损失函数电路，参数化量子电路包括可调参数；将参数化量子电路作用在两方量子态上，得到中间量子态；将损失函数电路作用在中间量子态上，得到损失函数，损失函数对应于损失函数电路的输出量子态与初始态的相似度，初始态的任意两个量子比特之间无纠缠；调整可调参数，得到损失函数最大化的损失值；基于损失值，确定两方量子态的对数负性。
量子纠缠量化方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]一种电厂设备的检修方法、系统及装置-CN202010223951.0有效
发明人：陈建华;张含智;聂怀志;袁雪峰;李晓静;马成龙;卫平宝;陈世和;姜利辉 -专利权人：华润电力技术研究院有限公司
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06Q10/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种电厂设备的检修方法、系统及装置，对检修记录数据进行数据处理，得到故障模式的分布函数，并根据获取的设备运行环境与状态对故障模式的可靠度的影响系数对进行修正，得到修正后的故障模式的分布函数；并获取设备故障模式发生后产生的损失函数，进而得到经济损失概率分布函数，并对其进行循环迭代，得到最小设备故障损失值，并根据最小设备故障损失值所对应的检修策略对电厂设备进行检修。上述方法将检修策略、故障和检修任务结合，将设备故障发生的经济损失与故障模式的分布函数结合形成经济损失概率分布函数，通过设备故障损失值进行检修策略的制定，将检修策略与经济损失相结合，以满足用户需求。
一种电厂设备检修方法系统装置

[发明专利]一种图像处理方法及装置-CN201811351196.3在审
发明人：郑慧;顾嘉唯 -专利权人：北京物灵智能科技有限公司
申请日： 2018-11-13 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理方法及装置，该方法包括：根据手势训练图像以及损失函数训练神经网络模型；所述神经网络模型输出手部位置，手指指尖的方向，手势类别和置信度；所述损失函数包括定位和类别损失函数，定位损失函数包含手部位置以及手指指尖的方向
损失函数手部位置手指指尖图像处理手势神经网络模型训练神经网络训练图像置信度输出申请

[发明专利]低光照语义分割模型训练方法、语义分割方法及装置-CN202110940177.X在审
发明人：王卓恒;葛琦 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了低光照语义分割模型训练方法、语义分割方法及装置，所述低光照语义分割模型的训练方法，所述方法包括：获取低光照下图像数据集；通过图像增强模型，分别对获取的图像数据进行增强处理，获得增强图像数据集和增强图像损失函数；通过语义分割模型，分别对获取的增强图像数据进行语义分割，获得语义分割图像数据集和语义分割损失函数；根据增强图像损失函数与语义分割损失函数，获得总损失函数；根据总损失函数对所述语义分割模型进行调整，获得低光照语义分割模型
光照语义分割模型训练方法装置

[发明专利]一种自适应数据的风速预测方法-CN202310702081.9在审
发明人：孙单勋;崔双双;李豪;彭少冰 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应数据的风速预测方法，包括：获取训练待测点的历史风速信息；根据训练待测点的历史风速信息确定物理驱动模型对应的第一损失函数与数据驱动模型对应的第二损失函数；根据经过超参数优化和优化器优化的神经网络、第一损失函数以及第二损失函数确定目标损失函数；根据目标损失函数构建目标模型，并基于目标模型获取对目标待测点的预测风速。
一种自适应数据风速预测方法

[发明专利]大角度人脸识别模型训练方法-CN202110610457.4有效
发明人：徐玲玲;戴磊;刘玉宇 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理领域，提供一种大角度人脸识别模型训练方法，包括获取人脸数据作为训练集；对所输入的正面人脸数据和大角度人脸数据通过N个下采样层分别进行N次下采样，构建每个下采样层的均方误差损失函数mse作为N个损失函数值；并继续获取另外3个损失函数值；利用所述N+3个损失函数值loss1～loss(N+3)确定最终损失函数；将上述最终损失函数进行迭代更新，完成对人脸识别模型的训练；本发明达到了提高大角度人脸识别效率的技术效果
大角度人识别模型训练方法

[发明专利]图像超分辨率重建方法、装置、设备及存储介质-CN202110889100.4在审
发明人：陈亚瑞;丁文强;杨剑宁;张志远;徐肖阳;闫潇宁 -专利权人：深圳市安软科技股份有限公司;深圳市安软慧视科技有限公司
申请日： 2021-08-04 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：所述方法中，包括获取由高分辨率图像HR和由所述高分辨率图像HR进行下采样得到的低分辨率图像LR构成的训练集；构建包括生成器网络和判别器网络的生成对抗网络模型，将所述训练集输入至所述生成对抗网络模型中，利用损失函数对所述生成对抗网络模型进行训练，该损失函数包括所述生成器网络的损失函数，所述生成器网络的损失函数包括内容损失函数和对抗损失函数，所述内容损失函数包括VGG网络损失函数22045DEST_PATH_IMAGE002.JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />，光照损失函数433435DEST_PATH_IMAGE003.JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />和结构相似性损失函数
图像分辨率重建方法装置设备存储介质

[发明专利]人脸识别模型优化控制方法、装置、设备及存储介质-CN201711472112.7有效
发明人：杨光磊;杨东;王栋 -专利权人：智慧眼科技股份有限公司
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸识别模型优化控制方法、装置、设备及存储介质，该优化控制方法包括：利用triplet损失函数对归一化处理后的特征进行损失计算并生成第一回传梯度；利用softmax损失函数对多个特征值进行全连接后输出的特征进行损失计算并生成第二回传梯度本发明通过利用triplet损失函数优化模型的时候引入softmax损失函数，由于softmax损失函数具有更快的收敛效果，通过该函数的辅助作用能够有效提升人脸识别模型的训练速度和识别准确率。
识别模型优化控制方法装置设备存储介质

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