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[发明专利]数值模板生成方法及数值模板生成装置-CN202010025540.0在审
发明人：蒋荣 -专利权人：深圳市家之思软装设计有限公司
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明提供一种数值模板生成方法，其包括：基于数值模板的算法显示区域以及输出数值，展示数值模板的算法输入区域；在数值模板的算法输入区域中，设定数值变量中的固定数值变量、数值模板的算法算子类型以及数值模板的判断条件；基于固定数值变量、算法算子类型以及判断条件生成数值模板的算法流程，并通过算法显示区域对算法流程进行展示。本发明还提供一种数值模板生成装置，本发明通过算法显示区域以及算法输入区域的设置，可对数值模板的内容进行有效展示，从而可简单高效的通过数值模板来生成对应的窗帘订单。
数值模板生成方法装置

[发明专利]极值算法的配置方法、电子设备、程序产品及介质-CN202211302946.4在审
发明人：卢鹏 -专利权人：荣耀终端有限公司
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06N3/0495 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种极值算法的配置方法包括：根据待量化的神经网络节点数值序列和K个极值算法生成K个量化数值序列，将每个量化数值序列反量化为候选数值序列，再根据待量化的神经网络节点数值序列和每个候选数值序列计算出K个误差组；从K个误差组中选取目标误差组，然后从K个极值算法中确定与目标误差组对应的目标极值算法；将神经网络节点数值序列的极值算法设置为目标极值算法。该方法能够自动设置神经网络节点数值序列的极值算法，提高配置极值算法的效率。本申请实施例还提供能够实现上述方法的电子设备、程序产品及计算机可读存储介质。
极值算法配置方法电子设备程序产品介质

[发明专利]私钥生成方法、设备和存储介质-CN202010631486.4在审
发明人：马登极;王志文;吴思进 -专利权人：杭州复杂美科技有限公司
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本发明提供一种私钥生成方法、设备和存储介质，该方法包括：判断当前用户的私钥是否符合第一签名算法的签名算法规则：是，则将私钥确认为当前用户的第一签名算法的私钥；否，则对私钥进行第一运算以计算第一数值；在所计算的第一数值不满足签名算法规则时，对所计算的第一数值进行第一运算以再次计算第一数值，并返回判断所计算的第一数值是否满足签名算法规则；所计算的第一数值满足签名算法规则时，将所计算的第一数值确认为第一签名算法的私钥。本申请减少因支持多种签名算法而产生的私钥账户数量。
生成方法设备存储介质

[发明专利]粒子甄别方法及装置-CN202111351158.X在审
发明人：陈炼;徐晓禹;金革 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G01T1/38 文献下载
摘要：根据多个特征参数，从算法列表中选取与多个特征参数相匹配的多个甄别算法。从多个甄别算法中选取一个甄别算法，根据与甄别算法对应的多个甄别参数值，计算甄别算法的与每个甄别参数值对应的品质因数。从多个品质因数中确定甄别算法的最佳品质因数以及最佳甄别参数值。重复上述步骤，获取每个甄别算法的最佳品质因数以及最佳甄别参数值。根据每个甄别算法的最佳品质因数，确定目标品质因数，并确定与目标品质因数对应的目标甄别算法，以及将目标甄别算法对应的最佳甄别参数值作为目标甄别参数值。
粒子甄别方法装置

[发明专利]一种5G共享微基站的资源调度算法-CN202110304240.0在审
发明人：潘琳麟 -专利权人：苏州攀登者信息科技有限公司
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： H04W72/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种5G共享微基站的资源调度算法，包括以下步骤：S1：将所需的大量资源调度算法数值进行输入，并且将这些数值按照奇数和偶数分为两个数值集合；S2：两个数值集合依次通过Linux分时进程算法进行运算处理并得到每个数值的nice值和counter值来决定每个数值的权值，nice越小，counter越大，则权值越大，数值被调度的概率越大，nice越大，counter越小，则权值越小，数值被调度的概率越小。本发明能够将高调度率的资源数值和低调度率的资源数值分类出来，高调度率的资源数值通过A调度算法进行运算，能够提高运算的效率，且能够及时进行输出，并且通过两种调度算法方法能够降低运算重复现象发生的概率。
一种共享基站资源调度算法

[发明专利]针对机器学习算法进行算法参数调优的方法及系统-CN202010496368.7在审
发明人：戴文渊;陈雨强;杨强;张舒羽;栾淑君;刘守湘 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-10-31 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供一种针对机器学习算法进行算法参数调优的方法及系统。所述方法包括：(A)确定用于训练机器学习模型的机器学习算法；(B)向用户提供用于设置所述机器学习算法的调参配置项的图形界面，其中，所述调参配置项用于限定如何生成多组候选算法参数值；(C)接收用户为了设置所述调参配置项而在图形界面上执行的输入操作，并根据所述输入操作来获取用户设置的调参配置项；(D)基于获取的调参配置项来生成多组候选算法参数值；(E)分别在每组候选算法参数值下，按照所述机器学习算法来训练与每组候选算法参数值对应的机器学习模型；(F)评估训练出的与每组候选算法参数值对应的机器学习模型的效果。
针对机器学习算法进行参数方法系统

[发明专利]针对机器学习算法进行算法参数调优的方法及系统-CN201711048805.3有效
发明人：戴文渊;陈雨强;杨强;张舒羽;栾淑君;刘守湘 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-10-31 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供一种针对机器学习算法进行算法参数调优的方法及系统。所述方法包括：(A)确定用于训练机器学习模型的机器学习算法；(B)向用户提供用于设置所述机器学习算法的调参配置项的图形界面，其中，所述调参配置项用于限定如何生成多组候选算法参数值；(C)接收用户为了设置所述调参配置项而在图形界面上执行的输入操作，并根据所述输入操作来获取用户设置的调参配置项；(D)基于获取的调参配置项来生成多组候选算法参数值；(E)分别在每组候选算法参数值下，按照所述机器学习算法来训练与每组候选算法参数值对应的机器学习模型；(F)评估训练出的与每组候选算法参数值对应的机器学习模型的效果。
针对机器学习算法进行参数方法系统

[发明专利]算法模型的评估方法及装置、存储介质、电子装置-CN202110852027.3在审
发明人：钟炎喆;刘忠耿;唐邦杰;潘华东;殷俊 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种算法模型的评估方法及装置、存储介质、电子装置，该方法包括：利用第一算法模型输出K个测试样本的测试数值，得到K个测试数值，其中，K是大于1的自然数；确定K个测试数值中第一测试数值对应的第一测试样本和第二测试数值对应的第二测试样本，其中，第一测试数值大于第二测试数值；在确定的测试矩阵中查找第三测试值和第四测试值；基于第三测试值和第四测试值对第一算法模型和第二算法模型进行评估。通过本发明，解决了相关技术中对算法模型的评估耗时耗力的问题，达到高效准确的评估算法模型的效果。
算法模型评估方法装置存储介质电子

[发明专利]新闻节目的标题提取方法及装置-CN201811359630.2有效
发明人：刘楠;李冠楠 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2018-11-15 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： H04N21/44 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种新闻节目的标题提取方法及装置，可以获得待处理视频，确定所述待处理视频包含的新闻节目；从预设的算法库中确定与所述新闻节目匹配的标题提取算法，对任一种与所述新闻节目匹配的标题提取算法：确定与该标题提取算法对应且与新闻节目匹配的算法参数值；将确定的算法参数值输入对应的标题提取算法中，通过与确定的所述算法参数值对应的标题提取算法对新闻节目进行标题提取处理，从所述新闻节目中提取标题。本发明可以确定待处理视频包含的新闻节目并自动选择匹配的标题提取算法及算法参数值从新闻节目中提取标题，实现了对不同新闻节目标题提取的自适应，无需用户跟随新闻节目的变更而手动修改算法及算法参数值，简单方便。
新闻节目标题提取方法装置

[发明专利]图像文本相似度检测方法及装置、终端-CN202310225120.0在审
发明人：曹竞存;韩韬;李晓琳;张玲玲 -专利权人：曹竞存
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：一种图像文本相似度检测方法及装置、终端，所述方法包括：确定多张待检测图像，以及与每张待检测图像对应的待检测文本；确定该待检测图像的图像数值向量，确定该待检测文本的文本数值向量；采用对齐算法，对图像数值向量和/或文本数值向量进行对齐处理，以使得图像数值向量以及文本数值向量中包含的浮点数值的数量相等，且图像数值向量和文本数值向量一一对应对齐；对以下一项或多项待优化项进行迭代，最小化预设的损失函数以确定优化后的待优化项：所述对齐算法、所述图像特征提取算法以及所述文本特征提取算法；采用优化后的待优化项，确定所述图像数值向量以及文本数值向量之间的相似度结果。
图像文本相似检测方法装置终端

[发明专利]数值量子实验-CN201680090526.0在审
发明人： V.S.邓切夫 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2016-11-01 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： G06N10/00 文献下载
摘要：用于数值量子实验的方法、系统和装置。一方面，一种方法包括：识别(i)作为量子计算候选的计算问题，和(ii)用于解决候选计算问题的一个或多个数值算法；向数值量子实验系统提供识别(i)候选计算问题和(ii)一个或多个数值算法的输入任务数据，其中数值量子实验系统包括多个通用数值工作器，多个通用数值工作器中的通用数值工作器被配置为使用一个或多个数值算法来解决候选计算问题；从数值量子实验系统接收表示一个或多个数值算法解决候选计算问题的结果的数据；以及确定接收到的数据是否指示应用于候选计算问题的量子计算比应用于候选计算问题的传统计算在获得解决方案方面具有更大的效率
量子数值算法实验系统工作器量子计算通用传统计算任务数据指示应用配置应用

[发明专利]接收信道功率指示数值的解析方法、设备、以及存储介质-CN202010607400.4在审
发明人：孙策;赵恩东 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2020-06-29 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： H04B17/318 文献下载
摘要：本申请公开了一种接收信道功率指示数值的解析方法、设备、以及存储介质。其中，接收信道功率指示RCPI数值的解析方法包括：向终端发送用于请求测量连接信号强度的测量请求；接收终端基于测量请求发送的测量报告，测量报告携带有RCPI数值；根据RCPI数值所处的数值区间确定对应的解析算法；利用确定的解析算法解析RCPI数值。本申请实施例提供的方案充分利用当前两种解析算法分别存在的不重叠的盲区，或称为不合理区间，基于非此即彼的排除法，利用所获取的RCPI数值所处的数值区间便可以确定合适的解析算法，从而能够兼容对基于两种不同定义输出的RCPI数值进行解析，提高RCPI数值解析的正确率，进而提高对各种终端漫游决策的支持能力，提升漫游决策精确度。
接收信道功率指示数值解析方法设备以及存储介质

[发明专利]一种算法调试方法、客户端、后台服务器及系统-CN201710317474.2有效
发明人：周斌 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-05-08 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种算法调试方法、客户端、后台服务器及系统，该方法包括：客户端获取目标算法可调整的至少一项调试参数项；绘制显示界面，在所述显示界面至少显示所述调试参数项；确定通过所述显示界面所修改的调试参数项的参数值；根据修改参数值后的调试参数项的参数值，确定各调试参数项的目标参数值；根据各调试参数项的目标参数值构建算法调试任务数据；将所述算法调试任务数据提交至后台服务器，以获取到所述后台服务器反馈的所述算法调试任务数据的执行结果本发明实施例可实现简便、高效的算法调试。
一种算法调试方法客户端后台服务器系统

[发明专利]用于自适应比特率算法的动态参数调整-CN202211223553.4在审
发明人：陈思;戴统宇;黄乐玫;傅德良;张文豪 -专利权人：葫芦有限责任公司
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04N21/44 文献下载
摘要：在一些实施例中，在视频回放期间，利用自适应比特率算法的参数值来分析视频的回放。自适应比特率算法利用该参数值从多个配置文件中选择用于请求视频的片段的配置文件。该方法基于场景调整自适应比特率算法的参数值，以生成调整后的参数值。多个场景具有至少一个不同的参数值。自适应比特率算法的调整后的参数值用于分析视频的回放。
用于自适应比特率算法动态参数调整

[发明专利]神经网络模型的优化方法、数据处理方法及装置-CN202010243890.4在审
发明人：梁杰鑫 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络模型的优化方法、数据处理方法及装置，所述神经网络模型包括多个算子，所述优化方法包括：对多种候选算法中每种候选算法对应的参数搜索空间进行预处理，得到所述每种候选算法的限缩参数搜索空间；基于每种候选算法的所述限缩参数搜索空间进行搜索，得到所述每种候选算法对应的参数值；基于所述多个算子中的每个算子所支持的候选算法以及所述所支持的候选算法的参数值进行搜索，得到优化后的所述神经网络模型。神经网络模型的优化方法通过为每种候选算法确定限缩参数搜索空间，并在限缩参数搜索空间内确定参数的参数值，然后基于候选算法的参数值来进行搜索，以提高神经网络模型的优化效率。
神经网络模型优化方法数据处理装置

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