专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种样本对象的处理方法及装置-CN201710234565.X有效
  • 隋馨缘;王冬冬;黄利贤;张望 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2017-04-11 - 2023-04-14 - G06F18/15
  • 本发明实施例公开了一种样本对象的处理方法及装置。本发明实施例方法包括:获取样本对象集合中每个样本对象的指标数据;根据指标数据删除样本对象集合中的无效样本对象,得到第一样本对象集合,无效样本对象为指标数据超过预设范围的样本对象;从第一样本对象集合中选择目标数量的目标样本对象集合,目标数量大于第一阈值,目标样本对象集合中的各目标样本对象所对应的指标数据达到预设标准;按照预设标准对目标样本对象集合中的样本对象进行周期性的行为数据分析。本发明实施例还提供了一种样本对象的处理装置,不同周期的样本对象的代表性一致,降低由于样本对象的代表性差异而导致对行为分析产生偏差,利于提高对对象行为分析的准确性。
  • 一种样本对象处理方法装置
  • [发明专利]对象分类模型训练、对象分类和对象推荐方法及装置-CN202310414442.X在审
  • 李昂;张晓露;周俊 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2023-04-13 - 2023-06-23 - G06F18/24
  • 本说明书实施例提供对象分类模型训练方法、对象分类方法、对象推荐方法及装置。在每次模型训练时,经由对象分类模型确定当前训练对象样本和各个聚类中心对象样本的分类预测结果,各个当前样本聚类通过对全量训练对象样本集进行聚类得到。确定当前训练对象样本与各个聚类中心对象样本之间的样本相似度,并且基于当前训练对象样本与各个聚类中心对象样本之间的样本相似度以及各个聚类中心对象样本的分类预测结果,确定当前训练对象样本的软标签。随后,根据当前训练对象样本的分类预测结果和软标签,确定当前损失函数;并且基于当前损失函数,调整对象分类模型的当前模型参数。
  • 对象分类模型训练推荐方法装置
  • [发明专利]一种数据处理方法、装置、服务器以及存储介质-CN202110317012.7在审
  • 吴杰 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-03-24 - 2022-09-30 - G06Q20/40
  • 本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、服务器以及存储介质,其中方法包括:确定目标对象样本对象集合,样本对象集合包括一个或多个样本对象样本对象集合中所有样本对象对应M个风险类别;从样本对象集合中确定风险类别为目标风险类别的N个样本对象;获取N个样本对象中每一个样本对象在目标风险类别上的风险权重,以及确定目标对象与每一个样本对象之间的关联强度;根据每一个样本对象在目标风险类别上的风险权重,以及目标对象与每一个样本对象之间的关联强度确定目标对象在目标风险类别上的风险权重;根据目标对象在目标风险类别上的风险权重确定目标对象的风险信息。可以准确的获得对象的风险信息,从而提高风险类别的识别精度。
  • 一种数据处理方法装置服务器以及存储介质
  • [发明专利]预测模型训练方法及装置-CN202310141272.2在审
  • 刘红樱;匡明;林芝;汤佳;程伟;宋甜甜 - 杭州康晟健康管理咨询有限公司
  • 2023-02-08 - 2023-05-12 - G16H50/50
  • 本说明书实施例提供预测模型训练方法及装置,预测模型训练方法包括:确定初始对象训练样本以及初始对象训练样本对应的样本标签,其中,初始对象训练样本对应的样本标签为目标对象结果,根据初始对象训练样本确定至少两个目标训练样本集,并从至少两个目标训练样本集中初始对象训练样本对应的初始样本特征中,确定至少两个目标训练样本集中初始对象训练样本对应的目标样本特征,将至少两个目标训练样本集中初始对象训练样本对应的目标样本特征,分别输入至少两个目标训练样本集对应的决策树进行预测,获得预测对象结果,根据预测对象结果以及目标对象结果,对至少两个目标训练样本集对应的决策树进行调整,获得预测模型。
  • 预测模型训练方法装置
  • [发明专利]模型处理方法及装置-CN202111001044.2在审
  • 贺思颖 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-08-27 - 2023-03-03 - G06V40/16
  • 本申请实施例涉及人工智能领域,公开一种模型处理方法及装置,该方法包括:从对象检测模型的训练样本集中获取目标训练样本,目标训练样本包括样本图像以及样本图像的N个标注对象框,N为正整数;确定在获取目标训练样本时,对象检测模型所处的当前训练阶段;基于训练阶段与对象框尺寸之间的适配策略,确定与当前训练阶段适配的目标对象框尺寸;根据每个标注对象框的对象框尺寸和目标对象框尺寸,从N个标注对象框中选取出M个样本对象框,样本对象框是指对象框尺寸大于或等于目标对象框尺寸的标注对象框,M为整数;采用样本图像以及M个样本对象框,对对象检测模型进行模型训练;可提高对象检测模型的检测准确率。
  • 模型处理方法装置
  • [发明专利]对象分类模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111284108.4在审
  • 顾运 - 腾讯科技(深圳)有限公司;上海交通大学
  • 2021-11-01 - 2023-05-09 - G06N20/00
  • 本申请公开了一种对象分类模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质,该方法包括:获取源样本域及目标样本域;源样本域中第一样本数据与目标样本域中第二样本数据具有训练对象不同模态的对象特征;调用对象分类模型在第一样本数据和训练对象对应的对象总结特征之间进行特征测算得到特征总结偏差;调用对象分类模型对第二样本数据与训练对象对应的对象总结特征进行特征匹配得到第二样本数据所属对象的预测对象类型;根据第二样本数据所属对象的预测对象类型和第二样本数据所携带的对象类型标签生成类型预测偏差;根据特征总结偏差和类型预测偏差更新对象分类模型的模型参数。采用本申请,可提高所训练得到的对象分类模型的分类准确性。
  • 对象分类模型训练方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]检测模型的训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202210413966.2在审
  • 谢齐辉;王昭;曹阳 - 深圳市商汤科技有限公司
  • 2022-04-14 - 2022-08-02 - G06K9/62
  • 本公开实施例公开了一种检测模型的训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品,其中,所述方法包括:获取已训练的对象检测模型和用于训练对象检测模型的初始样本集;初始样本集中的样本为包括第一对象和第二对象的产品图像,且第二对象的图像区域位于第一对象的图像区域中,初始样本集中的至少部分样本的初始标注结果未被完全标注第一对象和/或第二对象;利用对象检测模型对初始样本集中的至少部分样本进行预测,得到部分样本关于第一对象或第二对象的预测结果;基于部分样本的预测结果和初始样本集中对应样本的初始标注结果,确定标注评估结果;基于标注评估结果更新初始样本集,得到更新后的样本集,以优化对象检测模型。
  • 检测模型训练方法装置设备存储介质程序产品
  • [发明专利]对象推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202010131648.8在审
  • 张路浩;朱向荣;胡懋地 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2020-02-28 - 2020-07-28 - G06Q30/06
  • 本公开提供了一种对象推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质,所述方法包括:获取候选对象集和历史对象序列;采用向量生成模型,生成每个历史对象的特征向量和每个候选对象的特征向量;向量生成模型包括:通过训练样本训练的初始向量生成子模型和向量聚合子模型,训练样本包括:样本对象和至少一个参考对象,每个参考对象样本对象所在的访问序列中,位于样本对象之后的对象,初始向量生成子模型生成每个样本对象和每个参考对象的初始向量,向量聚合子模型将样本对象和参考对象的初始向量聚合为样本对象的特征向量;根据历史对象的特征向量和候选对象的特征向量,将候选对象推荐给用户。
  • 对象推荐方法装置电子设备可读存储介质
  • [发明专利]样本图像扩充方法、图像修复方法及装置-CN202311010871.7在审
  • 吴宇 - 上海哔哩哔哩科技有限公司
  • 2023-08-10 - 2023-10-03 - G06V40/16
  • 本申请公开了一种样本图像扩充方法、图像修复方法及装置,样本图像扩充方法包括:基于样本图像,确定样本图像中包含目标对象的区域;根据区域对样本图像进行截取,得到至少一个包含目标对象样本子图像作为扩充样本图像;将样本图像及扩充样本图像组合得到样本图像集合,以供修复模型基于样本图像集合训练,确定目标对象的特征,以修复不同区域的目标对象。截取得到包含目标对象的区域的样本子图像作为扩充样本图像,可以得到目标对象在不同区域的展示情况。利用扩充样本图像对修复模型进行训练,可以使修复模型具有更好地泛化性,可以对不同区域的目标对象进行识别,感知目标对象的各个特征,无需确定基准关键点,也可以更好地修复目标对象
  • 样本图像扩充方法修复装置

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