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[发明专利]信息检索方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210365448.8在审
发明人：向垄 -专利权人：深圳TCL新技术有限公司
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种信息检索方法、装置、计算机设备和存储介质；本申请实施例可以获取样本信息对，所述样本信息对包括具有语义匹配关系的样本文本信息与样本语音信息；对所述样本文本信息与所述样本语音信息进行特征提取，得到所述样本文本信息对应的样本文本特征，以及所述样本语音信息对应的样本语音特征；基于所述语义匹配关系，对所述样本文本特征与所述样本语音特征进行特征融合，得到融合后特征；根据所述融合后特征，构建信息检索模型，并基于构建后的信息检索模型，进行信息检索处理。该方案可以提高文本信息与语音信息之间的检索效率。
信息检索方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]信息推荐模型的训练方法、信息推荐方法、装置及服务器-CN202210449581.1在审
发明人：骆明楠;廖一桥 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2022-04-24 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开关于一种信息推荐模型的训练方法、信息推荐方法及装置。信息推荐模型训练方法包括：获取初始样本特征，以及样本账户针对样本推荐信息的实际操作结果；初始样本特征根据样本账户特征及样本信息特征得到；将初始样本特征输入待训练信息推荐模型，得到样本账户针对样本推荐信息的预测操作结果；模型包括门控结构和多个特征提取层，多个特征提取层用于输出多个目标样本特征，门控结构输出值表征各目标样本特征重要程度，预测操作结果根据多个目标样本特征及门控结构输出值得到；基于预测操作结果和实际操作结果之间的差异，对信息推荐模型进行训练，得到训练完成信息推荐模型。本公开可以提高训练出的信息推荐模型的推荐准确率。
信息推荐模型训练方法装置服务器

[发明专利]图像处理方法、装置、设备及介质-CN202310399180.4有效
发明人：张译心 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：该方法包括：基于样本路口图像得到第一样本图像处理特征和第二样本图像处理特征，基于初始样本查询特征和第二样本图像处理特征得到初始样本解构元素预测信息，基于初始样本解构元素预测信息、第一样本图像处理特征和初始样本查询特征得到目标解码样本查询特征，以得到样本路口属性预测信息，基于目标解码样本查询特征和第二样本图像处理特征得到目标样本解构元素预测信息，以确定样本路口元素掩膜预测信息，基于样本路口元素掩膜预测信息和样本路口属性预测信息训练得到目标路口识别模型
图像处理方法装置设备介质

[发明专利]一种视觉问答模型训练方法及装置-CN201910647573.6有效
发明人：李长亮;詹华年;丁洪利;唐剑波 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司;成都金山数字娱乐科技有限公司
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：其中，一种视觉问答模型训练方法，包括：获取训练样本和样本标签；提取样本图像特征信息和样本问题特征信息；将所述样本图像特征信息和所述样本问题特征信息进行特征交叉处理，得到携带有样本问题信息的样本图像特征向量和携带有样本图像信息的样本问题特征向量；将所述携带有样本问题信息的样本图像特征向量和所述携带有样本图像信息的样本问题特征向量输入至所述视觉问答模型中通过所述视觉问答模型得到预测答案；基于所述真实答案和所述预测答案确定损失函数的损失值；通过所述损失函数的损失值对所述视觉问答模型进行更新
一种视觉问答模型训练方法装置

[发明专利]信息排序模型的建模方法、排序方法及建模装置、排序装置-CN201510004674.3有效
发明人：闵金明 -专利权人：五八同城信息技术有限公司
申请日： 2015-01-05 - 公布日： 2018-06-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开一种信息排序模型的建模方法、分类方法及建模装置、排序装置，涉及计算和信息检索技术领域，用以解决现有技术中用户获取分类信息准确率较低，速度较慢，用户体验低的问题。所述建模方法包括：采集信息样本；对所述信息样本进行样本标注，以确定所述信息样本的样本相关度；提取所述信息样本的样本特征，并对提取的所述样本特征进行评分以获取所述信息样本的样本特征分数；利用所述样本相关度和所述样本特征分数进行排序模型训练
信息样本样本特征建模样本建模装置排序模型排序装置信息排序相关度信息检索技术采集信息分类信息样本标注用户体验准确率排序分类

[发明专利]利用人体生物特征的防伪系统-CN201010115082.6无效
发明人：戴梅 -专利权人：深圳市公共防伪技术与材料科学研究院
申请日： 2010-02-23 - 公布日： 2010-08-25 - 主分类号： G07D7/02 文献下载
摘要：本发明涉及人体生物信息防伪技术，尤其涉及一种利用人体生物特征的防伪系统。特征样本采集单元提供载有人体生物特征信息的特征样本给特征样本数据处理单元，经特征样本数据处理单元处理后生成样本人体生物特征信息并传递给特征数据存贮单元存贮起来；被比样本采集单元提供载有人体生物特征信息的被比样本给被比样本数据处理单元，经被比样本数据处理单元处理后生成被比人体生物特征信息并传递给比较判断单元，比较判断单元将被比人体生物特征信息与样本生物信息特征进行比较判断，并通过输出单元输出防伪判定信息。本发明的目的在于克服上述现有技术的不足之处而提供一种反应速度快并且准确率高的利用人体生物特征的防伪系统。
利用人体生物特征防伪系统

[发明专利]一种样本检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202110206116.0在审
发明人：闫忠 -专利权人：深信服科技股份有限公司
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种样本检测方法、系统、设备及计算机可读存储介质，获取待检测样本；提取待检测样本的静态特征；判断待检测样本的静态特征是否与预设的恶意样本家族的静态特征相匹配；若待检测样本的静态特征与恶意样本家族的静态特征相匹配，则确定待检测样本为恶意样本；其中，静态特征的特征类型包括：程序数据库文件信息和/或字符串信息和/或代码片段信息。本申请中，由于恶意样本家族的程序数据库文件信息、字符串信息及代码片段信息中存在共性，所以本申请相当于借助恶意样本家族间的共性信息来判断待检测样本是否为恶意样本，检测准确性高，还便于根据家族信息来对待检测样本进行分析等操作
一种样本检测方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种信息向量确定方法、装置、设备及存储介质-CN202010175153.5有效
发明人：成梭宇 -专利权人：喜丈（上海）网络科技有限公司
申请日： 2020-03-13 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种信息向量确定方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：从数据库中获取正样本用户的特征和负样本用户的特征，其中，正样本用户为访问数据库中新信息的用户，负样本为未访问数据库中新信息的用户；根据正样本用户的特征和负样本用户的特征获取正样本用户的特征向量和负样本用户的特征向量，并根据正样本用户的特征向量、负样本用户的特征向量以及新信息的向量构造第一损失函数，对第一损失函数进行处理，得到最小化的第一损失函数，根据最小化的第一损失函数确定新信息的向量。这样可以结合网站中正样本用户的特征和负样本用户的特征，全面地确定新信息的向量，提高获取新信息向量的准确度。
一种信息向量确定方法装置设备存储介质

[发明专利]视频质量评估模型训练、视频质量确定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310473619.3在审
发明人：袁坤;李马丁;孙明 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本公开关于一种视频质量评估模型训练、视频质量确定方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：基于第一模型对多个视频样本进行特征提取，得到每个视频样本的第一特征信息，基于第二模型对多个视频样本进行特征提取，得到每个视频样本的第二特征信息，基于质量评估模型中的特征维度变换模块对每个视频样本的第一特征信息和每个视频样本的第二特征信息进行特征维度变换和特征信息提取，确定每个视频样本的综合特征信息，利用每个视频样本的第一特征信息、第二特征信息、综合特征信息、质量标注信息对质量评估模型进行训练，得到训练后的质量评估模型。本申请可以使用多样的模型，通过其中蕴含的质量相关信息帮助提升视频质量评估任务的准确性。
视频质量评估模型训练确定方法装置电子设备存储介质

[发明专利]视频特征提取模型的训练方法和装置-CN202210261995.1在审
发明人：罗永盛 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种视频特征提取模型的训练方法和装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取样本视频的模态信息和所述样本视频对应的样本标签；基于所述样本视频对应的样本标签和训练完成的标签特征提取模型，确定所述样本视频对应的标签特征信息；基于所述样本视频的模态信息和待训练的视频特征提取模型，确定所述样本视频对应的视频特征信息；基于所述样本视频对应的标签特征信息和视频特征信息，对所述待训练的视频特征提取模型进行训练。采用本申请，可以使得训练完成的视频特征提取模型输出的预测结果更为准确。
视频特征提取模型训练方法装置

[发明专利]基于云计算的游戏渲染优化模型训练方法及云端计算中心-CN202110328916.X在审
发明人：蔡娟 -专利权人：蔡娟
申请日： 2020-10-17 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于云计算的游戏渲染优化模型训练方法及云端计算中心，获取与样本对象相关联的训练样本信息和训练样本信息的样本标签信息，对训练样本信息进行聚类处理，得到训练样本信息对应的聚类性能样本数据，通过初始渲染优化云计算模型从聚类性能样本数据中提取第一样本特征和第二样本特征，将第一样本特征和第二样本特征进行特征映射融合，得到与训练样本信息相关联的样本映射融合特征，基于样本映射融合特征、非优化类标签信息和优化类标签信息对初始渲染优化云计算模型进行训练
基于计算游戏渲染优化模型训练方法云端计算中心

[发明专利]基于区块链和云计算的模型训练方法及系统-CN202110414955.1在审
发明人：曹青青 -专利权人：曹青青
申请日： 2020-10-24 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于区块链和云计算的模型训练方法及系统，获取与样本对象相关联的训练样本信息和训练样本信息的样本标签信息，对训练样本信息进行分簇处理，得到训练样本信息对应的分簇性能样本数据，通过初始安全防护云计算模型从分簇性能样本数据中提取第一样本特征和第二样本特征，将第一样本特征和第二样本特征进行特征拼接处理，得到与训练样本信息相关联的样本拼接处理特征，基于样本拼接处理特征、非更新类标签信息和更新类标签信息对初始安全防护云计算模型进行训练，将训练后的初始安全防护云计算模型确定为用于对目标图像中的目标对象进行预测的目标安全防护云计算模型
基于区块计算模型训练方法系统

[发明专利]一种账单信息提取方法、装置和存储介质-CN201711004061.5有效
发明人：麦金凯;戴云峰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-10-24 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种账单信息提取方法、装置和存储介质；本发明实施例可以获取多个已解析成功的样本账单消息，获取各样本账单消息中目标账单信息之间的共同特征，获取样本账单消息中与共同特征匹配的样本匹配账单信息及其样本匹配特征，得到样本匹配特征集合，获取待解析账单消息中与共同特征匹配的候选账单信息及其匹配特征；根据样本匹配特征集合、候选账单信息及其匹配特征，从候选账单信息中提取目标账单信息。
一种账单信息提取方法装置存储介质

[发明专利]确定病理信息的方法、装置、存储介质及电子设备-CN202211474971.0在审
发明人：孙小婉;蔡巍;招一强;张霞 -专利权人：东软集团股份有限公司;沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本公开涉及一种确定病理信息的方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：获取待确定病理信息的目标病理报告；将目标病理报告输入预先生成的病理信息确定模型，以获取病理信息确定模型输出的多个目标病理信息，目标病理信息包括目标病理名称和目标病理名称对应的病理结果；其中，病理信息确定模型是通过多个样本集中每个样本集对应的多个样本病理特征，对目标神经网络模型进行训练得到的，样本集包括样本病理报告和样本病理报告对应的多个样本病理信息，样本病理信息包括样本病理名称和样本病理名称对应的样本病理结果，所述样本病理特征为所述样本病理报告中样本病理名称对应的特征，不同的样本病理名称对应的样本病理特征不同。
确定病理信息方法装置存储介质电子设备

[发明专利]推荐模型训练方法、推荐方法、装置、设备及介质-CN202211493060.2在审
发明人：李先壮 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本公开是关于一种推荐模型训练方法、推荐方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取样本输入信息以及实际点击率；将样本输入信息输入至待训练的信息推荐模型，得到样本对象针对于样本推荐信息的预测点击率；所述信息推荐模型包括用于输出所述样本输入信息的低阶样本推荐特征的低阶特征提取层以及用于输出所述样本输入信息的高阶样本推荐特征的对数神经网络层；基于所述预测点击率和实际点击率之间的差异训练信息推荐模型。本公开可以实现在挖掘高阶特征信息的同时，侧重于对低阶特征信息的获取，可实现低阶特征与高阶特征的自适应融合，提高后续基于信息推荐模型进行信息推荐的准确性。
推荐模型训练方法装置设备介质

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