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]模型验证方法、装置、电子设备和存储介质-CN202111258456.4在审
  • 马堃;李姗姗 - 中国建设银行股份有限公司
  • 2021-10-27 - 2022-02-25 - G06Q40/02
  • 本申请公开了一种模型验证方法、装置、电子设备和存储介质。该模型验证方法包括:获取待验证模型;基于预设接口将所述待验证模型对应的数据进行处理,得到所述待验证模型对应的目标数据;基于所述目标数据,确定与所述待验证模型对应的至少一个风险主题;基于各所述风险主题,对所述待验证模型的不同风险主题进行评估,得到所述待验证模型的不同风险主题对应的评分;基于所述评分,确定所述待验证模型验证结果。采用本申请提供的模型验证方法,以解决现有技术中在面对不同的待验证模型时,需要设计不同的验证方法,可扩展性差的问题。
  • 模型验证方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于训练过程证明的深度学习模型所有权验证方法和装置-CN202310457931.3在审
  • 李琦;刘云鹏;徐恪;刘卓涛 - 清华大学
  • 2023-04-25 - 2023-07-25 - G06N20/00
  • 本申请提出了一种基于训练过程证明的深度学习模型所有权验证方法,包括:获取待验证深度学习模型初始化使用的高斯混合分布、待验证深度学习模型的待验证中间模型序列,以及对应的验证集,根据高斯混合分布、待验证中间模型序列和验证集,计算待验证中间模型序列的准确率单调性指标、参数距离单调性指标、参数分布连续性指标、初始参数分布指标、初始参数随机性指标和模型序列距离指标,并根据计算得到的待验证中间模型序列的各项指标,判断待验证中间模型序列的真实性,从而得到待验证深度学习模型的所有权验证结果。本申请提出一种模型所有权验证方案,适用范围广,不会造成模型性能损失,且难以被攻击者攻击。
  • 基于训练过程证明深度学习模型所有权验证方法装置
  • [发明专利]模型验证系统和方法-CN201710111444.6在审
  • A.库马;V.斯普;R.瓦马 - 穆西格马交易方案私人有限公司
  • 2017-02-28 - 2018-04-24 - G06Q10/06
  • 本公开涉及模型验证系统和方法,其中模型验证系统包括存储器和处理器。处理器使得模型验证者能够从所分配的一组模型选择用于验证模型。每个模型包括多个预限定属性。处理器还通过限定与所选择模型相关的一组问题来帮助模型开发者和模型验证者之间的交互,并识别针对所选择模型的多个模型风险。处理器使用一组统计测试来设计验证工作计划。验证工作计划将所识别的模型风险作为因素计入,并且模型验证者从存储在代码库中的多个统计测试选择该组统计测试。处理器执行用于验证工作计划的该组所选择的统计测试以生成所选择模型的一组验证结果,并将多个模型风险分类到一个或多个类别中。基于在所选择模型验证期间获得的该组验证结果来执行分类。
  • 模型验证系统方法
  • [发明专利]跨DIKW模态生成内容的验证方法-CN202111658334.4在审
  • 段玉聪 - 海南大学
  • 2021-12-30 - 2022-04-22 - G06F21/45
  • 本发明提供一种跨DIKW模态生成内容的验证方法,具体步骤为:获取用户验证领域需求,根据用户验证领域需求构建用户DIKW模型,所述用户DIKW模型包括数据模型、信息模型以及知识模型;用户发起验证请求时,根据发起请求的用户的用户DIKW模型生成验证关键词;根据验证关键词获取验证用类型化资源,根据验证用类型化资源构建验证DIKW模型;所述验证DIKW模型生成验证内容,并反馈给用户进行验证验证DIKW模型根据用户的验证关键词来构建,而验证关键词中包含了用户个人的隐私内容,因此所生成的验证内容是针对用户个人进行定制的,只有用户本身可以快速且准确的进行验证,避免他人或者脚本进行沿着以登录用户账号或进行支付等操作,提高个人以及网络的隐私安全
  • dikw生成内容验证方法
  • [发明专利]验证平台的生成方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110477666.6有效
  • 金傲寒;梁敏学 - 北京欣博电子科技有限公司
  • 2021-04-30 - 2021-11-12 - G06F11/36
  • 本申请涉及一种验证平台的生成方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括:获取适用于第一运行环境的验证模型;在验证模型的起始调用位置添加调用接口,得到目标验证模型;将调用接口例化在目标验证平台中;其中,目标验证平台为适用于第二运行环境的验证平台;通过调用接口,调用目标验证模型,并将目标验证模型集成到目标验证平台。从而可以通过对第一运行环境对应的验证模型添加调用接口,使得到的目标验证模型可以被第二运行环境的验证平台所调用,达到将第一运行环境对应的验证模型,整包集成到第二运行环境对应的验证平台中,提高了验证平台的搭建效率
  • 验证平台生成方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]一种模型训练的方法、识别信息的方法及装置-CN202210424790.0在审
  • 马放;任磊;张辰;王金刚;武威 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2022-04-21 - 2022-08-16 - G06K9/62
  • 本说明书公开了一种模型训练的方法、识别信息的方法及装置,首先,获取验证集。其次,将每个验证样本输入到训练后的预测模型中,预测每个验证样本对应的预测结果。而后,针对验证集中的每个验证样本,根据该验证样本对应的预测结果与该验证样本对应的标签之间的偏差,确定该验证样本对应的标签为正确标签的置信度。然后,根据每个验证样本对应的置信度,从验证集中去除置信度小于设定置信度的验证样本,得到优化后的验证集。最后,根据优化后的验证集,对训练后的预测模型进行验证。本方法可以根据优化后的验证集,对训练后的预测模型进行验证,判断预测模型模型性能的强弱,以更新预测模型模型参数,提高预测模型的预测结果的准确率。
  • 一种模型训练方法识别信息装置
  • [发明专利]模型训练方法、装置、存储介质及电子设备-CN201911396245.X在审
  • 刘园林 - OPPO(重庆)智能科技有限公司
  • 2019-12-30 - 2020-05-22 - G06K9/00
  • 本申请公开了一种模型训练方法,包括:获取初始样本库以及待训练的模型;利用初始样本库中的样本对待训练的模型进行训练,得到初始模型,并将初始模型确定为验证模型;获取验证样本集;利用验证样本集对验证模型进行验证,得到验证模型的分类准确率,并统计验证模型验证样本集中各类别样本的分类准确率;若验证模型的分类准确率小于预设第一阈值或者验证模型验证样本集中的各类别样本的分类准确率并没有均大于或等于预设第二阈值,则确定出目标模型以及目标类别;获取目标样本库;从目标样本库中抽取目标类别的样本,并从初始样本库中抽取非目标类别的样本,形成新的训练样本集;利用新的训练样本集对目标模型进行迁移学习训练。
  • 模型训练方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]临近空间飞行器模型验证与仿真实现方法-CN201310093201.6有效
  • 宗群;曾凡琳;陶阳;尤明;曲照伟 - 天津大学
  • 2013-03-21 - 2013-06-12 - G06F17/50
  • 为提供基于临近空间飞行器模型动态时序输出的,系统级的一致性检验的新型模型验证体系,给出基于蒙特卡洛方法的定性模型验证的,对模型进行风险分析,全面的对待验证模型进行一致性的检验,并给出直观的验证准则,本发明采取的技术方案是:临近空间飞行器模型验证与仿真实现方法,包括如下步骤:①基于蒙特卡洛仿真方法对其进行定性验证;②基于时域分析方法的定量模型验证;③基于风险分析的定量模型验证,将模型参数视为风险,给出直观的定量模型验证准则,当存在多个待验证模型时给出模型比较标准,并验证模型能否安全使用以并给出安全使用的范围。
  • 临近空间飞行器模型验证仿真实现方法

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