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[发明专利]联邦学习模型的数据处理方法、装置及存储介质-CN202210080568.3在审
发明人：陈伟敬;魏文斌;林冰垠;吴玙;范涛;徐倩 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种联邦学习模型的数据处理方法，应用于第一参与方设备；方法包括：获取第一参与方设备提供的用于训练联邦学习模型的至少一个第一特征；接收第二参与方设备发送的至少一个匿名特征，匿名特征与用于训练联邦学习模型的第二特征相对应；从第一特征及匿名特征中选取至少一个特征，获取各特征对应联邦学习模型的预测结果；基于各特征，构建线性模型的训练样本，并基于训练样本以及预测结果，训练线性模型，得到线性模型收敛时的模型参数；基于模型参数，确定各第一特征对应的第一贡献信息，以及各匿名特征对应的第二贡献信息。通过本申请，能够衡量单条样本中每个特征的贡献信息，同时能够有效减少模型的计算量，提高计算效率。
联邦学习模型数据处理方法装置存储介质

[发明专利]一种基于特征重映射的对抗样本防御方法和应用-CN202010115357.X有效
发明人：陈晋音;郑海斌;张龙源;王雪柯 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征重映射的对抗样本防御方法和应用，包括：构建特征重映射模型，该特征重映射模型包括用于生成显著特征的显著特征生成模型，用于生成非显著特征的非显著特征生成模型，用于判别显著特征和非显著特征真伪的共享判别模型；根据显著特征生成模型和非显著特征生成模型构建检测器，该检测器用于检测对抗样本和良性样本；根据显著特征生成模型构建重识别器，该重识别器用于识别对抗样本的类别；在进行对抗样本检测时，将检测器连接到目标模型的输出，利用检测器进行对抗样本检测；在进行对抗样本识别时，将重识别器连接到目标模型的输出，利用重识别器进行对抗样本识别。
一种基于特征映射对抗样本防御方法应用

[发明专利]一种基于AAG的MBD模型的加工特征识别方法-CN202210625017.0在审
发明人：丁淑辉;郭忠源;王彬;王海霞;于蓉蓉;于涛;白金栋;王国峰;封强 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于AAG的MBD模型的加工特征识别方法，是指：以在Creo软件中建立的MBD模型为基础，提取MBD模型的信息，构建MBD模型的AAG，通过分解AAG得到其特征子图，将特征子图与预定义特征匹配，实现加工特征的识别。基于MBD的模型中除了包含模型结构、尺寸外，还定义了表面粗糙度和形位公差。本发明中基于MBD模型的加工特征识别，可以自动识别与提取模型中的加工特征，并将加工特征与工艺信息相关联。
一种基于 aag mbd 模型加工特征识别方法

[发明专利]用于三维打印的特征保护-CN201780097861.8有效
发明人：约书亚·谢泼德;布伦特·埃瓦尔德;马修·A·谢泼德 -专利权人：惠普发展公司;有限责任合伙企业
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T15/40 文献下载
摘要：在一些示例中，相对于用于三维打印的特征保护，可以查明要打印的三维物体的三维模型。可以对三维模型的三维模型特征的配置是否与来自可移除特征配置组中的可移除特征配置相匹配进行确定。基于确定三维模型的三维模型特征的配置与来自可移除特征配置组中的可移除特征配置相匹配，可以从三维模型中移除三维模型特征以生成修改后的三维模型。
用于三维打印特征保护

[发明专利]电池剩余寿命预测模型构建、电池剩余寿命预测方法-CN202210215363.1在审
发明人：郄瑜 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种电池剩余寿命预测模型构建、电池剩余寿命预测方法，包括：获取样本电池的各历史使用周期的特征数据以及对应的电池容量，特征数据为表征样本电池的健康状态的特征数据；将特征数据输入至初始模型中，得到输出结果；基于输出结果与下一历史使用周期的特征数据的关系对初始模型进行训练，得到特征数据预测模型；将特征数据输入至另一初始模型中，得到输出结果；基于输出结果与电池容量的关系对初始模型进行训练，得到电池容量预测模型；将特征数据预测模型的输出端与电池容量预测模型的输入端级联，构建电池剩余寿命预测模型，由此，可以简便、快捷的训练电池剩余寿命预测模型，模型预测精准度较高。
电池剩余寿命预测模型构建方法

[发明专利]一种基于BIM与人工智能的数据档案存储方法及系统-CN202310221204.7在审
发明人：孟令阳;胡金鑫 -专利权人：孟令阳
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：在本发明中，输出每一个建筑信息模型构件数据对应的模型构件关键数据特征表示；将多个建筑信息模型构件数据进行处理，输出模型构件数据聚合特征表示，将多个建筑信息模型构件数据和对应的模型构件关键数据特征表示进行处理，输出模型构件数据关联聚合特征表示并输出转换模型构件关键数据特征表示；基于模型构件数据聚合特征表示、模型构件数据关联聚合特征表示和转换模型构件关键数据特征表示，输出建筑信息模型存储分析信息。
一种基于 bim 人工智能数据档案存储方法系统

[发明专利]游戏地图的渲染方法及系统-CN202310030734.3在审
发明人：李银 -专利权人：深圳市豆悦网络科技有限公司
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： A63F13/52 文献下载
摘要：本发明提供了一种游戏地图的渲染方法及系统，包括：获取待切入游戏界面边缘坐标进行场景模型匹配，获取第一待渲染模型；获取光照特征参数包括光照强度参数、光照位置参数和光照波频参数；根据所述第一待渲染模型，提取模型材质特征、模型几何特征和模型凹凸特征；基于光照特征参数，对模型材质特征、模型几何特征和模型凹凸特征进行光照分析，生成第一待渲染模型环境贴图；根据第一待渲染模型环境贴图进行渲染真实度评价，获取渲染真实度评分；当渲染真实度评分大于或等于渲染真实度评分阈值，生成第一渲染指令，对所述第一待渲染模型进行渲染。
游戏地图渲染方法系统

[发明专利]基于声学特征生成的身份特征提取方法、设备及存储介质-CN202310896134.5有效
发明人：魏光村;许云飞;张艳娜;闵航;潘志飞;方卿阁;孟春雨;郭泊言 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G10L17/02 文献下载
摘要：本发明属于说话人确认技术领域，公开了一种基于声学特征生成的身份特征提取方法、设备及存储介质。其中，长声学特征中包含的说话人特征信息多，因此身份特征提取模型能够利用长声学特征提取出具有较好区分度的身份特征；然而声学特征越短，其中包含的说话人特征信息就越少，因此，身份特征提取模型提取出的身份特征较差本发明利用预训练好的身份特征提取模型训练出一个生成模型，该生成模型能够生成更长的声学特征。在使用时，先将声学特征输入训练好的生成模型中，以获得更长的声学特征，再将更长的声学特征输入身份特征提取模型中，身份特征提取模型能够利用更多的语音信息提取出具有更强区分性的身份特征。
基于声学特征生成身份提取方法设备存储介质

[发明专利]一种模型安全性的确定方法、装置和设备-CN202110205073.4在审
发明人：魏博言;朱佳宁;金焰;施燕华 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种模型安全性的确定方法、装置和设备，涉及人工智能技术领域，其中，该方法包括：采集目标模型的模型信息集；对所述模型信息集进行预处理，得到所述目标模型的目标特征向量；其中，所述目标特征向量中包含多个用于表征所述目标模型的特征参数；基于所述目标特征向量，利用目标预测模型确定所述目标模型的特征值；其中，所述目标预测模型为利用支持向量机预先训练得到的用于预测目标模型特征值的机器学习模型，所述特征值用于表征所述目标模型的安全性。在本说明书实施例中，可以基于多维度的特征参数利用目标预测模型确定目标模型的安全性，有效提高了预测结果的准确性和稳定性。
一种模型安全性确定方法装置设备

[发明专利]基于FM算法的CTR预估方法及系统-CN201810599540.4有效
发明人：张震;吕传成 -专利权人：玩咖欢聚文化传媒（北京）有限公司
申请日： 2018-06-12 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供的基于FM算法的CTR预估方法及系统，该方法在Spark集群对ml包实现FM模型扩展，并对FM模型做降维优化，得到准线性模型；选取待测环境下不同的特征组合，对准线性模型进行模型训练；对不同特征组合的模型训练结果做A/B Test，选取效果最好的特征组合和训练后的准线性模型作为最佳模型，并在HDFS中做持久化；调用最佳模型的准线性模型，根据最佳模型的特征组合选取待测环境下的特征，将选取的特征传入调用的准线性模型中计算通过FM模型能自动学习高阶属性的权值，不用通过人工的方式选取特征来做交叉，考虑特征之间的关系，增强了模型的泛化能力，并且适合处理稀疏数据，能够用于对时间要求较高的计算广告方向的CTR预估。
基于 fm 算法 ctr 预估方法系统

[发明专利]有限元建模中基于特征抑制的模型态生成方法-CN200810020561.2无效
发明人：刘晓平;金灿;石慧;路强;郑利平;李书杰;吴敏;罗月童;徐本柱 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2008-02-01 - 公布日： 2008-08-13 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：有限元建模中基于特征抑制的模型态生成方法，其特征是由用户提供待简化模型；识别待简化模型中可简化特征；确定待简化特征数量；获得待简化特征在其被抑制后的敏感值；以所有被抑制特征敏感值之和表征模型态误差水平；估计模型态进行网格划分后的单元数量；根据模型的误差水平和单元数量N_e进行模型态的选择，获得简化模型编码；再应用特征抑制法生成对应于简化模型编码的简化模型。本发明方法实现模型中各特征的变化对有限元计算结果敏感性的客观评价，建立模型中各要素的取舍与变化对计算结果的敏感性评价体系，并给出了客观精确的模型态消耗时间的估计方法，在此基础上生成模型态。
有限元建模基于特征抑制模型生成方法

[发明专利]语音模型训练方法、语音识别方法、装置、设备及介质-CN201810551458.4在审
发明人：涂宏 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-05-31 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音模型训练方法、语音识别方法、装置、设备及介质。该语音模型训练方法包括：获取训练语音数据，基于所述训练语音数据提取训练语音特征；基于所述训练语音特征获取目标背景模型；获取目标语音数据，基于所述目标语音数据提取目标语音特征；采用所述目标背景模型对所述目标语音特征进行自适应处理，获取目标声纹特征识别模型；将所述目标语音特征输入到深度神经网络中进行训练，获取目标语音特征识别模型；将所述目标声纹特征识别模型和所述目标语音特征识别模型关联存储在数据库中。采用该语音模型训练方法得到的关联存储的语音模型，能够达到精确识别语音的效果。
语音模型目标语音训练语音获取目标关联存储目标背景声纹特征语音识别语音特征数据提取目标自适应处理神经网络数据提取特征获取特征识别特征输入语音数据数据库语音

[发明专利]有限元建模中基于扫掠特征等积替换的模型态生成方法-CN200810194810.X无效
发明人：刘晓平;石慧;吴敏;李书杰;金灿 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2008-10-21 - 公布日： 2009-04-08 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明有限元建模中基于扫掠特征等积替换的模型态生成方法，其特征是给出待简化模型以及载荷条件及网格剖分条件，根据网格剖分条件计算高曲率特征的曲率阈值，将待简化模型中特征分为高曲率特征和非高曲率特征分别建立特征链表，由计算机辅助设计中模型误差层次的构建方法获得待简化模型的替换方案及相应的模型误差层次值，根据等积替换算法，以与所选定的模型误差层次值相对应的替换方案对相应的待简化模型中的高曲率扫掠特征进行替换，生成简化模型态本发明方法可以减少模型特征被替换前后有限元计算结果的差异。
有限元建模基于特征替换模型生成方法

[发明专利]一种模型蒸馏方法及装置-CN202210806822.3在审
发明人：陆强 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明提供一种模型蒸馏方法及装置，其中，该方法包括：获取训练好的教师模型和待训练的学生模型，教师模型的模型参数多于待训练的学生模型的模型参数；获取待处理图像，将待处理图像输入教师模型和待训练的学生模型中，得到对应教师模型的特征和对应待训练的学生模型的特征；基于需要蒸馏的模型参数确定第一掩模图像，基于需要蒸馏的特征和蒸馏特征的所需的权重确定第二掩模图像；根据第一掩模图像、第二掩模图像、教师模型的模型参数、待训练的学生模型的模型参数、对应教师模型的特征和对应待训练的学生模型的特征确定待训练的学生模型的训练损失，根据训练损失得到训练后的学生模型。提高了模型在检测、分割等任务中的应用效果。
一种模型蒸馏方法装置

[发明专利]一种结合航班信息和价格序列的机票价格预测方法-CN201911424222.5在审
发明人：张宇光;周煊;陈星;李悦;范修伟;夏显茁;陈亮 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开一种结合航班信息和价格序列的机票价格预测方法，包括采集历史航班特征和近期价格序列，区分出航班连续特征、航班离散特征、价格连续特征和价格离散特征，并对航班离散特征和价格离散特征进行独热编码；以机器学习模型分别建立航班特征预测模型和价格序列预测模型；将航班连续特征和编码后的航班离散特征输入航班特征预测模型训练并优化模型的航班权重；将价格连续特征和价格离散特征输入价格序列预测模型训练并优化模型的序列权重；基于航班特征预测模型输出的航班预测价格、价格序列预测模型输出的序列预测价格
一种结合航班信息价格序列机票价格预测方法

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