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[实用新型]一种活动目标靶模拟装置-CN202020303709.X有效
发明人：李扬;吴李宗;王锦华;张德祥;陈轩;王健;余水生 -专利权人：扬州科莱光电技术有限公司
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G09B9/00 文献下载
摘要：本实用新型公开的一种活动目标靶模拟装置，包括支撑装载腔、T型活动目标靶旋转固定件、活动目标靶固定座、活动目标靶旋转开口、旋转固定端、活动目标靶连接杆、活动目标靶、弹射指示灯、显示屏和车轮，所述T型活动目标靶旋转固定件设于支撑装载腔上部，所述活动目标靶旋转开口设于T型活动目标靶旋转固定件上部两侧，所述活动目标靶旋转开口呈对称排列。本实用新型属于射击训练装置技术领域，具体是一种能够实现多个目标靶训练、单个目标靶训练和快速目标靶训练，不同训练靶大小满足不同人员的射击训练需求，并且通过显示屏设置多种模式，方便观察、方便移动和方便观察提醒训练人员开始射击训练的一种活动目标靶模拟装置
一种活动目标模拟装置

[发明专利]绳动训练设备的等速训练方法、装置、电子设备以及介质-CN202310630114.3在审
发明人：王丹 -专利权人：广州源动智慧体育科技有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： A63B24/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种绳动训练设备的等速训练方法、装置、电子设备以及存储介质，该方法包括：响应于等速训练模式的触发指令，获取目标拉绳速度；根据所述目标拉绳速度，确定拉绳速度指引信息；根据所述拉绳速度指引信息，指引训练者按照所述目标拉绳速度等速拉绳本申请通过确定等速训练模式中目标拉绳速度对应的拉绳速度指引信息，指引训练者按照所述目标拉绳速度等速拉绳，从而让训练者直观感受目标拉绳速度，避免了训练者拉绳过快或过慢，提高了训练者的训练效果。
训练设备等速方法装置电子设备以及介质

[发明专利]模型训练的方法、电子设备和计算机可读存储介质-CN202010888324.9在审
发明人：邹晶;史晶;周英能;肖婷;张啸宇 -专利权人：中移（杭州）信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例涉及机器深度学习领域，公开了一种模型训练的方法、电子设备和计算机可读存储介质。上述模型的训练方法包括：基于预设的预训练模型进行迁移，构建目标模型；获取用于训练所述目标模型的训练集；将所述目标模型可视化，确定所述目标模型的模型结构；根据所述模型结构确定所述目标模型的待冻结层和非冻结层；其中，所述非冻结层为需要训练的网络层；根据所述训练集和所述目标模型，训练所述非冻结层。本发明实施例提供的模型训练的方法可以高度利用预训练模型的特征信息，提升目标模型的训练效果，有效地规避了模型过拟合的风险。
模型训练方法电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种疾病风险预测方法和设备-CN202011614912.X在审
发明人：张韬;赖志明;林志哲;蒋劲峰;薛佩姣 -专利权人：上海电气集团股份有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：通过获取设定时段的源域训练数据集和目标域训练数据集；根据所述源域训练数据集和所述目标域训练数据集，得到训练样本数据合集；基于所述训练样本数据合集对机器学习模型进行训练，建立疾病风险预测模型；获取目标域的目标对象的监测数据，基于所述疾病风险预测模型确定所述目标对象的发病概率。由于该方法采用源域训练数据集和目标域训练数据集变换结合，对机器学习模型进行训练，建立疾病风险预测模型，可以实现针对在可用于训练的有效数据不足时，提升确定目标对象的发病概率预测的准确率。
一种疾病风险预测方法设备

[发明专利]一种声学模型训练方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210225925.0在审
发明人：李鹏;许东星;梁家恩 -专利权人：云知声智能科技股份有限公司
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本申请涉及一种声学模型训练方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取多个语音以及多个语音对应的文本；训练多个语音以及多个语音对应的文本得到基础模型；根据基础模型确定目标语音对应的正向训练集和反向训练集；训练正向训练集和反向训练集得到声学模型。本申请通过基础模型在多个语音中搜索得到目标语音，在多个语音中搜索得到与目标语音发音相近的语音，目标语音组成了正向训练集，与目标语音发音相近的语音组成了反向训练集，训练正向训练集和反向训练集得到声学模型，声学模型不仅识别目标语音，而且能识别与目标语音混淆发音的语音，降低误唤醒的概率。
一种声学模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]业务模型超参数配置确定方法、装置、设备及存储介质-CN202011534124.X在审
发明人：刘亮;张晟 -专利权人：中国移动通信集团江苏有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种业务模型超参数配置确定方法、装置、设备及存储介质，方法包括根据训练目标，在预设的历史任务表中确定多个第一训练任务；计算目标训练任务与多个第一训练任务中每个第一训练任务之间的距离；将第二训练任务的超参数配置作为一个超参数样本，以得到目标训练任务的目标超参数样本集，其中，第二训练任务是多个第一训练任务中距离小于预设阈值的第一训练任务；将目标超参数样本集发送至模型训练模块，以使模型训练模块基于目标超参数样本集和第一超参数样本集，确定目标模型及目标超参数配置。根据本发明实施例的方法，能够基于历史经验确定业务模型的超参数配置，极大提升了模型训练的收敛速度，减少了训练次数。
业务模型参数配置确定方法装置设备存储介质

[发明专利]蒸馏系统的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202010887422.0在审
发明人：董大祥;覃安;黄鑫杰;王曦;刘毅;巩伟宝;侯珏 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了蒸馏系统的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及深度学习、云计算、图像处理和自然语言处理等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取第一终端设备发送的蒸馏训练请求，其中，所述蒸馏训练请求包括训练样本集和教师资源的目标类型；根据所述目标类型获取与所述教师资源对应的目标教师模型；将所述训练样本集输入至所述目标教师模型，生成目标训练结果，并将所述目标训练结果发送至所述第一终端设备，以使所述第一终端设备根据所述训练样本集和所述目标训练结果训练学生模型，有效提高蒸馏系统的计算效率。
蒸馏系统训练方法装置设备存储介质

[发明专利]目标检测、识别及训练方法、设备及存储介质-CN202210188681.3在审
发明人：冯旭;王语斌 -专利权人：同盾科技有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V10/772 文献下载
摘要：本公开提供一种目标检测、识别及训练方法、设备及存储介质，所述方法包括基于预先设定的数据标注规则标注第一训练数据集，根据标注后的第一训练数据集训练数据标注模型；根据训练后的数据标注模型标注第二训练数据集，构建目标检测训练数据集；根据所述目标检测训练数据集训练目标检测模型，获取所述目标检测模型的训练输出结果和预先获取的真实标签的差异值，根据所述差异值更新所述目标检测模型的网络权重，以使所述差异值满足预设阈值条件本公开的方法能够有效提高标注效率并且对于小目标对象检测准确度高。
目标检测识别训练方法设备存储介质

[发明专利]一种基于主动学习的神经网络黑盒攻击方法-CN202211188638.3在审
发明人：翔云;胡晋瑄;李宇浩;陈作辉;朱家琪;宣琦 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06V10/778 文献下载
摘要：一种基于主动学习的神经网络黑盒攻击方法，包括：(S1)：用目标训练数据对目标模型进行训练，非目标训练数据的替代模型训练数据对本地的替代模型进行预训练；(S2)：使用主动学习的方法对于非目标的训练数据进行筛选，重训练S1中预训练过的模型；(S3)：使用对抗攻击方法对于S2训练的替代模型生成对抗样本，迁移到目标模型进行攻击；本发明提出的替代模型训练方法在灰盒设置的情况下大大减小了对于目标模型的请求次数，减小了请求成本，在黑盒设置下提升了对于目标模型的攻击成功率。
一种基于主动学习神经网络黑盒攻击方法

[发明专利]一种基于机器学习模型的训练方法及装置-CN202010598094.2在审
发明人：许庶;郭灿 -专利权人：上海优扬新媒信息技术有限公司
申请日： 2020-06-28 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器学习模型的训练方法及装置，该方法包括：基于每个训练样本对当前机器学习模型分别进行单次训练，获取每个训练结果满足预设条件的训练样本的初始特征贡献度集合，在每个初始特征贡献度集合中确定目标特征贡献度，目标特征贡献度集合中的目标特征贡献度均大于所述初始特征贡献度集合中的其他特征贡献度，基于各个目标特征贡献度集合，构建目标训练样本，基于所述目标训练样本对所述当前机器学习模型进行训练，上述的训练方法中，所述目标训练样本中保留的是特征贡献度较大的目标特征，对所述当前机器学习模型训练的准确度影响较小，相较于人工筛选，不但速度快，而且不影响模型训练的准确度。
一种基于机器学习模型训练方法装置

[发明专利]目标追踪系统-CN201611105151.9有效
发明人：姚颂 -专利权人：赛灵思电子科技（北京）有限公司
申请日： 2016-12-05 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提出了一种目标追踪系统，包括：目标特征训练模块，在傅里叶域训练当前视频图像帧中目标区域的图像信息以获取当前训练特征；候选特征训练模块，在傅里叶域训练下一视频图像帧中多个候选目标区域的图像信息以获取多个候选训练特征；目标区域计算模块，根据所述当前训练特征和所述多个候选训练特征从多个候选目标区域中选择预测的下一目标区域；其中，所述目标特征训练模块和所述候选特征训练模块使用同一个由逻辑硬件实现的傅里叶变换模块进行傅里叶域的训练傅里叶域内的特征训练能够在包含大量样本以提升追踪准确性的同时保证极低的计算量，而复用的FFT硬件单元的实现则进一步确保了极低的功耗和硬件资源使用量。
目标追踪系统

[发明专利]神经网络生成方法及装置、电子设备和存储介质-CN202011558527.8在审
发明人：袁坤;李全全;崔磊 -专利权人：深圳市商汤科技有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开涉及一种神经网络生成方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：响应于针对目标神经网络的网络设置操作，根据被选中的神经网络进行网络设置，得到目标神经网络；响应于针对目标神经网络的训练操作，基于预设的训练数据集以及被选中的训练方式训练目标神经网络，得到训练后的目标神经网络；响应于针对训练后的目标神经网络的测评操作，根据预设的测试数据集，确定训练后的目标神经网络的图像分类效果；在图像分类效果达到目标分类标准的情况下，将训练后的目标神经网络作为最终的目标神经网络本公开实施例可提高目标神经网络与应用场景的适应性。
神经网络生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、目标检测方法及其装置-CN202111537999.X在审
发明人：周经纬;殷俊;潘华东;李中振;巩海军 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练方法、目标检测方法及其设备，该方法包括：获取不同模态的训练图像，其中，不同模态的训练图像基于不同的成像原理得到；将不同模态的训练图像输入不同的目标检测模型，以获取每个目标检测模型的输出结果，其中，目标检测模型的数量与模态数量一致；基于一个目标检测模型的输出结果以及其他目标检测模型的输出结果，获取该目标检测模型的互蒸馏损失；按照目标检测模型的互蒸馏损失进行模型训练；基于多个训练完成的目标检测模型，得到最终的目标检测模型。本申请的目标检测方法引入多模态数据，并利用模态间的互蒸馏进行模型训练，能够有效提高特征质量，优化训练流程，提高模型鲁棒性。
模型训练方法目标检测及其装置

[发明专利]一种无监督的跨域行人重识别方法及系统-CN201910712781.X有效
发明人：谭铁牛;王亮;张彰;李达;单彩峰 -专利权人：中科人工智能创新技术研究院（青岛）有限公司
申请日： 2019-08-02 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种无监督的跨域行人重识别方法及系统，该方法包括以下步骤：构建源域训练集和目标域训练集；将源域训练集中训练图像转换到目标域，生成与目标域相关的图像数据；利用生成的图像数据，训练初始的行人重识别模型；基于训练好的行人重识别模型，提取目标域训练集中每张训练图像的局部特征；利用提取的局部特征，对目标域训练集中训练图像数据进行聚类分析；基于聚类分析结果确定目标域训练集中最优训练样本；利用生成的图像数据和确定的最优训练样本，重新训练行人重识别模型，依次重复，直到达到迭代停止条件，得到最终的行人重识别模型；获取目标域中待识别的图像数据，利用最终得到的行人重识别模型对待识别的图像数据进行识别。
一种监督行人识别方法系统

[发明专利]输电线路安全隐患目标检测模型训练方法及装置-CN201911077359.8有效
发明人：吕昌峰;陈兆文;刘洪源;韩晶 -专利权人：济南信通达电气科技有限公司
申请日： 2019-11-06 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本申请公开了一种输电线路安全隐患目标检测模型训练方法及装置，用以解决现有的输电线路安全隐患目标检测模型在训练时，对训练数据进行标注的时间过长、训练数据利用率低的问题。该方法根据已标注的训练数据，训练目标检测模型；采用目标检测模型，对未标注的训练数据进行检测，得到检测结果；根据训练好的输电线路安全隐患目标分类模型，对所述检测结果进行分类，得到安全隐患目标分类结果，并对符合预设条件的未标注训练数据进行标注；对不符合所述预设条件的未标注训练数据进行聚类，并根据聚类结果，对不符合所述预设条件的未标注训练数据进行标注；根据标注完成的所有未标注训练数据，对经过训练的所述目标检测模型再进行训练。
输电线路安全隐患目标检测模型训练方法装置

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