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]问题标注方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210289574.X在审
  • 李帅 - 康键信息技术(深圳)有限公司
  • 2022-03-23 - 2022-06-07 - G06F16/332
  • 本发明涉及人工智能领域,揭露一种问题标注方法、装置、电子设备以及存储介质,所述方法包括:获取训练对话数据,识别训练对话数据中的训练问题意图和训练回复意图;计算训练问题意图和训练回复意图的意图关联度,根据意图关联度,构建训练问题意图和训练回复意图的关联矩阵;接收离线对话数据,并识别离线对话数据的离线问题和离线回复,利用预设的分类模型识别离线回复的离线问题类别;根据离线问题类别,从关联矩阵中查询满足预设条件的训练问题意图,并将训练问题意图对应的训练回复意图作为离线问题的回复离线意图。此外,本发明还涉及区块链技术,所述离线问题类别可存储于区块链中。本发明可以提高问题标注的效率。
  • 问题标注方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种智能家居训练离线语音固件的方法及装置-CN201911295463.4有效
  • 任思阳;房好帅 - 青岛海信智慧生活科技股份有限公司
  • 2019-12-16 - 2022-12-16 - G10L15/22
  • 本发明实施例提供了一种智能家居训练离线语音固件的方法及装置,该方法包括终端设备获取离线语音固件的训练请求,训练请求包括待训练的语音指令文案,根据待训练的语音指令文案,确定待训练的语音指令对应的语音训练方案,将语音训练方案展示给用户,以使用户根据语音训练方案输入语音信息,在接收到用户输入的语音信息后,根据用户输入的语音信息,生成语音指令文案对应的离线语音固件,将离线语音固件发送给离线语音设备,以使离线语音设备存储离线语音固件并根据离线语音固件识别用户发出的语音控制指令,可以解决现有离线语音设备语音识别度低、语音语义定义固定与局限的问题,从而丰富离线语音设备实用功能,提升用户体验。
  • 一种智能家居训练离线语音方法装置
  • [发明专利]一种人脸跟踪方法-CN201010237424.1有效
  • 唐霖;董初宁;姜涛 - 上海摩比源软件技术有限公司
  • 2010-07-27 - 2011-02-09 - G06K9/00
  • 本发明公开的是一种人脸跟踪方法,包含离线训练方法和在线跟踪方法;离线训练方法包含多层结构人脸模型训练方法和人脸特征点的离线模板训练方法;多层结构人脸模型训练方法为在线跟踪方法提供人脸模型,离线模板训练方法为在线跟踪方法提供人脸特征点离线模板;多层结构人脸模型训练方法包含如下步骤:选取适当的人脸图像作为训练样本;对人脸图像的特征点进行标记;得到基准形状模型;得到全局形状模型;得到局部形状模型。
  • 一种跟踪方法
  • [发明专利]模型训练方法和装置-CN202011459323.9有效
  • 郑志升;张杨 - 上海哔哩哔哩科技有限公司
  • 2020-12-11 - 2022-09-16 - G06F16/182
  • 本申请实施例提供了一种模型训练方法,方法包括获取离线行为特征数据集,将离线行为特征数据集有序地存储至目标存储单元;接收对存储至目标存储单元中的离线行为特征数据集的流批数据拉取请求;基于流批数据拉取请求依次从离线行为特征数据集中拉取对应时间区段的离线行为特征数据,并根据拉取到的离线行为特征数据生成第一训练样本数据;将生成的所有的第一训练样本数据输入至待训练模型中进行训练,以得到初始预估模型;获取在线行为特征数据,并根据在线行为特征数据生成第二训练样本数据;将第二训练样本数据输入至初始预估模型中进行训练本申请能够提高点击率预估模型的训练效率。
  • 模型训练方法装置
  • [发明专利]模型训练方法、装置及计算机设备-CN202011462461.2有效
  • 张杨;刘方奇 - 上海哔哩哔哩科技有限公司
  • 2020-12-11 - 2023-08-25 - G06F18/214
  • 本申请公开了一种模型训练方法、装置及计算机设备,该方法包括:获取离线用户数据集,将所述离线用户数据集有序地存储到目标存储单元;接收目标时间区段的离线用户数据拉取请求;根据所述离线用户数据拉取请求在所述目标存储单元中查询出对应于所述目标时间区段的目标离线用户数据集;将所述目标离线用户数据集从所述目标存储单元中拉取出来,并根据所述目标离线用户数据集生成对应的训练数据用于对预设的模型进行模型训练。本申请能够缩短模型训练过程中对于训练数据的预处理的耗时,提升模型训练效率。
  • 模型训练方法装置计算机设备
  • [发明专利]一种择优近端策略优化方法-CN202111386878.X在审
  • 黄仲霆 - 广州捷锐企业管理有限公司
  • 2021-11-22 - 2022-02-15 - H04W24/02
  • 本发明提供一种择优近端策略优化方法,包括以下步骤:通过离线网络构建经验重放池,并在构建经验重放池的过程中,同时训练离线网络的离线CRITIC子网络中的各个critic离线模型,得到初步训练后的离线网络;采用经验重放池的样本,对离线网络和在线网络进行协同在线训练。本发明提供一种择优近端策略优化方法,可有效提高在线网络的训练效率,得到满足实际环境反馈要求的在线网络。
  • 一种择优策略优化方法

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