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[发明专利]信息处理器、信息处理方法和程序-CN201210312509.0在审
发明人：佐藤达人;后藤智彦;望月大介;望月俊助;孙赟;冈村祐纪;八重田岳 -专利权人：索尼公司
申请日： 2012-08-29 - 公布日： 2013-03-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：信息处理器包括：检测单元，检测图像的拍摄对象区域；特征量产生单元，针对每个检测到的拍摄对象区域，产生至少包括拍摄对象区域的位置信息的特征量；组合特征量产生单元，通过组合针对每个拍摄对象区域产生的特征量来产生与图像对应的组合特征量；以及识别单元，基于产生的组合特征量识别与在图像中出现的拍摄对象的组合相对应的标记。
信息处理器信息处理方法程序

[发明专利]基于图学习的药物疾病关联关系预测方法及相关设备-CN202310151866.1在审
发明人：雷柏英;唐嘉兰;陈玮琳;汪天富 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图学习的药物疾病关联关系预测方法及相关设备，方法包括：获取药物相似度网络和获取疾病相似度网络；根据药物相似度网络获取各待判断药物对应的药物特征向量，根据疾病相似度网络获取各待判断疾病对应的疾病特征向量，根据上述药物特征向量和上述疾病特征向量进行组合获得多个组合特征向量，分别获取各上述组合特征向量对应的药物疾病关联关系，其中，一个上述组合特征向量由一个上述药物特征向量和一个上述疾病特征向量拼接获得，一个组合特征向量对应的药物疾病关联关系是该组合特征向量对应的待判断药物和待判断疾病之间的关联关系
基于学习药物疾病关联关系预测方法相关设备

[发明专利]一种垃圾网页识别方法-CN201710558799.X有效
发明人：董一鸿;金宏桥;李龙洋 -专利权人：宁波大学
申请日： 2017-07-11 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明涉及一种垃圾网页识别方法，从已识别的网页中随机选取数目相同的已被标记的垃圾网页和已被标记的非垃圾网页构建训练集，统计训练集中每个训练网页对应的有向图三角的数目，将得到的有向图三角特征与网页中包含的链接特征、链接组合特征、网页标签特征进行组合，使用随机森林对组合特征集进行训练，得到四个训练模型；将未识别网页的有向图三角特征与未识别网页的链接特征、链接组合特征进行组合，四组未识别网页的测试组合特征集分别对应输入到步骤(3)得到的四个训练模型中进行测试，分别得到4个网页标签特征测试结果。本发明的优点在于：使用有向图三角特征提高了垃圾网页识别的准确率。
一种垃圾网页识别方法

[发明专利]一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备-CN202211060836.1有效
发明人：赵闻飙;林晓彤 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书公开了一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例中针对将用户数据涉及维度进行组合后的每个维度组合，将用户数据中该维度组合内包含的维度对应的数据输入到特征表示模型中，得到该维度组合对应的特征数据以同一用户在不同维度组合对应的特征数据之间的偏差最小化为优化目标，对特征表示模型进行训练。最后，特征表示模型将提取的特征数据输入业务模型，使业务模型执行业务。在此方法中，将同一用户的不同维度组合对应的特征数据之间偏差最小化为目标，训练特征表示模型，可以使特征表示模型学习到不同维度下的数据之间的隐含关系，从而提高特征表示模型表示特征数据的准确性以及业务模型执行业务的准确性
一种模型训练方法装置存储介质电子设备

[发明专利]视频封面选取方法、介质、装置和计算设备-CN202210628727.9在审
发明人：赵栋;许盛辉;潘照明 -专利权人：杭州网之易创新科技有限公司
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：该方法包括：获取目标视频的标题和多个候选图片帧，将目标视频的标题和每个候选图片帧分别进行组合，得到多个封面组合；提取每个封面组合的特征；分别将每个封面组合的特征和多个热点视频的特征进行对比，得到每个封面组合的多个相似度；根据每个封面组合的多个相似度，计算得到每个封面组合的热点分值；将热点分值最高的封面组合的候选图片帧作为目标视频的封面。以上方案，通过对比每个封面组合的特征和多个热点视频的特征，得到每个封面组合的热点分值，以热点分值为标准实时选取的视频封面能够贴近实时热点，有利于提高视频封面的时新性。
视频封面选取方法介质装置计算设备

[发明专利]一种基于组合特征的信息推荐方法、系统、设备及介质-CN202211577179.8在审
发明人：孙明珠 -专利权人：苏州摩多多信息科技有限公司
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于组合特征的信息推荐方法、系统、设备及介质，所述方法包括以下步骤：获取用户行为数据，基于用户行为数据构建向量集；基于用户行为数据和向量集执行分类召回操作，得到召回物品集；设置组合特征权重分配算法，基于召回物品集调用组合特征权重分配算法，得到组合权重；基于召回物品集和组合权重执行物品信息精排推荐操作；本发明能够采用向量关系、多种召回的策略以及组合特征的排序技术，进而深度挖掘了单个物品特征、物品间的关联关系，实现特征的深度解析和处理，最终更加准确和有效为用户提供信息推荐服务，克服流行性偏差和选择偏差带来的长尾问题；同时，能够更好的挖掘组合特征，提升推荐的准确度，优化用户体验。
一种基于组合特征信息推荐方法系统设备介质

[发明专利]基于人工智能的特征处理模型的训练方法及装置-CN201911422695.1在审
发明人：缪畅宇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供一种基于人工智能的特征处理模型的训练方法及装置；应用于内容推荐领域或内容问答领域，方法包括：获取样本对象的特征元素及对应特征元素的至少两个层级元素；层级元素用于构建对应特征元素的特征层级结构；特征层级结构中，上层级的第一层级元素映射至相邻下层级的至少一个第二层级元素，且至少一个第二层级元素的元素信息，用于组合表征第一层级元素的元素信息；对特征元素及至少两个层级元素进行组合，得到对应样本对象的组合特征样本；构建包括至少两种组合特征样本的样本集合；基于样本集合，训练特征处理模型，以使特征处理模型能够基于输入的目标对象的组合特征，输出相应的特征组合向量。
基于人工智能特征处理模型训练方法装置

[发明专利]一种基于特征选择的各向同性三维手势识别方法-CN201711021587.4有效
发明人：章田;张钰 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2017-10-27 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征选择的各向同性三维手势识别方法。现有三维手势识别算法没有考虑提取的手势相关特征对分类的贡献度，而冗余特征影响识别率。本发明对采集的手势三维坐标数据，提取24个特征输入随机森林模型中，按训练模型得到的各个特征重要性分数从大到小排列，在各个手势的k组排列好的24个特征中取各组前n个特征组合成组合特征，基于十折交叉验证方法和高斯朴素贝叶斯识别模型，得到24组组合特征下高斯朴素贝叶斯识别模型的识别率；根据各组组合特征下高斯朴素贝叶斯识别模型的识别率高低决定选取由前几个特征组合成的组合特征用于最终的识别模型。本发明不仅减少特征相关数据的采集量，简化模型计算，还能提高识别率。
一种基于特征选择各向同性三维手势识别方法

[发明专利]图像分类方法、装置、存储介质以及内窥镜成像设备-CN201910161562.7有效
发明人：陈嘉伟;李悦翔;郑冶枫 -专利权人：腾讯医疗健康（深圳）有限公司
申请日： 2019-03-04 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例可以获取生命体组织在不同时间点的图像；对图像进行特征提取，得到图像的图像特征集；在图像特征集之间进行特征集组合操作，得到特征集组合结果；对特征集组合结果中的图像特征进行特征排序，得到排序后组合结果；根据排序后组合结果确定图像的共同病理类型。在本方案中，每个图像表达相同病理时的特征信息存在差异，故可以通过对每个图像分别提取图像特征，以获得它们之间有差异的图像特征，再综合这些有差异的图像特征进行病理分类，从而通过联合决策的方式对图像的病理信息作出全局考虑
图像分类方法装置存储介质以及内窥镜成像设备

[发明专利]基于改进YOLO-V3的目标检测系统、方法及终端-CN202010333517.8有效
发明人：田鹏程 -专利权人：上海锘科智能科技有限公司
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLO‑V3的目标检测系统，包括：图像获取模块、图像预处理模块、darknet‑39主干网络模块、多尺度卷积层特征组合模块、加权特征融合模块和预测模块，darknet‑39主干网络模块采用darknet‑39主干网络模型提取图像特征，得到5个不同尺度卷积层的特征图；多尺度卷积层特征组合模块用于将5个不同尺度卷积层的特征图进行最优组合得到组合特征图；加权特征融合模块用于对组合特征图进行加权特征融合；预测模块用于采用YOLO‑V3算法对融合后的特征图进行回归预测，得到目标检测结果。该系统网络模型较小，加快目标检测速度，增强了网络特征融合效果，实现了更好的检测结果。
基于改进 yolo v3 目标检测系统方法终端

[发明专利]基于联邦学习的特征选择方法及装置-CN202110586890.9在审
发明人：李三川;余韦;余凤丽;杨猛;陶涛;徐海勇 -专利权人：中移动信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于联邦学习的特征选择方法及装置，所述方法包括：获取多个初始特征，构成初始特征集，并将初始特征集加入特征组合集；特征子集确定步骤：依次遍历初始特征集中的各初始特征，并在每次遍历时剔除对应的初始特征，得到特征子集；特征评估步骤：计算各特征子集对应的评估值，将最大评估值对应的特征子集添加至特征组合集；以最大评估值对应的特征子集作为初始特征集，循环执行特征子集确定步骤和特征评估步骤，直至初始特征集中的特征个数达到阈值；基于特征组合集，确定特征组合集中各特征对应的沙普利值，并选取沙普利值大于预设值的特征作为联邦学习的样本特征。
基于联邦学习特征选择方法装置

[发明专利]车辆行驶工况的识别方法、装置、车辆及存储介质-CN202211194619.1有效
发明人：徐显杰;张扬;杨红;汪光;袁亚东 -专利权人：天津所托瑞安汽车科技有限公司;所托（杭州）汽车智能设备有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供车辆行驶工况的识别方法、装置、车辆及存储介质，该方法包括：采集车辆在行驶过程中预设特征参数组合的行驶数据；将预设特征参数组合的行驶数据输入到经过训练的车辆工况识别模型中，以获得车辆的行驶工况；其中，车辆工况识别模型为基于预设特征参数组合的训练样本对预先构建的神经网络训练得到的；预设特征参数组合为基于每种候选特征参数组合的测试结果，从多种候选特征参数组合中筛选得到的；每种候选特征参数组合的测试结果为使用与其对应的候选车辆工况识别模型进行测试的测试结果，每种候选车辆工况识别模型为基于该种候选特征参数组合的训练样本训练得到的。
车辆行驶工况识别方法装置存储介质

[发明专利]并发症风险预警方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210451031.3在审
发明人：高荣华;冯璐;李奇峰;马为红;余礼根 -专利权人：北京市农林科学院信息技术研究中心
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种并发症风险预警方法，包括：提取目标生物体的所有症状特征，以确定症状特征向量组合；将所述症状特征向量组合输入至并发症风险预警模型，以获取所述症状特征向量组合所对应的所有并发症的预警级别；所述症状特征向量组合是所有症状特征向量化表示的组合；所述并发症风险预警模型是基于多个特征向量组合样本，以及各特征向量组合样本对应的并发症预警级别标签训练获取的。
并发症风险预警方法装置电子设备存储介质

[发明专利]工艺文件编制方法、装置、设备及存储介质-CN202110427132.2有效
发明人：吴美雨;廖勇;陈文刚;覃存君;韦巧;朱成新 -专利权人：东风柳州汽车有限公司
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06F30/12 文献下载
摘要：本发明涉及汽车技术领域，公开了一种工艺文件编制方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待编制工艺文件的零件特征图，并确定所述零件特征图的第一测点；基于所述第一测点对所述零件特征图进行编号处理，得到待组合零件特征图；在接收到选区指令时，确定所述选区指令的选区边界坐标；基于所述选区边界坐标对所述待组合零件特征图进行组合处理，得到目标工艺文件。通过对零件特征图进行自动编号，得到待组合零件特征图，以及对待组合零件特征图进行自动组合，得到目标工艺文件，由于编号与组合图例过程无需人工参与，从而有效地消除了人工错误，显著提高编制效率。
工艺文件编制方法装置设备存储介质

[发明专利]基于智能检测的风险评估方法、装置、设备及介质-CN202310185882.2有效
发明人：朱峻;黄小军 -专利权人：深圳市森盈智能科技有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了基于智能检测的风险评估方法、装置、设备及介质，方法包括：接收基础信息并判断其中的性状结果是否符合性状判断条件，若符合，则根据特征提取模型从基础信息的图像信息提取图像特征信息，将性状结果转换为性状特征信息并与图像特征信息组合得到组合特征信息，根据评估模型对组合特征信息进行风险评估得到基础风险评估值，根据组合计算公式计算基础风险评估值与基础信息中个人信息对应的风险评分值。上述的基于智能检测的风险评估方法，获取图像信息中的图像特征信息并与性状特征信息组合，通过组合计算公式进行组合计算，能够实现对基础信息进行综合评估分析，并得到准确的风险评分值，大幅提高了进行患癌风险评估的准确性
基于智能检测风险评估方法装置设备介质