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]一种模型的选取方法、装置、电子设备及存储介质-CN201911414989.X在审
  • 陈孟科 - 深圳云天励飞技术有限公司
  • 2019-12-31 - 2021-07-16 - G06K9/62
  • 本发明实施例提供一种模型的选取方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括以下步骤:将目标样本输入到模型中进行,得到结果,所述模型包括N个模型参数,N为大于1的整数;将每个模型参数对应的结果与所述目标样本进行对比,根据对比结果计算每个模型参数对应的结果的评价分数;选取M个最高评价分数对应的模型参数,其中,M大于等于1,且M小于N。根据所述M个最高评价分数对应的模型参数确定对应的模型。本发明能够选取出最优的模型参数对应的最优的模型,使得在进行数据时,使用最优的模型对数据进行,进而有效提高数据效率。
  • 一种模型选取方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]增量式算法的方法、电子设备及存储介质-CN202210193083.5在审
  • 潘启灏;张鼎;徐红艳;李永超;黄飞 - OPPO广东移动通信有限公司
  • 2022-02-28 - 2022-05-31 - G06K9/62
  • 本申请实施例公开了一种提供了一种增量式算法的方法、电子设备及存储介质,用于划分式与层次的组合模型,该模型可由划分式快速得到数较多的结果,在此基础上进行目标数的层次,该组合模型可以在更换数时避免重复本申请实施例方法包括:在首次时,将第一数据集,使用MiniBatchK‑means算法进行划分,得到模型;将第二数据集输入至所述模型中,调整中心点,进行识别,输出数k=m的初步结果;将所述初步结果输入到层次模型中,输出目标数k=n的结果,nm,n和m为正整数。
  • 增量算法方法电子设备存储介质
  • [发明专利]模型构建方法以及装置-CN201811482909.X有效
  • 韩伟伟;任建伟;周扬 - 创新先进技术有限公司
  • 2018-12-05 - 2023-08-11 - G06F18/214
  • 本申请提供模型构建方法以及装置,所述模型构建方法,包括:对业务数据进行特征处理,获得数据样本及其业务特征指标;根据所述业务特征指标确定数据库中与所述数据样本相似的历史数据样本;基于所述数据样本,采用方法构建模型;所述方法包括基于所述历史数据样本进行模型构建所采用的学习算法。所述模型构建方法实现了模型构建的自动化,无需人工介入,减少人力分析成本,降低方法的使用难度。
  • 模型构建方法以及装置
  • [发明专利]基于联邦学习的模型训练系统及方法-CN202310278688.9有效
  • 郑小林;胡梦玲;陈超超;刘伟明 - 杭州金智塔科技有限公司
  • 2023-03-21 - 2023-10-20 - G06F16/35
  • 本说明书实施例提供基于联邦学习的模型训练系统及方法,目标客户端利用本地样本文本对本地模型进行训练,获得本地中心数据并发送至服务端;服务端根据至少两个客户端对应的本地中心数据,生成全局中心数据并发送至至少两个客户端;目标客户端根据本地中心数据和全局中心数据计算对齐损失值,根据本地模型通过训练得到的损失值和对齐损失值,对本地模型进行调参根据调参结果将满足训练条件的本地模型模型参数发送至服务端;服务端根据至少两个客户端对应的模型参数计算目标模型参数并发送至至少两个客户端;目标客户端用于基于目标模型参数对本地模型进行更新获得目标模型
  • 基于联邦学习模型训练系统方法
  • [发明专利]模型构建方法、装置、设备与介质-CN202210229151.9在审
  • 赵高枫;文俊杰;李金龙 - 招商银行股份有限公司
  • 2022-03-08 - 2022-07-29 - G06F16/33
  • 本发明涉及人工智能技术领域,公开了一种模型构建方法、装置、设备与介质。本发明通过获取构建模型的训练语料;基于预先训练好的模型,对所述训练语料进行处理,得到对应的结果,其中,结果包括标签以及标签对应的语料;基于所述结果中的标签以及对应的语料进行模型训练和预测,根据模型训练和预测结果确定目标意图识别模型。上述自动生成目标意图识别模型的方法,减少了在熟悉业务点以及数据标注过程中投入的时间,加速梳理业务点以及标注业务语料,提高了构建目标意图识别模型的效率,降低了人力成本。
  • 模型构建方法装置设备介质
  • [发明专利]文本方法、装置、处理设备及存储介质-CN202110238054.1有效
  • 浦嘉澍;毛晓曦;范长杰;胡志鹏 - 网易(杭州)网络有限公司
  • 2021-03-04 - 2022-07-12 - G06F16/35
  • 本发明提供一种文本方法、装置、处理设备及存储介质,涉及数据处理技术领域。包括:采用预设的多个语言模型中每个语言模型对待处理文本进行识别,得到文本特征,不同语言模型为预先采用基于样本对话文本得到的不同特征学习文本数据进行训练得到的文本特征识别模型;采用每个语言模型对应的算法对每个语言模型输出的文本特征,得到结果;对多个结果融合,得到待处理文本的目标结果。基于多个语言模型对待处理文本进行识别得到多个文本特征,使得识别的待处理文本的文本特征更加准确;继而采对应的算法对文本特征,得到多个结果,对多个结果融合获取目标结果,也提高了结果的准确性
  • 文本方法装置处理设备存储介质
  • [发明专利]一种针对人脸深度的多层次去偏方法-CN202210921862.2在审
  • 陈晋音;曹志骐;郑海斌 - 浙江工业大学
  • 2022-08-02 - 2022-12-30 - G06V10/762
  • 一种针对人脸深度的多层次去偏方法,包括:(1)获取人脸数据集;(2)对获取的人脸数据集基于数据增强的方法进行预处理,来扩充数据集;(3)搭建深度模型,设计深度表征学习模型模型,通过反馈机制实现深度;(4)深度表征学习去偏,基于均值滤波对深度表征学习模型中的偏见神经元进行去偏;(5)算法去偏,基于生成式对抗网络对算法K‑Means进行数据去偏,搭建去偏生成网络和去偏判别网络,设计针对算法去偏的损失函数;(6)交替联合去偏,对步骤(4)和步骤(5)已经完成去偏操作的模型进行交替联合,即将深度表征学习模型模型组合成深度模型,对深度模型进行一个联合去偏。
  • 一种针对深度多层次偏方
  • [发明专利]一种文本模型的训练方法及基于此的文本方法-CN202310379154.5在审
  • 廖列法;姚秀 - 江西理工大学
  • 2023-04-11 - 2023-07-07 - G06F18/23
  • 本发明提供一种文本模型的训练方法,所述方法包括:S1、获取训练集、初始模型,所述初始模型包括预训练的BERT模型、预训练的深度编码模型以及模块,其中,所述训练集包括多个类别的文本数据,所述预训练的深度编码模型包括编码器、隐含层和解码器;S2、采用步骤S1得到的训练集多次迭代训练由步骤S1中获得的初始模型至收敛,其中,收敛后的初始模型中的预训练的BERT模型、预训练的深度编码模型中的编码器、模块组成最终的文本模型本发明解决传统深度方法的嵌入与的分离问题,并且其提高了的文本模型效果。
  • 一种文本模型训练方法基于
  • [发明专利]一种方法及装置-CN201110041200.8有效
  • 陈建群;杨志峰;刘建;贺鹏程;崔岩;肖战勇 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2011-02-18 - 2019-04-26 - G06F16/906
  • 本发明公开了一种方法及装置,其中,一种方法包括:通过MinHash模型为多个用户划分类别,存储所述MinHash模型的哈希函数,以及存储所述多个用户的哈希值与所述类别的对应关系;通过所述MinHash模型的哈希函数确定新用户的哈希值;根据所述哈希值与所述类别的对应关系,确定所述新用户的哈希值对应的类别。通过确定MinHash模型的哈希函数以及哈希值与类别的对应关系,实现利用已有的MinHash模型将新用户快速重聚,不再需要重新生成模型,提高对新用户的效率。
  • 一种方法装置
  • [发明专利]一种预测空气质量的方法-CN201611076083.8在审
  • 王玲;肖希元;孟建瑶 - 北京科技大学
  • 2016-11-29 - 2017-05-31 - G06K9/62
  • 本发明提供一种预测空气质量的方法,能够自动确定HMM模型的隐状态数。所述方法包括获取观测序列;利用FCM算法对获取的所述观测序列进行,得到最优数及其相应的结果;根据结果,为每一建立一个HMM模型,再通过FCM算法确定每一的最佳数;将确定的每一的最佳数作为建立的HMM模型的隐状态数;根据所述结果,对建立的HMM模型进行训练,基于训练后的HMM模型,对空气质量进行预测。
  • 一种预测空气质量方法
  • [发明专利]对象模型的获取方法、对象方法及装置-CN202111296472.2在审
  • 卞天;徐挺洋;荣钰;赵沛霖 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-11-03 - 2022-04-15 - G06K9/62
  • 本申请提供了一种对象模型的获取方法、对象方法及装置,涉及图数据处理技术领域,该方法包括:对于每个样本图数据包括的每个样本节点,以每个样本节点的原始特征向量和每个样本节点的邻居节点集合为对象模型的输入,输出每个样本图数据的更新隐藏特征表示,根据每个样本图数据的更新隐藏特征表示、c个待学习中心的均值向量、c个真实中心的均值向量和每个样本图数据的图类别标签,计算共识损失函数,反向传播调整对象模型模型参数,以得到优化共识损失函数,根据与优化共识损失函数对应的对象模型的目标模型参数,得到对象模型。通过该方法得到的对象模型可提高对象的准确性。
  • 对象模型获取方法装置

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