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[发明专利]一种网络问题的确定方法及装置-CN201810643609.9有效
发明人：张明福;张国华;张琪斌 -专利权人：亿阳信通股份有限公司
申请日： 2018-06-21 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： H04L41/0823 文献下载
摘要：本发明提供了一种网络问题的确定方法及装置，方法包括：获取目标网络表征；基于目标网络表征在目标案例库中查找与目标网络表征匹配的目标案例；若在目标案例库中查找到目标案例，则通过目标案例确定目标网络表征对应的网络问题；若在目标案例库中未查找到目标案例，则基于目标网络表征通过目标规则库、目标案例库确定候选网络问题集合，将候选网络问题集合中与目标网络表征相关性最大的候选网络问题确定为目标网络表征对应的网络问题。由此可见，本发明提供的网络问题的确定方法及装置可基于目标网络表征，利用目标案例库和目标规则库自动确定出网络问题，而不依赖于网优人员，因此，能够提高网络优化的效率，降低网络优化的成本。
一种网络问题确定方法装置

[发明专利]疾病与基因关系预测方法、装置、电子设备及介质-CN202310480960.1在审
发明人：刘小双 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明涉及数字医疗及人工智能领域，揭露一种疾病与基因关系预测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：构建疾病相似度网络、基因与疾病关系网络、第一整合网络及第二整合网络；提取第一整合网络、第二整合网络及基因与疾病关系网络的表征向量，得到第一表征向量、第二表征向量及关系节点表征向量，对第一表征向量、第二表征向量及关系表征向量进行加权求和，得到第一目标节点表征向量及第二目标表征向量；对第一目标表征向量及第二目标表征向量进行加权求和，得到目标表征向量；对目标表征向量进行线性计算，得到目标表征向量中待分析基因数据与待分析疾病数据相关的概率。
疾病基因关系预测方法装置电子设备介质

[发明专利]一种数据处理方法、装置及计算机设备、存储介质-CN202211571846.1有效
发明人：李晨;蔡红云;程序;何峰;彭佳臻 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： A63F13/60 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置及计算机设备、存储介质，该数据处理方法包括：获取业务场景中的目标业务对象在目标对象特征下的对象特征值，目标对象特征为连续特征；基于目标对象特征所在的特征空间内的连续性信息，提取目标业务对象在目标对象特征下的对象特征值所对应的目标表征信息；其中，目标表征信息用于在目标对象特征对应的表征空间中，表征目标业务对象在目标对象特征下的对象特征值；在业务场景中，根据目标表征信息对目标业务对象进行业务处理采用本申请实施例，可以提取能够较为准确地表征连续特征的表征信息，从而可以提升基于表征信息的业务处理准确率。
一种数据处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种搜索信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110801267.0在审
发明人：王孟玄;刘振国;陈凯 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开关于一种搜索信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标对象在目标搜索区域输入的初始搜索信息、目标对象的对象属性信息，和候选表征信息；基于初始搜索信息和对象属性信息确定目标表征信息；基于目标表征信息和候选表征信息进行关联信息计算，得到目标表征信息与候选表征信息间的关联信息；基于关联信息从候选表征信息对应的候选搜索信息中确定目标搜索信息；向目标对象推荐目标搜索信息。利用本公开实施例提供的技术方案可以结合目标对象的输入信息和特性，灵活高效地实现个性化的搜索信息推荐。
一种搜索信息推荐方法装置电子设备存储介质

[发明专利]文本处理方法、装置和电子设备-CN202210888163.2在审
发明人：陈谦;张庆林;王雯 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请提供一种文本处理方法、装置和电子设备，该文本处理方法包括：获取目标文本，目标文本包括多个目标文字；将目标文本输入预先训练的语义表征模型进行编码处理，得到每个目标文字对应的隐层特征向量；以及，将目标文本输入预先训练的权重确定模型进行分析处理，得到每个目标文字的权重，目标文字的权重表示目标文字在目标文本中的重要性；根据隐层特征向量和权重，确定目标文本的目标表征向量，目标表征向量用于下游任务。在本申请实施例中，通过目标文字的权重和目标文字的隐层特征向量确定目标文本的目标表征向量，使得目标表征向量能够捕捉到文本的潜在语义，并且不需要对语义表征模型进行进一步的训练，简化目标表征向量的确定过程。
文本处理方法装置电子设备

[发明专利]信息检索方法和装置、存储介质及电子设备-CN202210547123.1在审
发明人：杨韬 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取信息检索请求，将目标问题信息和候选答案信息输入目标问答预测模型，通过目标问答预测模型将目标问题信息转换为目标问题表征向量，并将候选答案信息转换为原始答案表征向量，将原始答案表征向量转换成多个答案表征向量，并根据多个答案表征向量，确定用于表征候选答案信息的目标答案表征向量，根据目标问题表征向量和目标答案表征向量，确定目标问题信息与候选答案信息的匹配度，进而确定候选答案信息是否为与目标问题信息匹配的答案信息
信息检索方法装置存储介质电子设备

[发明专利]结合多表征特征以及目标预测法进行目标检测的方法-CN202211273911.2在审
发明人：朱佳梅;张健沛;邓春伟;张春志;薛龄季轩;陈刚 -专利权人：哈尔滨石油学院
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：结合多表征特征以及目标预测法进行目标检测的方法，属于目标检测算法领域。现有的目标检测方法不能完全发挥混合特征的多表征优势，候选区域生成算法耗费大量计算资源，严重影响目标检测的实时性。结合多表征特征以及目标预测法进行目标检测的方法，基于图像空间域和频域信息的多表征特征提取算法提取完备的图像特征，生成包含完备表征信息的特征图；区域建议网络利用多表征特征图预测可能出现目标的区域作为候选区域；待选区结合骨干网络生成的多表征特征图进行区域最大池化生成目标特征向量，并用来计算目标类型概率和目标边界框回归参数；目标检测。实现在不同场景下目标检测任务，并达到精准的效果。
结合表征特征以及目标预测进行检测方法

[发明专利]一种医学图像评估方法及装置-CN202210070408.0有效
发明人：于红刚;姚理文;卢姿桦;张丽辉 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种医学图像评估方法及装置，该方法首先对目标部位的初始医学图像进行分割，得到目标区域，再对目标区域进行处理，得到目标区域对应的第一形状表征值、第二形状表征值以及第三形状表征值，再根据第一形状表征值、第二形状表征值以及第三形状表征值，得到目标区域对应的病变系数，最后根据病变系数确定目标部位的评估结果，评估结果表征目标区域出现目标症状的概率。本申请中自动对目标部位的初始医学图像进行处理，得到初始医学图像中目标区域出现目标症状的概率，再根据出现目标症状的概率得到目标部位的评估结果，避免了依靠人工经验进行医学图像评估带来的误差，提高了医学图像评估结果的准确性
一种医学图像评估方法装置

[发明专利]一种基于表征模型的强鲁棒性高光谱目标检测方法-CN202310888680.4在审
发明人：穆廷魁;李致远 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种基于表征模型的强鲁棒性高光谱目标检测方法，对待测高光谱图像进行空间域分割，得到若干不同的子区域，基于改进的区域光谱协方差描述子构建鲁棒背景字典；对待测高光谱图像进行超像素分割，得到若干超像素区域；采用协作表征模型，依据鲁棒背景字典对各个超像素区域进行表征，将表征残差赋给超像素区域中的每个像素点，得到背景表征残差；采用稀疏表征模型，依据目标先验光谱信息对待测高光谱图像的每个像素点进行表征，得到目标表征残差；以背景表征残差与目标表征残差的差值为输出结果，输出值越大，表示属于目标的概率越大，通过阈值分割得到目标背景二分类图，实现目标探测。本发明能更加准确高效地检测识别目标，具有优越的性能。
一种基于表征模型强鲁棒性高光谱目标检测方法

[发明专利]对象推荐模型训练方法、推荐对象确定方法及装置-CN202310274863.7在审
发明人：甘淳井;胡斌斌;黄波;赵天宇;张志强;周俊 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：在每轮模型训练时，确定用户特征的用户特征嵌入表征、目标对象和用户交互对象的对象特征嵌入表征。从用户交互对象的对象特征嵌入表征中解耦出用户兴趣嵌入表征和用户从众嵌入表征；分别根据目标对象的对象特征嵌入表征以及用户特征嵌入表征与用户兴趣嵌入表征和用户从众嵌入表征之间的耦合结果确定目标对象表征、用户兴趣表征和用户从众表征；根据基于用户兴趣表征、用户从众表征与目标对象表征确定出的用户兴趣预测结果和用户从众预测结果调整对象推荐模型的模型参数。
对象推荐模型训练方法确定装置

[发明专利]评论情感分析方法及相关装置-CN202210741935.X在审
发明人：周峰 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请提供了一种评论情感分析方法及相关装置，首先，对评论文本进行第一预处理，得到原始评论表征，所述评论文本用于指示用户对目标产品的评价；然后，将所述原始评论表征与预设属性表征矩阵进行相似度比对，以确定至少一个候选属性表征，所述预设属性表征矩阵包括多个预设属性表征，所述多个预设属性表征为所述目标产品的多级分类标签所对应的表征；接着，对所述评论文本和与所述至少一个候选属性表征一一对应的候选属性文本进行第二预处理，得到目标评论表征；最后，将所述目标评论表征输入情感分类模型，确定所述评论文本对应的目标属性标签以及目标情感极性，所述目标情感极性包括负面和非负面。
评论情感分析方法相关装置

[发明专利]内容推荐方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品-CN202210540311.1在审
发明人：章立;谭怒涛;孙立波 -专利权人：百果园技术（新加坡）有限公司
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本申请公开了一种内容推荐方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，包括：接收目标用户通过客户端发送的内容推荐请求，获取用于表征目标用户对多种推荐场景的内容的行为的第一表征向量，用于表征目标用户对多种推荐场景的内容的偏好的第二表征向量，用于表征目标用户对多种推荐场景的内容的作者的行为的第三表征向量；根据第一表征向量、第二表征向量以及第三表征向量确定目标用户的相似用户；从相似用户的历史行为数据中提取属于目标推荐场景的内容作为候选内容；从候选内容中筛选出目标内容推荐到客户端，实现了用户对目标推荐场景的内容的行为数据稀疏时，通过多种推荐场景下用户的向量向用户推荐目标推荐场景的、用户感兴趣的内容。
内容推荐方法装置设备存储介质计算机程序产品

[发明专利]一种试样的表征方法-CN202011312307.7有效
发明人：刘军;魏强民 -专利权人：长江存储科技有限责任公司
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G01N23/223 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种试样的表征方法，所述方法应用于透射电子显微镜，包括：获取待表征试样，其中，待表征试样包含目标层和至少一个非目标层；根据目标层的第一电子能量损失谱、和非目标层的第二电子能量损失谱，确定第一能量损区间；选取第一能量损失区间中的能量损失值，作为透射电子显微镜的目标工作参数；在透射电子显微镜的能量过滤模式下和目标工作参数下，将透射电子显微镜所产生的电子束，投射至目标层和每一非目标层的表面，以得到待表征试样的表征图像；根据表征图像，确定目标层的表征参数，其中，表征参数包括目标层的厚度和目标层在试样中的空间分布。
一种试样表征方法

[发明专利]结合多表征特征以及候选区域生成法进行目标检测的方法-CN202211273845.9在审
发明人：朱佳梅;薛龄季轩;任洪娥;孙毅;刘玉兰;薛海霞 -专利权人：哈尔滨石油学院
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：结合多表征特征以及候选区域生成法进行目标检测的方法，属于目标检测算法领域。现有的目标检测方法不能完全发挥混合特征的多表征优势，候选区域生成算法耗费大量计算资源，严重影响目标检测的实时性。结合多表征特征以及候选区域生成法进行目标检测的方法，基于图像空间域和频域信息的多表征特征提取算法提取完备的图像特征，生成包含完备表征信息的特征图；区域建议网络利用多表征特征图预测可能出现目标的区域作为候选区域；待选区结合骨干网络生成的多表征特征图进行区域最大池化生成目标特征向量，并用来计算目标类型概率和目标边界框回归参数；目标检测。实现在不同场景下目标检测任务，并达到精准的效果。
结合表征特征以及候选区域生成进行目标检测方法

[发明专利]基于多表征特征提取法进行目标检测的方法-CN202211273861.8在审
发明人：朱佳梅;任洪娥;薛龄季轩;孙毅;张健沛 -专利权人：哈尔滨石油学院
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：基于多表征特征提取法进行目标检测的方法，属于目标检测算法领域。现有的目标检测方法不能完全发挥混合特征的多表征优势，候选区域生成算法耗费大量计算资源，严重影响目标检测的实时性。基于多表征特征提取法进行目标检测的方法，基于图像空间域和频域信息的多表征特征提取算法提取完备的图像特征，生成包含完备表征信息的特征图；区域建议网络利用多表征特征图预测可能出现目标的区域作为候选区域；待选区结合骨干网络生成的多表征特征图进行区域最大池化生成目标特征向量，并用来计算目标类型概率和目标边界框回归参数；目标检测。实现在不同场景下目标检测任务，并达到精准的效果。
基于表征特征提取进行目标检测方法

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