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[发明专利]一种保险用户分类模型建立方法、分类方法、装置及设备-CN202111420590.X在审
发明人：张子成;白玉坤;周国平;史振光;耿珍珍 -专利权人：泰康保险集团股份有限公司;泰康在线财产保险股份有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本文提供了一种保险用户分类模型建立方法、分类方法、装置及设备，所述方法包括：获取历史保险用户的用户保险数据和用户属性，以及所述历史保险用户所属区域的区域保险数据；确定所述用户保险数据和所述区域保险数据中不同数据的类型特征；将所述用户保险数据和所述区域保险数据中连续型数据通过分箱编码处理，得到转换后的连续型数据，并将所述用户保险数据和所述区域保险数据中类别型数据和编码后的连续型数据、以及用户属性整合成训练集数据；利用所述训练集数据对预设初始分类模型进行训练，得到训练后的保险用户分类模型，通过所述保险用户分类模型可以提高了对既存保险用户分类的准确性，进而为保险服务提供了可靠性指导。
一种保险用户分类模型建立方法装置设备

[发明专利]量测方法和系统以及光刻系统-CN202180090953.X在审
发明人： F·阿尔佩吉安尼;H·J·W·贝尔特;塞巴斯蒂安努斯·阿德里安努斯·古德恩;I·D·塞蒂贾;S·R·胡伊斯曼;H·P·M·派勒曼斯 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：所述方法包括获得与所述目标的测量相关的测量采集数据和能够操作以校正所述测量采集数据中的至少有限尺寸效应的有限尺寸效应校正数据和/或经训练的模型。所述测量采集数据中的至少有限尺寸效应是使用所述有限尺寸效应校正数据和/或经训练的模型而被校正的以获得经校正的测量数据和/或所关注的参数；其中所述校正步骤并不直接地确定所关注的参数，而是从所述经校正的测量数据确定所关注的参数
方法系统以及光刻

[发明专利]交集数据的生成方法和基于交集数据的联邦模型训练方法-CN202010786660.2有效
发明人：周学立;张茜;凌海挺;蔡满天;刘丽扬 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明涉及大数据领域，提供了一种交集数据生成方法，所述方法包括：接收数据请求终端发送的ID交集请求，所述ID交集请求携带有至少一个用户ID信息；响应于所述ID交集请求；接收所述第二加密数据和所述第三加密数据；将所述第一加密数据、所述第二加密数据和所述第三加密数据输入到预先配置好的交集模型中进行交集处理，以得到交集数据集和非交集数据集；对所述非交集数据集中的每个非交集数据进行特征标签化处理，以生成多个虚拟特征；及将所述交集数据集和所述多个虚拟特征发送到数据请求终端进行联邦训练，并将所述交集数据集和所述多个虚拟特征上传到区块链中。本发明解决了联邦学习容易造成用户信息的泄露，提高了用户的数据安全性。
交集数据生成方法基于联邦模型训练

[发明专利]一种基于特征增强和细化的单阶段水下生物目标检测方法-CN202011169614.4在审
发明人：范保杰;陈炜 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征增强和细化的单阶段水下生物目标检测方法，包括：采集训练数据，获取水下生物训练特征样本，构建水下目标检测数据集；数据预处理，对数据集进行人工标注，将数据划分训练集和测试集；构建神经网络，包含特征提取骨干网络、特征增强模块和特征细化模块；训练神经网络，将训练集数据输入构建好的神经网络进行训练，得到水下生物目标检测的权重模型；预测结果，通过训练的得到的权重模型构建检测器，对测试集数据进行回归和分类得到检测结果
一种基于特征增强细化阶段水下生物目标检测方法

[发明专利]短期风电功率预测方法及装置-CN202110018074.8在审
发明人：田小航;王荣泰 -专利权人：云南电力技术有限责任公司
申请日： 2021-01-07 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开一种短期风电功率预测方法及装置，其中，所述方法包括：获取历史风电功率数据；对历史风电功率数据进行归一化处理，获得历史风电功率数据集；将历史风电功率数据集划分为训练集数据集和测试集数据集；构建包括输入层、隐藏层、输出层的长短期记忆网络预测模型；利用训练集数据集对长短期记忆网络预测模型进行粒子群算法优化，确定长短期记忆网络预测模型的最优参数；并根据最优参数建立短期风电功率预测模型；将测试集数据集作为优化后的短期风电功率预测模型的输入变量
短期电功率预测方法装置

[发明专利]一种火山岩油藏储层参数智能预测方法及系统-CN201811510988.0有效
发明人：杨笑;王志章;王如意;魏周城;曲康;夏小健 -专利权人：中国石油大学(北京)
申请日： 2018-12-11 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： E21B49/00 文献下载
摘要：本发明涉及了一种火山岩油藏储层参数智能预测方法及系统，该方法首先对火山岩油藏已知测井信息根据测井曲线特征进行数据预处理，从数据预处理结果中提取与火山岩油藏储层参数相关性达到一定阈值的测井曲线数据形成训练集数据同时余下的形成测试集数据，基于训练集数据利用若干回归算法并结合大数据机器学习算法自动建立火山岩油藏储层参数与测井曲线特征之间的回归估算模型，同时基于若干回归算法对回归估算模型进行模型参量自动优化，利用测试集数据检验评估优化后的回归估算模型
一种火山岩油藏参数智能预测方法系统

[发明专利]基于深度学习的螺栓松动小角度检测方法-CN202110115987.1在审
发明人：刘英;於亚斌;姜东;陈甲伟;杨雨图;王旭;谢超;倪晓宇;吴晓莉;庄子龙 -专利权人：南京林业大学
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的螺栓松动小角度检测方法，包括以下步骤：(1)、采集不同螺栓旋转角度图片，将不同螺栓旋转角度图片作为训练集数据；(2)、采用训练集数据对Single Shot MultiBoxDetector(SSD)深度学习网络进行训练，得到SSD训练模型；(3)、通过SSD训练模型对待测螺栓的图片进行检测，识别出螺栓的松动角度。
基于深度学习螺栓松动角度检测方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的去噪方法-CN202210634675.6在审
发明人：潘晓光;王小华;宋晓晨;张娜;张雅娜 -专利权人：山西三友和智慧信息技术股份有限公司
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V10/30 文献下载
摘要：本发明属于图像去噪技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的去噪方法，包括如下步骤：收集数据、数据预处理、模型构建、模型保存，所述收集数据利用不同的设备在不同的场景中进行拍摄获取原始图像用于去噪模型的训练和测试过程；所述数据预处理包括归一化、图像缩放、数据划分，保证模型训练效果；所述模型构建基于改进DnCNN构建图像去噪模型，输入训练数据，完成参数模型的搭建；所述模型保存当模型的损失函数不再降低之后，保存模型并进行评估
一种基于卷积神经网络方法

[发明专利]一种引入边缘监督的语义分割方法及系统-CN202310526615.7在审
发明人：吴宗泽;赵宸锐;任志刚 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种引入边缘监督的语义分割方法及系统，该方法包括：构建图像的数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集；将所述训练集输入到Unet网络的编码器中，经下采样得到每层的特征图；利用分水岭算法对所述训练集进行处理，得到缺陷的边界图；将所述缺陷的边界图与所述特征图融合，构建引入边缘监督的Unet网络；利用验证集数据对引入边缘监督的Unet网络进行训练，得到训练好的Unet网络；利用训练好的Unet网络对测试集数据进行测试
一种引入边缘监督语义分割方法系统

[发明专利]一种基于生成式对抗网络的终端定位方法及系统-CN202111049080.6在审
发明人：朱先飞;庞涛;梁宇杰 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：本公开涉及基于生成式对抗网络的终端定位方法和装置，该方法包括：终端信号采集步骤，获取由终端发来的各附近基站的身份信息和信号特征信息；生成式对抗网络GAN应用步骤，根据初始高密度采集数据生成高密度定位特征样本数据，训练得到GAN生成器，根据重新采集的稀疏采集数据，利用GAN生成器生成高密度的新定位特征样本数据；训练样本数据生成步骤，基于定位特征样本数据及所述终端的位置信息生成用于训练定位模型的指纹特征数据；定位模型训练步骤，以指纹特征数据为输入，以终端的位置信息为标注结果，对定位模型进行训练；以及终端定位步骤，利用训练好的定位模型，根据待定位终端的无线信号特征数据确定终端的位置信息。
一种基于生成对抗网络终端定位方法系统

[发明专利]一种高速公路车辆监控方法、计算机设备及存储介质-CN202310046371.2在审
发明人：张志祥;杨阳;刘强;胡永;关永胜 -专利权人：中路交科科技股份有限公司
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明涉及道路监控技术领域，尤其涉及一种高速公路车辆监控方法、计算机设备及存储介质，包括如下步骤：模型训练：筛选数据集，并设置模型，使用数据集对模型进行训练及验证，直至模型收敛；采集数据：对高速公路采集视频数据；模型推理：使用模型对视频数据进行推理检测，判断是否有事件发生；上传平台：当发生事件时，将事件上传平台。本发明中，通过模型训练、采集数据、模型推理和上传平台，实现对高速公路的监控，且通过模型训练，可以定义多种不良驾驶行为，及可以对道路状况进行监控，再上传至平台，方便对高速公路的管理。
一种高速公路车辆监控方法计算机设备存储介质

[发明专利]一种低复杂度的交叠稠密GRU光纤非线性均衡方法-CN202310386815.7在审
发明人：易兴文;胡旭彬;陈逸凡;李凡 -专利权人：中山大学
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04B10/255 文献下载
摘要：本发明公开了一种低复杂度的交叠稠密GRU光纤非线性均衡方法，该方法包括：获取相干光通信系统发射端数据，并将发射端数据进行M‑QAM星座符号映射处理，得到训练集标签；对经过光纤通信系统传输后的接收端获取的训练集标签进行线性均衡处理，得到训练集数据；对训练集数据进行处理，构建输入特征向量；构建基于交叠稠密GRU的非线性特征提取模型；利用输入特征向量对非线性特征提取模型进行训练。
一种复杂度交叠稠密 gru 光纤非线性均衡方法

[发明专利]一种基于增量式宽度学习系统模型的负荷预测方法-CN202110529349.4在审
发明人：殷林飞;陶敏;韦潇莹;高放 -专利权人：广西大学
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：该方法将增量学习的思想用于宽度学习系统中，目的是提高负荷预测的准确性和模型训练的效率。首先，把能考虑到的每一个因素单独输入所提方法中的宽度学习系统进行训练，得到相关性较高的因素。然后，把这些相关性高的因素组合起来输入到所提方法中的宽度学习系统进行训练，得到一个训练好的所提方法中的宽度学习系统模型。最后，输入新数据集与旧数据集比较，如果新旧数据集数据相差不大，则将新数据集输入训练好的模型直接预测，如果新旧数据集数据相差较大，则更新权重，直到输出达到满意的结果为止。
一种基于增量宽度学习系统模型负荷预测方法

[发明专利]电动自行车车牌识别方法、装置及存储介质-CN202111604057.9在审
发明人：孙宪福 -专利权人：深圳市航天华拓科技有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明的电动车车牌检测方法能够根据预设的车牌训练信息，生成训练集数据，进而执行识别数据生成步骤：根据预设的模型参数或者更新参数更新预设的训练模型，得到更新模型；将训练集数据输入更新模型，得到识别数据；根据识别数据得到标准参数，或者得到更新参数以返回识别数据生成步骤；根据训练模型和标准参数得到车牌识别模型；将获取到的待识别图片输入至车牌识别模型，得到车牌号数据，从而有效的提供了一种适用于多种电动自行车车牌的电动自行车车牌识别方法
电动自行车车牌识别方法装置存储介质

[发明专利]一种基于自注意力机制的IPTV直播频道融合推荐方法-CN202210059426.9有效
发明人：杨灿;杨中伟;曹文志 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F16/735 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自注意力机制的IPTV直播频道融合推荐方法，该方法步骤包括：S1、获取用户的历史观看日志数据作为原始数据；S2、对原始数据进行预处理，并根据时间窗口将数据划分为训练集、验证集以及测试集；S3、对预处理后的用户观看数据进行特征提取；S4、构建基于自注意力机制的IPTV直播频道融合推荐神经网络模型；S5、将训练集数据输入融合网络中进行训练，通过验证集调整网络超参数，保存训练好的网络；S6、将测试集数据输入训练好的融合网络中获得个性化频道推荐列表。
一种基于注意力机制 iptv 直播频道融合推荐方法