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[发明专利]长度损失确定方法以及装置-CN202111629548.9在审
发明人：李长亮;李小龙;唐剑波;徐智涛 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司;成都金山互动娱乐科技有限公司
申请日： 2019-01-29 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本申请提供长度损失确定方法以及装置，其中，所述长度损失确定方法包括：确定预测答案在样本文章中的预测起始位置和预测结尾位置；计算所述预测起始位置到所述预测结尾位置的字节长度，作为所述预测答案的字节长度；确定所述预测答案的字节长度与目标答案的字节长度的字节长度差值，作为所述预测答案的长度损失。本申请提供的长度损失确定方法，不仅提高了长度损失的准确度，还充分反映预测出答案的损失，有利于提高阅读理解模型的训练效率，使训练获得的阅读理解模型的预测准确率更高。
长度损失确定方法以及装置

[发明专利]数据压缩装置和数据压缩方法以及程序-CN201080065101.7有效
发明人：加藤守;郡光则 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2010-03-03 - 公布日： 2012-11-14 - 主分类号： H03M7/36 文献下载
摘要：预测误差计算部(111)针对每个输入数据计算预测误差，预测误差编码部(112)对预测误差的值进行编码来生成预测误差码，游程长度计数部(121)对预测误差的游程长度进行计数，游程长度编码部(122)在预测误差的值发生变化时，对所计数得到的游程长度进行编码来生成游程长度码，码结合部(131)将游程长度码结合到对应的预测误差的预测误差码来生成结合码，预测误差判定部(141)在预测误差的值为特定的值的情况下选择对于该预测误差的结合码作为输出码，在其它值的情况下选择对于该预测误差的预测误差码作为输出码，码输出部(151)输出所选择的输出码。
数据压缩装置方法以及程序

[发明专利]一种车辆排队长度预测方法、装置、存储介质及终端-CN202211041572.5在审
发明人：杨珍珍;郭胜敏;夏曙东 -专利权人：北京掌行通信息技术有限公司
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种车辆排队长度预测方法、装置、存储介质及终端，方法包括：根据施工区车辆数预测模型计算施工区车辆数；根据最大可通行速度预测模型计算施工区最大可通行速度；根据最大可通行速度以及驶离施工区的车辆数预测模型计算驶离施工区的车辆数；根据施工区车辆数、驶离施工区的车辆数以及滞留排队车辆数预测模型计算待预测时段的滞留排队车辆数；根据滞留排队车辆数与考虑施工区封闭长度的排队长度预测模型计算待预测时段的车辆排队长度。本申请能预测考虑施工区封闭长度的排队长度，解决了目前缺少考虑施工区封闭长度的排队长度预测的空白，为施工区封闭长度的设置提供科学依据，防止施工区不合理设置导致的大范围拥堵排队和安全隐患。
一种车辆排队长度预测方法装置存储介质终端

[发明专利]一种时间序列预测模型的筛选方法及装置-CN202310700260.9在审
发明人：任烨 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种时间序列预测模型的筛选方法及装置，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获得各种窗口长度对应的指标数据真实值；根据每种窗口长度对应的指标数据以及预测对象的基础模型，获得第一预测值；根据每种窗口长度对应的指标数据以及每个预测对象的无约束模型，获得第二预测值；根据每种窗口长度对应的真实值以及第一预测值，获得第一预测误差；根据每种窗口长度对应的真实值以及第二预测值，获得第二预测误差；根据各种窗口长度下第一预测误差和第二预测误差，获得包含性检验统计量；根据包含性检验统计量以及模型筛选规则，获得预测对象的预测模型本发明实施例提供的时间序列预测模型的筛选方法及装置，提高了模型筛选准确性。
一种时间序列预测模型筛选方法装置

[发明专利]对施工路段上游车辆进行管控的方法、装置、设备及介质-CN202111674493.3有效
发明人：杨珍珍;郭胜敏;夏曙东 -专利权人：北京掌行通信息技术有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G08G1/07 文献下载
摘要：本申请公开了一种对施工路段上游车辆进行管控的方法、装置、设备及介质，包括：根据预测通行速度以及预测可通行车道数，得到计划施工路段的预测通行能力；根据预测交通流量以及预测通行能力，得到预测累积排队流量；根据预测累积排队流量、流量比、车身长度以及车与车之间的间隔长度，得到预测累积排队长度；根据预测通行能力、预测累积排队流量、计划施工路段上游允许最大排队长度、预测累积排队长度、流量比、车身长度以及车与车之间的间隔长度计算得到上游最大放行车辆总数
施工路段上游车辆进行方法装置设备介质

[发明专利]2型糖尿患者心梗长期预测方法及预测模型构建方法-CN202310709782.5在审
发明人：冯新星;陈燕燕 -专利权人：中国医学科学院阜外医院
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种2型糖尿患者心梗长期预测方法及预测模型构建方法。其中，预测方法包括：获取待预测的时间长度；根据所述时间长度，选取导致2型糖尿患者发生心梗的危险因素和预测模型；将目标患者的危险因素值输入所述预测模型，预测所述目标患者在所述时间长度后是否存在心梗风险。本实施例为不同的待预测时间长度选择不同的预测模型和危险因素，提高了预测准确度。
糖尿患者长期预测方法模型构建

[发明专利]一种线性预测方法及装置-CN202110772592.9有效
发明人：刘造;郑学栋;李正刚;宋侃 -专利权人：武汉中科牛津波谱技术有限公司
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种线性预测方法及装置，该方法包括获取核磁共振的待预测时域数据，对待预测时域数据进行数据填充，直到待预测时域数据的数据长度达到期望的目标长度，并对填充处理后的待预测时域数据进行傅里叶变换处理，得到待预测频域数据，最后将待预测频域数据输入至训练好的核磁共振数据线性预测模型中，生成数据长度为目标长度的预测数据。采用本发明提供的实施例，将待预测时域数据的数据长度填充至期望的目标长度，并对填充后的数据进行傅里叶变换，以将进行傅里叶变换后的数据输入至训练好的核磁共振数据线性预测模型中，供模型输出预测数据，从而能够快速预测出待预测时域数据的填充部分的核磁共振数据，解决现有的预测效率慢的问题。
一种线性预测方法装置

[发明专利]视频编码方法以及装置-CN202310522570.6在审
发明人：安镕照;沈东圭;柳浩赞;朴时奈;林雄 -专利权人：数字洞察力有限公司;光云大学校产学协力团
申请日： 2017-03-09 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H04N19/105 文献下载
摘要：用于视频解码的画面内预测方法包括：为M×N当前块的画面内预测决定属于初始方向性预测范围的画面内预测模式；基于M×N当前块的横向长度N和纵向长度M决定是否将画面内预测模式由初始方向性预测范围修正到修正的方向性预测范围；决定属于修正的方向性预测范围的修正的画面内预测模式；基于修正的画面内预测模式执行画面内预测，初始方向性预测范围包括第一预测范围、第二预测范围和第三预测范围，根据纵向长度M决定修正的方向性预测范围包括第一预测范围、第二预测范围和第四预测范围，通过M×N当前块的上端参考像素列和左侧参考像素列执行画面内预测，上端参考像素列的横向长度大于横向长度N。
视频编码方法以及装置

[发明专利]无损压缩编码装置-CN200910204482.1无效
发明人：西川幸成;本目光弘 -专利权人：雅马哈株式会社
申请日： 2009-09-29 - 公布日： 2010-05-26 - 主分类号： H04N7/32 文献下载
摘要：在无损压缩编码装置中，差分编码部件计算要压缩的数据的预测值，并计算预测误差，所述预测误差是要压缩的所述数据的预测值和实际值之差。预测误差变换部件在所述预测误差的符号位的反转降低所述预测误差的绝对值的情况下执行由所述差分编码部件输出的所述预测误差的符号位的反转。可变长度编码部件对已经由所述预测误差变换部件处理的所述预测误差执行可变长度编码以生成表示所述预测误差的可变长度代码，并以所述压缩数据的代码长度随着所述预测误差的绝对值的降低而降低这样的方式来输出所述可变长度代码作为压缩数据
无损压缩编码装置

[发明专利]基于先验知识的自适应话务量中长期预测方法-CN200910312901.3无效
发明人：彭宇;雷苗;郭嘉;刘大同;王建民;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2009-12-31 - 公布日： 2010-08-11 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：基于先验知识的自适应话务量中长期预测方法，涉及移动通信话务量预测领域，它解决了现有采用乘积季节求和自回归滑动平均模型进行移动通信话务量预测的过程中，由于选择预测参数的盲目性而导致建模预测速度慢和预测精度低的问题本发明以先验知识划分四种类型话务量数据，分别以10天、30天和60天作为建模长度，以小时为时间尺度对话务量数据进行预测，根据预测精度确定三种典型预测长度下的最优建模长度；分别以天和周作为时间尺度，并采用最优建模长度对话务量数据进行预测，并根据预测精度选择三种典型预测长度对应的最优时间尺度，采用获得得最优时间尺度和最优建模长度作为建模参数对话务量进行预测。本发明应用于移动通信话务量预测领域。
基于先验知识自适应话务量中长期预测方法

[发明专利]一种基于神经网络的电池寿命延长预测方法-CN201911251797.1有效
发明人：韩兵兵;孙德洋;陈保国 -专利权人：天津市捷威动力工业有限公司
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于神经网络的电池寿命延长预测方法，所述方法包括如下步骤：1)获取电池寿命循环实验数据；2)选取神经网络，通过实验数据对神经网络进行训练，得到收敛的神经网络模型；3)将数据长度为n的实验数据输入神经网络模型，预测位于实验数据后的数据长度为x的预测数据；4)将实验数据和预测数据作为新的输入，重新训练神经网络模型，得到新的后续的数据长度为x的预测数据；5)判断得到的总的预测数据的长度是否达到目标预测寿命长度，若达到则结束预测过程；若未达到，返回步骤4。本发明通过循环利用数据和循环预测短周数据的方法可以延长传统方法对电池寿命预测的长度，推迟发散的出现长度。
一种基于神经网络电池寿命延长预测方法

[发明专利]一种基于时序数据长度优化的计算系统故障预测方法-CN202110601375.3有效
发明人：何盼;刘刚;洪昌萍;江玲 -专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于时序数据长度优化的计算系统故障预测方法，属于故障检测领域。该方法包括：S1：离线训练：基于历史的系统运行数据，采用不同数据序列长度进行数据切片，构建不同的故障预测模型；基于二分搜索思想，搜索当前具有最优预测精度的序列数据长度及相应故障预测模型；S2：在线预测：将离线训练产生的最优序列数据长度用于实时的故障预测过程；S3：更新模型：在系统持续运行过程中，采用真实数据统计模型实时预测精度，根据精度的衰退更新故障预测模型参数或序列数据长度。本发明提高了故障预测模型的精度，减少最优长度搜索过程中模型训练的次数，以及提高了预测模型对系统和环境变化的适应性。
一种基于时序数据长度优化计算系统故障预测方法

[发明专利]视频编码装置及方法-CN201811283500.5有效
发明人：林佳纬 -专利权人：联发科技股份有限公司
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： H04N19/182 文献下载
摘要：一种视频编码装置，包括一像素预测单元，用来对一影像中一区块内的多个像素进行像素预测，以取得多个预测误差；以及一可变长度编码器，用来对多个预测误差进行可变长度编码，其中该可变长度编码器包括一存储器，其中该存储器储存有多张对照表；其中，当该可变长度编码器对该多个预测误差中一第一预测误差进行可变长度编码时，该可变长度编码器根据该多个预测误差自该多张对照表选取一第一对照表，并根据该第一对照表对该第一预测误差进行可变长度编码。
视频编码装置方法

[发明专利]共混挤出过程纤维长度分布预测方法、装置、设备和介质-CN202110456898.3在审
发明人：张云;王子钦;高煌;余文劼;周晓伟;李茂源;周华民;黄志高 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种共混挤出过程纤维长度分布预测方法、装置、设备和介质。所述方法包括：(1)获取预设共混挤出过程所对应的流场数据，所述流场数据包括剪切速率场和停留时间，所述剪切速率场包括沿共混挤出方向依次排列的N个剪切速率值，N≥2；(2)基于质量守恒原则建立纤维长度分布预测模型，将待进行共混挤出过程的初始纤维长度分布作为所述预测模型的初始输入，然后沿共混挤出方向利用所述预测模型依次对每个剪切速率值进行纤维长度分布预测处理，将前一次纤维长度分布的预测结果作为后一次纤维长度分布预测的预测处理输入，直至预测得到共混挤出过程完成时的纤维长度分布。本发明能够预测共混挤出过程整个纤维长度分布的信息。
挤出过程纤维长度分布预测方法装置设备介质

[发明专利]三维坐标的确定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210933320.7在审
发明人：曾良军;陈小波;孙其民 -专利权人：南昌虚拟现实研究院股份有限公司
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本申请提供了一种三维坐标的确定方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取关节的关节图像；确定第一输入信息；计算关节关键点的单位矢量；由第一神经网络模型根据第一输入信息进行预测得到预测长度值；计算得到关节关键点的预测三维坐标；计算关节的预测关节长度；计算预测关节长度损失；确定第二输入信息；由第二神经网络模型根据第二输入信息进行预测得到预测长度值变化量；确定总计长度值；根据预测关节长度和实际关节长度判断是否达到迭代结束条件；若达到，则根据总计长度值和关节关键点的单位矢量，计算得到关节关键点的三维坐标。本申请可实现基于关节图像及关节长度来确定关节关键点的三维坐标。
三维标的确定方法装置电子设备存储介质

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