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[发明专利]任务处理方法、数据补充方法以及任务处理系统-CN202310495569.9在审
发明人：钱一琛;和泳毅;马志建;朱鎔;孙修宇;丁博麟;周靖人 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本说明书实施例提供任务处理方法、数据补充方法以及任务处理系统，其中所述任务处理方法包括：响应于针对数据湖的任务处理请求，获取任务处理请求对应的任务处理数据，其中，任务处理请求携带目标任务的任务属性信息；将任务属性信息和任务处理数据输入任务处理模型中的检索单元，获得目标任务的参考数据；将任务属性信息和参考数据输入任务处理模型中的转换单元，获得任务处理请求对应的目标处理数据；将目标处理数据输入任务处理模型中的处理单元，获得任务处理请求对应的任务处理结果。利用任务处理模型更好地适应数据湖中不同的任务，减少重复的流程开发，通过数据检索提升了模型处理性能，进一步提高了任务处理效率，减少了计算量的消耗。
任务处理方法数据补充以及系统

[发明专利]深度学习网络结构的生成方法及装置-CN202310380674.8在审
发明人： 孙修宇;王耀华;黄一伦 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本说明书实施例提供深度学习网络结构的生成方法及装置，其中所述深度学习网络结构的生成方法包括：获取初始深度学习网络结构和目标业务对应的业务需求信息，其中，所述业务需求信息包括深度学习网络结构参数阈值；基于所述初始深度学习网络结构生成多个扩增深度学习网络结构；根据所述业务需求信息在所述多个扩增深度学习网络结构中确定待筛选深度学习网络结构集合，并在所述待筛选深度学习网络结构集合中确定参考深度学习网络结构；基于所述参考深度学习网络结构和预设网络生成条件，生成所述目标业务对应的目标深度学习网络结构。
深度学习网络结构生成方法装置

[发明专利]图像处理方法以及装置-CN202310313663.8有效
发明人：张袁;陈威华;陆奕辰;孙修宇 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/778 文献下载
摘要：本说明书实施例提供图像处理方法以及装置，其中所述图像处理方法包括：获取待处理图像；将所述待处理图像输入图像处理模型，获得图像处理结果，其中，所述图像处理模型基于参考模型输出的参考预测结果训练得到，所述参考预测结果基于所述参考模型对待迁移的样本图像特征增加扰动生成的多个扰动特征预测得到。对于一个参考模型，由于对样本图像特征增加扰动，那么可以得到不同的参考预测结果，在基于参考预测结果对图像处理模型进行知识蒸馏训练过程中，能够使图像处理模型学到由扰动带来的更多知识，丰富了图像处理模型的学习样本，减少计算资源占用，提升训练效率，并且能够保证图像处理模型的图像处理性能。
图像处理方法以及装置

[发明专利]文本处理及数据查询方法-CN202310744206.4在审
发明人：王耀华;王海滨;孙修宇;丁博麟;周靖人 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本说明书实施例提供文本处理及数据查询方法，其中所述文本处理方法包括：获取指示文本、多个待处理文本、多个参考文本和对应的参考结果，其中，多个待处理文本包括针对目标处理任务的不同自然语言描述信息；基于多个参考文本和对应的参考结果，构建示例文本；根据指示文本、示例文本和多个待处理文本，构建提示文本；利用预先训练的文本处理模型，对提示文本执行目标处理任务，获得文本处理结果。利用文本处理模型，对多个角度的提示文本执行目标处理任务，通过多个不同角度认知目标处理任务，进行了融合判断，消除了认知偏差，提升了文本处理结果的准确度，构建一个提示文本来执行多个角度的目标处理任务，降低了文本处理的成本。
文本处理数据查询方法

[发明专利]数据关系识别、自动问答、查询语句生成方法-CN202310714357.5在审
发明人：王海滨;王耀华;孙修宇;丁博麟;周靖人 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F16/9032 文献下载
摘要：本说明书实施例提供数据关系识别、自动问答、查询语句生成方法，其中所述数据关系识别方法包括：获取原始标注序列组和引导标注序列组，其中，原始标注序列组包括原始数据序列和原始数据序列对应的原始标签序列，引导标注序列组包括引导数据序列和引导数据序列对应的引导标签序列，原始数据序列和引导数据序列中分别包括至少两个数据源中的数据；将引导标注序列组和原始数据序列输入数据关系识别模型，获得原始数据序列对应的预测标签序列，其中，引导标注序列组用于引导数据关系识别模型对原始数据序列进行预测；根据原始标签序列和预测标签序列，确定数据关系识别结果。缩短了任务逻辑链路，降低了任务难度，提高了数据关系识别的效率。
数据关系识别自动问答查询语句生成方法

[发明专利]数据关系识别及数据表整合方法-CN202310710545.0在审
发明人：王耀华;王海滨;孙修宇;丁博麟;周靖人 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本说明书实施例提供数据关系识别及数据表整合方法，其中所述数据关系识别方法包括：获取待处理数据集和多种预设的关系识别任务；利用预先训练的关系识别模型，分别训练得到各关系识别任务对应的候选指示集；利用关系识别模型，对各候选指示集中的候选指示文本进行筛选，确定符合预设识别条件的目标指示文本；根据目标指示文本和待处理数据集，构建目标提示文本；利用关系识别模型，对目标提示文本进行关系识别，获得待处理数据集中数据序列间的数据关系。利用关系识别模型，训练并测试得到能被准确理解的目标指示文本，构建得到对应的目标提示文本，提升数据关系识别的准确度。
数据关系识别数据表整合方法

[发明专利]深度学习网络确定方法、图像分类方法及设备-CN202310323796.3有效
发明人：王海滨;戈策;陈鹤森;孙修宇 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本申请提供一种深度学习网络确定方法、图像分类方法及设备。本申请的方法，通过根据待确定的目标深度学习网络的应用需求，确定搜索空间，搜索空间包含待搜索的深度学习网络结构；采用无训练的网络结构搜索方式，从搜索空间中搜索出多个优质网络结构，可以快速搜索出少量优质的网络结构；根据搜索空间确定的超网络，针对优质网络结构，训练优化超网络中优质网络结构的参数，并确定至少一个带有优化参数的优质网络结构，作为目标深度学习网络，在训练超网络时仅优化已经快速搜索到的优质网络结构，可以大大减少待训练的网络结构的数量，减少搜索代价，从而显著提升深度学习网络的搜索效率。
深度学习网络确定方法图像分类设备

[发明专利]深度学习网络结构的生成方法及装置-CN202211652731.5有效
发明人： 孙修宇;王耀华;黄一伦 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本说明书实施例提供深度学习网络结构的生成方法及装置，其中所述深度学习网络结构的生成方法包括：获取初始深度学习网络结构和目标业务对应的业务需求信息，其中，所述业务需求信息包括深度学习网络结构参数阈值；基于所述初始深度学习网络结构生成多个扩增深度学习网络结构；根据所述业务需求信息在所述多个扩增深度学习网络结构中确定待筛选深度学习网络结构集合，并在所述待筛选深度学习网络结构集合中确定参考深度学习网络结构；基于所述参考深度学习网络结构和预设网络生成条件，生成所述目标业务对应的目标深度学习网络结构。
深度学习网络结构生成方法装置

[发明专利]视频行为识别方法、系统、装置及设备-CN202211185729.1在审
发明人：钱一琛;孙修宇 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请提供一种视频行为识别方法、系统、装置及设备。本申请的方法，通过采样多个视频帧输入行为识别模型提取多层不同空间尺度的动作特征，对多层的动作特征分别进行相关性分析得到多层的相关性特征，不同层的相关性特征的空间尺度不同；通过融合多层的相关性特征得到多尺度融合的相关性特征，得到一个稠密的相关性特征场，使得行为识别模型能够捕捉到更精细的动作特征，比如小物体的移动和快速移动的特征信息；根据将多尺度融合的相关性特征与所提取的动作特征融合得到的融合特征进行行为分类识别，得到行为识别结果，提升了视频行为识别的效果和性能，提升了行为识别模型在实际应用场景中的鲁棒性。
视频行为识别方法系统装置设备

[发明专利]样本图像生成方法、存储介质以及电子设备-CN202211106793.6有效
发明人：陈威华;王帆;孙修宇;李昊 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本申请公开了一种样本图像生成方法、存储介质以及电子设备。其中，该方法包括：监测真实场景区域得到遥感图像；确定遥感图像对应的第一参数分布，其中，第一参数分布用于表征遥感图像对应的第一渲染参数的分布情况，第一渲染参数用于将真实场景区域对应的遥感模型映射至二维平面以生成遥感图像；对第一参数分布进行采样，并基于采样结果模拟得到第二渲染参数，其中，模拟得到的第二渲染参数用于代替第一渲染参数；利用第二渲染参数将遥感模型映射至二维平面，生成模拟场景图像，其中，模拟场景图像作为样本图像用于对遥感分割模型进行训练。本申请解决了相关技术中由于样本图像获取困难，导致模型训练难度较大的技术问题。
样本图像生成方法存储介质以及电子设备

[发明专利]图像识别方法、存储介质及电子设备-CN202210924342.7有效
发明人：贾健;陈威华;袁建龙;孙修宇;李昊 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像识别方法、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取第一图像，其中，第一图像为目标域待识别图像，第一图像中的显示内容包括：待识别区域；采用预先构建的图像识别模型对第一图像进行图像识别，得到识别结果，其中，预先构建的图像识别模型是利用跨域注意力机制对源域和目标域图像进行特征融合后生成的图像识别方式；基于识别结果对待识别区域执行目标操作。本发明解决了相关技术中由于依赖已标注的图像样本进行学习导致训练得到的图像识别模型对未标注的目标域图像的分割性能较差的技术问题。
图像识别方法存储介质电子设备

[发明专利]图像处理方法、存储介质以及电子设备-CN202210662381.4在审
发明人： 孙修宇;姜奕祺;许贤哲 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像处理方法、存储介质以及电子设备。其中，该方法包括：获取目标图像，其中，目标图像包含目标对象；对目标图像进行多尺度特征提取，得到多个第一特征图；利用多分支网络结构对多个第一特征图进行特征融合，得到至少一个第二特征图，其中，多分支网络结构用于通过多个分支对多个第一特征图进行特征融合；对至少一个第二特征图进行检测，得到目标对象的检测结果。本发明解决了相关技术中对图像进行检测的精确度较低的技术问题。
图像处理方法存储介质以及电子设备

[发明专利]图像处理方法、存储介质以及电子设备-CN202210694188.9在审
发明人：许贤哲;陈威华;王帆;孙修宇;李昊 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06V30/32 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理方法、存储介质以及电子设备。其中，该方法包括：获取目标图像，其中，目标图像中包含目标手绘图案；对目标图像进行检测，得到目标手绘图案中包含的目标元素的目标检测结果，其中，目标检测结果用于表征目标元素的目标位置和目标类别；基于目标检测结果对目标手绘图案进行评分，得到目标手绘图案的目标评分结果。本申请解决了相关技术中对目标手绘图像的进行评分的准确度较低的技术问题。
图像处理方法存储介质以及电子设备

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011092243.4在审
发明人：钱一琛;孙修宇;谭志羽;孙振鉷;李东阳;李昊 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待处理图像中的已处理特征；根据所述已处理特征，确定所述待处理图像中当前待处理特征的相似信息；其中，所述相似信息包括相似特征；基于所述相似信息，确定对所述当前待处理特征进行处理时的参考信息已处理特征。该技术方案能够基于当前待处理特征在图像特征中的全局信息确定编解码参考信息，使得当前待处理特征的编码流程能够参考图像特征中的全局信息，而不仅限于当前待处理特征的局部信息，针对重复纹理较多的图像，能够减少编码图像中全局信息的冗余，提高图像的压缩率。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]视频处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011080641.4在审
发明人：李东阳;谭志羽;孙振鉷;孙修宇;李昊 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-10-10 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： H04N19/105 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种视频处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待处理视频中的当前帧和至少一个参考帧的重构参考帧；利用运动预测模型获取所述当前帧以及所述重构参考帧的多种运动预测信息；根据所述重构参考帧和所述多种运动预测信息确定所述当前帧对应的目标预测帧。该技术方案能够在运动预测过程中通过多样化的运动预测模式提高了视频帧的运动预测性能。
视频处理方法装置电子设备存储介质

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