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[发明专利]搜索方法、深度学习模型的训练方法、装置及电子设备-CN202310371823.4在审
发明人：麻俊满;叶超;崔自鑫;殷硕;邓涛;曾晨;李双龙;国智;孙琳;刘林 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开提供了搜索方法、深度学习模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域及自然语言处理技术领域等。具体实现方案为：获取搜索文本；基于搜索文本、多个待匹配内容和多个待匹配内容各自的属性信息，确定多个待匹配内容各自与搜索文本之间的匹配度；以及基于多个匹配度，从多个待匹配内容中确定目标待匹配内容。
搜索方法深度学习模型训练装置电子设备

[发明专利]一种满足多偏好约束的投资收益计算方法及系统-CN202110041877.5在审
发明人：王晓龙;苏宏阳;吴少聪;崔自鑫;胡智勇;刘晨;黄冬 -专利权人：深圳海知科技有限公司;哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06Q40/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种满足多偏好约束的投资收益计算方法及系统，所述方法应用于包括数据预处理模块、收益率计算模块和收益率展示与对比模块的系统。所述计算方法包括：定义SEA组合分布，获取投资数据并进行预处理；通过正向扩展与反向划分的方式构建SEA投资组合网格结构与网格单元；计算各投资组合网格单元的资金加权因子、时间加权因子、双因子加权成本及收益；根据目标投资组合网格单元的组合形式，对目标投资组合包含的所有网格单元合并计算出双因子加权收益率；将双因子加权收益率和内外收益率进行对比。本发明所涉及的收益率计算方法及系统可同时满足用户对于资产收益率的四项约束需求：历史不变、平稳过渡、收益一致以及可对比性。
一种满足偏好约束投资收益计算方法系统

[发明专利]一种基于社会网络分析的学术合作可持续性的预测方法-CN201710030918.4在审
发明人：夏锋;王伟;崔自鑫;高桐;孔祥杰 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2017-01-18 - 公布日： 2017-06-23 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种基于社会网络分析的合作可持续性预测方法，分为合作持续时间预测问题和合作持续次数预测问题。统计两个学者第一次合作时各自的个人属性和社会属性，并将所提取的数据输入合作可持续性预测模型，即得到由模型预测的合作可持续性结果。预处理模块将从真实计算机科学领域论文集中提取的原始数据计算和归一化为所需的属性数据。训练模块使用集成树思想和梯度下降理论建立模型，并使用训练集中的数据调整参数，使预测结果更加精准。预测模块使用预测集内的数据和已经调整好参数的模型进行预测。评价模块通过对比实际结果和预测结果，使用“Jackknife”思想对模型的预测结果进行评价，计算出预测模型的整体性能和已经选取的输入因素对模型预测结果的影响程度。
一种基于社会网络分析学术合作持续性预测方法