“阿里巴巴新加坡控股有限公司”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果636个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]命名实体识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质-CN202110699987.0在审
发明人：施昌权;王涛;赵宇;骆卫华 -专利权人： 阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种命名实体识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质，其中，命名实体识别方法包括：获取文本数据；并行使用至少两种识别方式对文本数据中的实体进行识别，得到至少两种的实体识别结果；根据至少两种的实体识别结果确定文本数据的实体识别结果。因为至少两种的实体识别是并行执行的，实体识别耗费的时间长度是时间最长的一种类型的实体识别的耗时，并不是所有类型的实体识别的耗时总长，减小了实体识别的耗时，提高了效率。
命名实体识别方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]原生图形绘制云设备、相关方法及介质-CN202110619877.9在审
发明人：杨金锋;林中松;郭万永 -专利权人： 阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种原生图形绘制云设备、相关方法及介质。该原生图形绘制云设备包括：云应用单元，用于产生对应于云应用请求的原生图形帧数据；图层合成单元，用于控制所述云应用单元产生所述原生图形帧数据；串流单元，用于将所述原生图形帧数据下发到原生图形绘制终端设备，并在接收到所述原生图形绘制终端设备响应于接收到所述原生图形帧数据而发送的确认应答后，转发所述确认应答到所述图层合成单元，以便所述图层合成单元基于所述确认应答控制所述云应用单元产生所述原生图形帧数据。本公开实施例提高了云设备资源利用率，并使下发的原生图形帧在终端设备能尽可能多地显示。
原生图形绘制设备相关方法介质

[发明专利]动作识别方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202110611165.2在审
发明人：夏苏哲;邓自立;张健;杨超 -专利权人： 阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种动作识别方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：构建预设特征库；获取待识别视频数据；将所述待识别视频数据中的各视频帧的标识空间动作关系的第一特征向量与所述预设特征库中的第二特征向量进行匹配，以获得所述待识别视频数据中的交互动作类别，其中，所述预设特征库中包括多个所述第一特征向量以及与所述第二特征向量对应的交互动作类别。本发明实施例基于帧级别的空间动作关系来使用该预设特征库识别视频帧中的空间动作关系的动作类别，因此减小了依赖的标注量和消耗的计算资源，提高了对于交互动作的捕获的准确。
动作识别方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]点云种子点选择、点云聚类、传感器数据处理方法和装置-CN202110672813.5在审
发明人：王演成;孙志明;朱骏 -专利权人： 阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本公开实施例公开了点云种子点选择、点云聚类、传感器数据处理方法和装置。点云种子点选择方法包括：根据预设参数模型将点云通过预设变换方式投影到参数空间以获取所述点云在所述参数空间对应的体素；根据预设体素选择规则从所述参数空间的体素中选择特定体素；根据所述点云与所述参数空间的体素之间的对应关系，从所述点云中选择与所述特定体素对应的点作为点云聚类的种子点，避免了随机选取种子点导致聚类效果差的问题。而且，不用计算法向量，这样可以避免解特征矩阵的计算，也可以避免进行邻域搜索。因此，可以将O(nlogn)的计算复杂度降低到了O(n)，大幅度减少了计算量。同时效果上可以避免法向量计算受噪点影响的问题。
种子选择点云聚类传感器数据处理方法装置

[发明专利]预览图像的展示方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110681599.X在审
发明人：任志斌;徐慧书;陈军 -专利权人： 阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： H04N21/44 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种预览图像的展示方法，涉及计算机技术领域。所述方法包括：获取任一服务端的页面文档；所述页面文档用于渲染包括视频的页面；依据所述页面文档，展示所述页面；获取所述页面中的视频数据；依据所述视频数据，生成用于提示播放内容的预览图像；响应于接收到的预览操作，在所述页面中展示所述预览图像。本申请实施例中，客户端可以对任意网站的任意视频页面，均可以实现对该页面中的视频实现视频预览功能，适用范围广。并且，由于不需要单独为每个网站的视频页面开发视频预览功能，可以使视频网站不用关注视频预览功能的开发，降低页面的开发复杂度。
预览图像展示方法装置电子设备存储介质

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110681601.3在审
发明人：吴国克 -专利权人： 阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06F16/332 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、电子设备和存储介质，以提高处理效率。所述的方法包括：通过对话界面采集用户的对话行为信息；依据所述对话行为信息，确定触发的场景；依据所述场景和所述对话行为信息，确定资源数据；在对话界面中输出所述资源数据。能够基于对话行为主动触发场景并提供资源数，从而更加主动的满足用户的需求，提高处理效率。
数据处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]说话人识别方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202110662960.4在审
发明人：郑斯奇;索宏彬 -专利权人： 阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G10L17/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种说话人识别方法和装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取目标音频；使用第一预设模型对目标音频进行声纹特征提取，以获得第一声纹特征；基于第一声纹特征从目标音频中获取所有与第一声纹特征相关的第一音频；使用第二预设模型对第一音频进行声纹特征提取，以获得表征目标说话人的第二声纹特征。本申请实施例通过使用第一次声纹特征提取结果来从目标音频中分离出去除了背景噪声后的混合音频，从而由于减少了大部分的背景噪声，因此使得目标说话人的声音在该混合声音中的辨识度提高，从而当再次对该混合音频进行声纹特征提取时能够更加容易地识别出目标说话人的声音，从而提高了强噪声环境下说话人识别的准确率。
说话识别方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种医疗信息的检索方法及系统-CN202110664334.9在审
发明人：谭传奇;陈漠沙;严明;黄松芳 -专利权人： 阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：公开一种医疗信息的检索方法及系统。该检索方法包括：根据检索词获得多个备选文档；在所述多个备选文档中选择部分文档进行标注；使用标注后的部分文档训练预训练语言模型；利用所述训练后的医学领域的语言模型对所述多个备选文档进行重新排序，得到排序后的检索结果。本公开实施例利用通过标注备选文档来训练预训练语言模型，以得到训练后的医学领域的语言模型，这样的改进可以节省大量成本。
一种医疗信息检索方法系统

[发明专利]一种补盲传感器及移动装置-CN202110666637.4在审
发明人：顾敏奇 -专利权人： 阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G01S17/93 文献下载
摘要：本公开实施例涉及一种补盲传感器及移动装置，其中，补盲传感器包括：控制模块、驱动模块和多个激光发射模块；控制模块用于控制驱动模块；驱动模块用于驱动多个激光发射模块进行摆动；多个激光发射模块用于在摆动过程中发射激光信号，以形成预定区域内的激光覆盖。本公开的至少一个实施例中，补盲传感器通过驱动模块驱动多个激光发射模块来回摆动，每个激光发射模块在摆动过程中发射激光信号，形成每个激光发射模块的子覆盖区，这样，每个激光发射模块的子覆盖区可以拼合为一个无盲区的激光覆盖区，解决探测盲区问题。
一种传感器移动装置

[发明专利]一种基于抽取模型的多任务抽取方法和装置-CN202110667866.8在审
发明人：赵富邦;林君;赵露君;康杨杨;孙常龙 -专利权人： 阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本申请实施例提供了基于抽取模型的多任务抽取方法和装置。所述抽取模型包括多个子任务模型，每个子任务模型的表达层共享参数；所述方法包括：获得待处理样本的文本，并从所述文本中抽取第一任务特征词；将所述第一任务特征词与所述文本进行拼接后输入所述抽取模型的第一子任务模型，得到第一任务特征词对应的第二任务特征词；将所述第一任务特征词以及第二任务特征词与所述文本进行拼接后输入所述抽取模型的第二子任务模型，得到第三任务特征词和第四任务特征词。从而在任务特征词的抽取过程中，可以采用共享参数的表达层输出特征信息，获取较好的词语提取效果，且可以具有较高的准确率。
一种基于抽取模型任务方法装置

[发明专利]深度学习模型的训练方法、装置和设备-CN202110668562.3在审
发明人：丁瑞雪;刘楚;黄申;王潇斌;龙定坤;徐光伟;谢朋峻;黄非 -专利权人： 阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种深度学习模型的训练方法、装置和设备。训练方法包括：获取训练文本集合，训练文本集合包括多个地址簇，每个地址簇中包括多个地址文本及其对应的地理位置信息；将每个地址簇中多个地址文本之间的地理位置信息关系作为第一优化目标，以及，将任意两个地址簇之间的地理位置信息关系作为第二优化目标，使用所述训练文本集合对深度学习模型进行训练，以获得满足第一优化目标和第二优化目标的深度学习模型。本实施例提供的技术方案，有效地实现了可以结合带有空间信息的训练文本集合进行学习训练，生成满足第一优化目标和所述第二优化目标的深度学习模型，进而保证了深度学习模型生成的质量和效率。
深度学习模型训练方法装置设备

[发明专利]地址文本聚类方法、装置和设备-CN202110668563.8在审
发明人：丁瑞雪;刘楚;黄申;王潇斌;龙定坤;徐光伟;谢朋峻;黄非 -专利权人： 阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种地址文本聚类方法、装置和设备。地址文本聚类方法包括：获取待处理的地址文本；计算待处理的地址文本与多个已知的聚类簇之间的相似度；基于相似度，确定待处理的地址文本的聚类结果。本实施例提供的技术方案，通过获取待处理的地址文本，并计算地址文本与多个已知的地址聚类簇之间的相似度，而后基于相似度来确定地址文本的聚类结果，从而有效地实现了能够流式地对地址文本进行分析处理，这样不仅数据计算量较小，适用于上亿级别的数据处理任务，并且对地址文本进行分析处理的精确度较高。
地址文本方法装置设备

[发明专利]数据内容确权方法及装置-CN202110669166.2在审
发明人：刘永亮 -专利权人： 阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F21/16 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种数据内容确权方法及装置，包括：提供算法证明信和内容证明信息；接收目标被保护数据内容、目标保护算法、算法证明信息、内容证明信息、以及对比数据内容；在确定目标被保护数据内容、目标保护算法已注册的情况下，分别基于目标保护算法，从目标被保护数据内容中提取第一身份信息，以及从对比数据内容中提取第二身份信息，进行目标被保护数据内容和对比数据内容之间的确权结果。本申请中，保护算法和数据内容一经注册即具有规范性和唯一性，在确权阶段，通过验证注册过程的存在，即可通过规范的保护算法，提取目标被保护数据内容和对比数据内容各自的身份信息进行快速比较，来得到具有公正性、可靠性的确权结果。
数据内容确权方法装置

[发明专利]图像处理方法及电子设备-CN202110598529.8在审
发明人：陈汉苑;刘伟;罗斌;陈列;魏溪含 -专利权人： 阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种图像处理方法及电子设备，所述方法包括：获取待标注图像集；从多个预训练的候选标注模型中选取与所述待标注图像集相匹配的目标标注模型；利用所述目标标注模型获取所述待标注图像集中图像的预标注标签；根据预定筛选条件对所述待标注图像集中图像的预标注标签进行筛除；利用第一图像子集获取第二图像子集中图像的预标注标签；其中，所述第一图像子集包括所述待标注图像集中保留有预标注标签的图像；所述第二图像子集包括所述待标注图像集中无预标注标签的图像。该技术方案能够，可以实现对待标注图像集的自动打标，并且整个过程可以无需人工参与，能够节省人工成本和时间成本。
图像处理方法电子设备

[发明专利]检测模型的跨域自适应方法、数据处理方法-CN202110602937.6在审
发明人：孙晋权 -专利权人： 阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种检测模型的跨域自适应方法、数据处理方法。其中，该数据处理方法包括：接收医疗设备采集到的医疗数据；采用目标检测模型抽取出上述医疗数据的文本信息，其中，上述目标检测模型是依据目标域上的无标注数据集的伪标签训练否定检测模型得到的，上述否定检测模型是基于源域上的标注数据集训练得到的，上述伪标签是基于上述否定检测模型对目标域上的无标注数据集的检测结果生成的；输出上述文本信息。本申请解决了现有技术中医疗领域中否定检测方法的标注成本较大，在数据传输受限情况下，无法实现否定检测模型的跨域自适应的技术问题。
检测模型自适应方法数据处理