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[发明专利]转化率预估模型的训练方法、预测方法、装置和设备-CN202310016926.9在审
发明人：吴航 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q30/0242 文献下载
摘要：本申请公开了一种转化率预估模型的训练方法、预测方法、装置和设备，属于人工智能领域。该方法包括：接收样本广告播放请求，样本广告播放请求携带多任务场景下的样本特征，样本特征包括标签信息；将样本特征输入第一分支，基于第一特征提取网络进行转化率预估，得到第一预测信息；将样本特征输入第二分支，基于第二特征提取网络对样本特征进行特征交叉，得到底层特征；基于专家网络对底层特征进行特征映射，得到专家特征；基于深层网络对专家特征以及门控网络传递的底层映射特征进行转化率预估，得到第二预测信息；基于标签信息、第一预测信息和第二预测信息确定的训练损失对模型参数进行训练。上述方案可以提高广告转化率预估的准确性。
转化预估模型训练方法预测装置设备

[发明专利]训练媒体内容推荐网络的方法、以及推荐媒体内容的方法-CN202211583570.9在审
发明人：吴航 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请实施例公开训练媒体内容推荐网络的方法、以及推荐媒体内容的方法，该方法可以应用于人工智能领域。该训练方法设计了全新的模型结构，包括信息筛选网络、深度神经网络和共现预测网络，深度神经网络包括至少一个残差门控网络。信息筛选网络对输入模型的信息进行有效筛选，共现预测网络可以基于共现信息预测媒体内容对应的预设操作发生概率，这一模型结构使得该媒体内容推荐模型的训练过程中可以充分考虑到有效筛选出来的信息和共现信息，预测能力强。残差门控网络以信息筛选网络输出的筛选结果为输入，通过残差处理和门控值输出的方式对深度神经网络中的门控层的输出值进行放缩，让神经网络更好地学习个性化特征，具备更好的推荐效果。
训练媒体内容推荐网络方法以及

[发明专利]展示信息处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310055743.8在审
发明人：吴航;熊思儒;纪天旭;汪伟;漆洪凯 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q30/0241 文献下载
摘要：本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种展示信息处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：响应于针对目标展示平台下的目标虚拟展示位的信息展示请求，确定所述目标虚拟展示位所属的目标展示位序列；在所述目标虚拟展示位具有预设资源属性，从所述目标展示位序列对应的缓存展示信息中确定目标展示信息；向所述目标展示平台发送所述目标展示信息；以使得所述目标展示平台展示所述目标展示信息。本申请能够提高目标展示信息的获取效率，进而提高目标展示信息的展示效率。
展示信息处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于多媒体信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310154572.4在审
发明人：吴航;纪天旭;汪伟;漆洪凯 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q30/0251 文献下载
摘要：本申请提供一种基于多媒体信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待推荐对象的特征数据和预选多媒体信息的特征数据；基于预选多媒体信息对应类型的转化链路，对预选多媒体信息的特征数据和待推荐对象的特征数据进行转化，得到转化特征数据；其中，转化链路用于表征实现预选多媒体信息对应的转化目标的行为，不同转化目标的预选多媒体信息对应的转化链路的类型不同；基于转化特征数据，对预选多媒体信息的转化率进行预测，得到预测结果；基于预测结果，从预选多媒体信息中确定待推荐对象的推荐多媒体信息。本申请实施例的技术方案能得到与待推荐对象更匹配的推荐多媒体信息，提高多媒体信息的投放效率。
基于多媒体信息处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种广告转化率预测的方法、装置、存储介质及程序产品-CN202310121103.2在审
发明人：吴航;纪天旭;汪伟;熊思儒;漆洪凯 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q30/0242 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种广告转化率预测的方法、装置、存储介质及程序产品，至少涉及人工智能中机器学习等技术，能准确预测广告的转化率。该方法包括：获取对象属性特征、上下文特征以及目标广告的广告特征；对对象属性特征、上下文特征以及广告特征分别进行映射处理，生成对象属性特征的嵌入向量、上下文特征的嵌入向量以及广告特征的嵌入向量；基于第一预测模型、多门控专家网络分别对对象属性特征的嵌入向量、上下文特征的嵌入向量以及广告特征的嵌入向量进行预测处理，得到目标广告的第一预测转化率、目标广告的第二预测转化率；基于第一预测转化率与第二预测转化率确定目标预测转化率，目标预测转化率用于指示目标广告的广告转化情况。
一种广告转化预测方法装置存储介质程序产品

[发明专利]媒体内容推荐模型训练方法、以及媒体内容推荐方法-CN202211542752.1在审
发明人：吴航 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请实施例公开媒体内容推荐模型训练方法、以及媒体内容推荐方法，该方法可以应用于人工智能领域。该训练方法设计了全新的媒体内容推荐模型的模型结构，该模型结构包括第一网络、第二网络和第三网络，第一网络用于学习交叉特征，第二网络用于基于交叉特征预测媒体内容对应的预设操作发生概率，第三网络用于基于共现特征预测媒体内容对应的预设操作发生概率，第二网络和第三网络的预测结果相融合即可得到准确的预设操作发生概率。具备该模型结构的媒体内容推荐模型的预测能力强，并且对各种场景都可以适应性地提供准确的预测结果，具备多场景适应能力，自身也具备更好的鲁棒性。
媒体内容推荐模型训练方法以及

[发明专利]神经网络训练方法，以及推荐媒体内容的方法-CN202211542043.3在审
发明人：吴航 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例公开神经网络训练方法，以及推荐媒体内容的方法，该方法可以应用于人工智能领域。该训练方法设计了全新的神经网络的模型结构，该模型结构包括第一网络和第二网络，第一网络与第二网络串联，第一网络用于学习交叉特征，第二网络用于基于交叉特征预测媒体内容对应的预设操作发生概率。第一网络包括深度交叉网络和至少一个第一门控网络，深度交叉网络包括多个网络层，第一门控网络用于对与该第一门控网络连接的网络层的输出值进行放缩。这一模型结构使得该神经网络的训练过程中，可以通过设置门控网络精准控制交叉特征的传递，使得神经网络可以更好地对交叉特征进行学习，提升神经网络对于媒体内容关联的预设操作的预测能力。
神经网络训练方法以及推荐媒体内容

[发明专利]训练神经网络的方法以及对媒体内容进行推荐的方法-CN202211542035.9在审
发明人：吴航 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请实施例公开训练神经网络的方法以及对媒体内容进行推荐的方法，该方法可以应用于人工智能领域。该训练方法设计了全新的神经网络的模型结构，包括第一网络、第二网络和第三网络，第一网络与第二网络并联，第一网络、第二网络均与第三网络串联，第一网络用于学习交叉特征，第二网络用于深度提取输入信息中的特征以得到中间特征，第三网络基于交叉特征和中间特征再进一步深度提取其中的特征，并最终得到预设操作发生概率，神经网络整体深度是较深的，从而有利于将特征更好地交叉起来，同时保留挖掘深层信息的能力。这一模型结构可以通过设置门控网络传递深层特征信息，从而让神经网络更好地学习不同特征的信息，提升预测能力。
训练神经网络方法以及媒体内容进行推荐

[发明专利]展示对象获取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211446327.2在审
发明人：吴航 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本申请提供一种展示对象获取方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：响应于客户端发送的展示对象获取请求，获取候选展示信息；从候选展示信息中，获取包括标识信息对应的目标虚拟展示位的目标展示信息；发送目标展示信息至客户端，以使客户端展示目标展示信息中的虚拟展示位，在历史时间所接收的展示对象。本申请实施例应用于云技术、人工智能、地图领域、智慧交通、辅助驾驶、车载等各种场景，采用本申请实施例能够利用展示信息做缓存，扩展缓存的范围。且候选展示信息为基于候选概率图中的虚拟展示位的连通度，对虚拟展示位进行分类得到，能够满足对候选展示信息的自动化划分和识别，提高了候选展示信息的划分精度和效率。
展示对象获取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]深度神经网络训练方法以及媒体内容推荐方法-CN202211568256.3在审
发明人：吴航 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例公开深度神经网络训练方法以及媒体内容推荐方法，该方法可以应用于人工智能领域。该训练方法设计了全新的深度神经网络的模型结构，该模型结构是一种串行的深度较深的神经网络。主干包括顺序连接的交叉网络、特征提取网络和拟合网络，交叉网络、特征提取网络可能都具备较高的深度，设置了交叉网络，其用于学习交叉特征，特征提取网络用于深度提取交叉特征中的特征以得到交叉目标特征，并最终由拟合网络拟合得到转化发生概率，神经网络整体深度是较深的，从而有利于将特征更好地交叉起来，同时保留挖掘深层信息的能力。并且，本申请实施例还设计了门控网络传递深层特征信息，从而让神经网络更好地学习不同特征的信息，提升预测能力。
深度神经网络训练方法以及媒体内容推荐

[发明专利]模型训练方法、以及推荐媒体内容的方法-CN202211589362.X在审
发明人：吴航 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例公开模型训练方法、以及推荐媒体内容的方法，该方法可以应用于人工智能领域。该训练方法设计了全新的模型结构，包括特征筛选网络、第一预测网络和所述第二预测网络，特征筛选网络对输入模型的信息进行有效筛选，第一预测网络根据有效筛选结果来预测媒体内容对应的预设操作发生概率，第二预测网络基于共现信息预测媒体内容对应的预设操作发生概率，第一预测网络和第二预测网络的预测结果相融合即可得到准确的预设操作发生概率。并且，还设计了至少一个门控网络，门控网络以需要关注的个性化信息为输入，通过设置门控网络传递深层特征信息，从而让神经网络更好地学习个性化特征，提升训练得到的模型对于个性化差异的敏感度。
模型训练方法以及推荐媒体内容

[发明专利]一种易清理的防伪标签-CN202110575639.2有效
发明人：李长顺;单浩然;彭胜;王心愉;阮飞;吴航 -专利权人：丝艾工业科技（海安）有限公司
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G09F3/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种易清理的防伪标签，包括从下至上依次设置的离型层、压敏胶层、防伪文字层、热收缩膜层和温变油墨层，所述温变油墨层包括由从下至上依次设置的油墨印刷层、光变油墨层和耐磨光油层组成，所述防伪文字层包括由从下至上依次设置的文字印刷层、介质膜层和硅油层组成。本防伪标签具有多种防伪手段，且易于清理。
一种清理防伪标签

[实用新型]一种ICP-OES内标法雾化器-CN202320573334.2有效
发明人：刘博士;陈树伟;林鸿亮;杨光;钟治政;赖雪芳;容康颂;吴航 -专利权人：广东省高端不锈钢研究院有限公司;广东广青金属科技有限公司
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01N21/73 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种ICP‑OES内标法雾化器，涉及内标法技术领域。包括雾化室和雾室，所述雾化室与雾室之间通过雾化接口相连，所述雾化室上设置有两进样口，所述进样口分别连接有样品喷嘴，且两样品喷嘴相对设置并间隔有适宜距离，所述雾化室上还设置有进气口，所述进气口连接有雾化气体喷嘴，所述雾化气体喷嘴垂直于两样品喷嘴连接线的中点，并与样品喷嘴间隔有适宜距离，所述雾室顶部上方设置有出气口，雾室底部下方设置有出液口。本实用新型的雾化器操作简单、快速，能最大限度节省内标溶液，且内标溶液和待测样品溶液经雾化后在雾室内混合更加均匀，检测结果更加稳定。
一种 icp oes 内标法雾化器

[实用新型]一种无线充电磁环生产用的铁环上料装置-CN202320688522.X有效
发明人：罗招官;任挺松;吴航 -专利权人：宁波市罗氏磁业有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： B65G47/74 文献下载
摘要：本实用新型涉及无线充电磁环生产技术领域，一种无线充电磁环生产用的铁环上料装置，包括机架及其均设置在机架上的铁环顶料机构和铁环转移机构；铁环顶料机构包括料斗固定架、料斗、顶料支架、顶料直线滑台和顶料杆；料斗固定架呈中空状，料斗安装在料斗固定架内，料斗呈用于中间放置铁环的中空状，料斗的底部设置有防止铁环掉落的料斗限位块；顶料直线滑台呈纵向设置在顶料支架上，顶料直线滑台的升降滑块上连接有顶料杆支撑架；顶料杆呈纵向连接在顶料杆支撑架上；铁环转移机构用于将顶起的铁环拿去转移。本实用新型的优点是通过铁环顶料机构和铁环转移机构实现了自动上料，无需人工进行操作，提升上料效率和上料一致性。
一种无线充电环生铁环装置

[发明专利]一种通信节点无人机多种群网络部署方法-CN202210780120.2有效
发明人：张晓明;吴航;汪长剑;李俊 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04W4/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种通信节点无人机多种群网络部署方法，与现有技术相比解决了集群通信无人机面对复杂环境难以得到有益效果且完成任务速度慢的缺陷。本发明包括以下步骤：通信节点无人机多种群的设定；待通信节点的位置获取；多种群协同进化算法离线优化集群通信节点无人机的部署；多种群协同进化算法下的通信节点无人机的网络部署。本发明基于并行的基础上发挥多种群的优势，提高了解决通信节点无人机网络的部署问题的效率和成功率，增强了通信节点无人机集群适应复杂环境的能力和完成任务的速度，更适合在现实环境中执行任务。
一种通信节点无人机多种网络部署方法

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