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[发明专利]模型训练方法和装置-CN202110848100.X有效
发明人：白亚龙;张炜;梅涛;周伯文 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了模型训练方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取至少一个原始图像分别对应的增强图像集，获取每个增强图像集对应的图像处理结果，每个增强图像集包括至少两种增强等级的增强图像；获取初始模型，初始模型包括分别对应于不同增强等级的处理网络，每种增强等级对应的处理网络包括输出网络和该增强等级以上的各增强等级分别对应的特征提取网络，输出网络用于根据各特征提取网络输出的特征提取结果生成图像处理结果；将增强图像集中的增强图像输入至初始模型，将输入的增强图像集对应的图像处理结果作为期望输出结果，利用预设的损失函数对初始模型进行训练。该实施方式提升了待训练模型对各种数据增强方法的适应性。
模型训练方法装置

[发明专利]人脸识别模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110852284.7有效
发明人：石海林;蒋浩然;胡一博;刘颖璐;王军;梅涛;周伯文 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种人脸识别模型的训练方法以及装置，其中方法包括构建人脸识别模型，包括局部特征细化模块和编码解码模块；获取配对人脸图像及其中每张图像的类别标签；针对每张图像，获取图像的面部特征图和面部特征向量，并根据面部特征图生成各个成分的局部特征图；将各个成分的局部特征图输入至局部特征细化模块，获得各个成分的特征向量；根据面部特征向量和各个成分的特征向量，获取针对图像的类别预测结果，并根据类别预测结果和真实类别标签生成分类损失；将每张图像中各个成分的特征向量输入至编码解码模块，获得编码解码模块重建出的特征序列；根据特征序列和编码解码模块的输入生成最小平方差损失，基于上述两种损失训练人脸识别模型。
识别模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于生成式对抗网络的自然语言处理文本建模-CN201910623780.8有效
发明人： D.杜阿;C.N.D.桑托斯;周伯文 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：提供了用于实施用于自然语言处理的生成式对抗网络(GAN)的机制。利用这些机制，GAN的生成器神经网络被配置为基于噪声向量输入生成n元语法袋输出，以及GAN的鉴别器神经网络被配置为接收BoN输入，其中BoN输入是来自生成器神经网络的BoN输出，或者是与自然语言文本的实际部分相关联的BoN输入。这些机制进一步配置GAN的鉴别器神经网络，以输出关于输入的BoN是来自自然语言文本的实际部分还是是生成器神经网络的BoN输出的概率的指示。此外，该机制基于反馈机制训练生成器神经网络和鉴别器神经网络，该反馈机制将来自鉴别器神经网络的输出指示与输入的BoN是来自自然语言文本的实际部分还是是生成器神经网络的BoN输出的指示进行比较。
基于生成对抗网络自然语言处理文本建模

[发明专利]一种薄膜晶体管气体传感器及其制备方法-CN202310002483.8在审
发明人：刘欢;刘竞尧;周伯文;李德慧 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： H01L29/786 文献下载
摘要：本发明提供了一种薄膜晶体管气体传感器及其制备方法，属于气体传感器领域。采用底栅结构晶体管，沟道有源层采用双层薄膜异质复合结构，上层为气体敏感层，表面具有对气体分子的吸附和反应活性，下层为一维或二维半导体传输层，具有较高的迁移率。气体敏感层气固界面的电荷转移对沟道异质结界面能带结构具有调控作用，引起沟道导电能力改变并转换为晶体管输出特性改变，结合栅极电压的控制提取传感器气敏响应的多个特征参数，有助于提高选择性。本发明还提供了气体传感器制备方法，可制造性优良。
一种薄膜晶体管气体传感器及其制备方法

[发明专利]使用图扩散变换器进行方面级情感分类的方法和系统-CN202180056123.5在审
发明人：侯晓晨;黄静;王广涛;何晓冬;周伯文 -专利权人：京东科技控股股份有限公司;京东金融美国公司
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：一种方面级情感分类系统和方法。该系统包括计算设备，该计算设备包括处理器和存储有计算机可执行代码的存储设备。所述计算机可执行代码被配置为：接收具有被标记的方面术语和上下文的语句；将语句转换为依存树图；基于图中任意两个节点之间的一跳注意力，计算依存树图的注意力矩阵；根据注意力矩阵，计算任意两个节点的多头注意力扩散；使用多头扩散注意力获得图的更新嵌入；基于图的更新嵌入对方面术语进行分类，以获得方面术语的预测分类；基于方面术语的预测分类和地面真值标签，计算损失函数；以及基于损失函数调整计算机可执行代码中模型的参数。
使用扩散变换器进行方面情感分类方法系统

[发明专利]智能对话的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111388664.6在审
发明人：赵楠;吴友政;周伯文 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开涉及一种智能对话的方法、装置、电子设备及存储介质，可应用至计算机和人工智能领域，上述方法包括：在对话参与方沟通的过程中，记录发生的对话内容；将上述对话内容输入至对话策略辅助模型中进行处理，输出的信息包括：下一时刻的对话行为推荐信息；以及根据上述对话行为推荐信息，为对话参与方中的至少一方提供下一时刻的对话行为提示。上述对话行为提示有助于提升沟通效率的同时，还使得被提示的当前对象能够以精准、快速且恰当的方式与沟通对象进行交流，有助于提升沟通对象对当前对象的满意度；上述方法具有广泛的适用性和现实意义，可应用至客服场景或社交场景等。
智能对话方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用于训练模型的方法、装置、设备以及存储介质-CN202110717772.7在审
发明人：张炜;许靖;梅涛;周伯文 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请公开了用于训练模型的方法和装置，具体实现方案为：获取训练样本集，其中，训练样本集中的训练样本包括目标图像和与目标图像对应的特征图；将训练样本集中的训练样本包括的目标图像作为网络的输入数据，将与输入的目标图像对应的特征图作为网络的输出数据，训练得到图像检测模型，其中，模型的网络结构基于各类子结构中的各个模型子结构而构建，图像检测模型的优化目标为通过对各类子结构中各个模型子结构的结构参数进行采样，学习得到模型网络结构的最优解，各类子结构通过对模型的网络结构搜索空间中各个模型子结构所处理的特征图进行分析而得到。该方案实现了一种基于分离搜索空间的图像检测模型的构建。
用于训练模型方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种栅敏场效应晶体管嗅觉传感器及其制备方法-CN202211064854.7在审
发明人：刘欢;胡志响;张杨;李华曜;唐艳婷;周伯文 -专利权人：华中科技大学;中国科学院半导体研究所
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G01N27/414 文献下载
摘要：本发明提供了一种栅敏场效应晶体管嗅觉传感器及其制备方法，属于智能传感器领域。嗅觉传感器包括高电子迁移率晶体管和气敏薄膜；晶体管的栅极包括控制栅与延长栅，二者之间的气敏薄膜作为气味受体，与气体分子作用后薄膜电阻发生改变引起栅压变化，进而引起源漏电流的改变，实现信号转导与放大。本发明提供的嗅觉传感器具有高灵敏度、高信噪比与低功耗的特点，通过传感器阵列化并结合算法，可实现高可靠智能嗅觉感知。
一种场效应晶体管嗅觉传感器及其制备方法

[发明专利]基于音色克隆的语音合成方法、装置及相关设备-CN202110482151.5有效
发明人：宋伟;袁鑫;张政臣;吴友政;何晓冬;周伯文 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G10L13/08 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种基于音色克隆的语音合成方法、装置、电子设备及可读介质，该方法包括：获取针对目标用户的待克隆文本，并获得所述待克隆文本的音素序列，所述音素序列包括至少一个音素；通过第一模型对所述音素序列处理获得预测时长序列，所述预测时长序列包括各音素的预测时长；通过第二模型对各音素的预测时长和所述音素序列进行处理，获得目标预测特征；根据所述目标预测特征语音合成。本公开实施例提供的基于音色克隆的语音合成方法、装置、电子设备及可读介质，能够提升模型的鲁棒性，提高语音合成的准确性和合成质量。
基于音色克隆语音合成方法装置相关设备

[发明专利]对象重识别模型的解释方法及装置-CN202110514305.4在审
发明人：刘鑫辰;刘武;梅涛;周伯文 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-05-07 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种对象重识别模型的解释方法及装置。方法的一具体实施方式包括：将图像对中的待识别图像和参照图像依次输入预先训练的重识别模型，确定待识别图像中的待识别对象与参照图像中的参照对象的相似度；将图像对中的图像依次输入预先训练的解释模型，将解释模型的第二特征提取网络得到的特征张量分解成与预设属性集合中的多个属性一一对应的多个属性注意力图；基于第一特征提取网络得到的、依次对应于图像对中的图像的特征张量，以及对应于图像对中的图像的多个属性注意力图，得到预设属性集合中的每个属性引导的相似度分量。本申请提供了一种对象重识别模型的解释方法，提高了对象重识别模型的可信赖性和可解释性。
对象识别模型解释方法装置

[发明专利]用于生成服务评价信息的方法、装置、服务器和介质-CN202110539351.X在审
发明人：赵楠;吴友政;周伯文 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了用于生成服务评价信息的方法、装置、服务器和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标对话文本，其中，该目标对话文本中包括待评价方与被服务方对话的话语片段序列；根据该目标对话文本，生成与该话语片段序列对应的对话行为标签序列；基于该目标对话文本和该对话行为标签序列，生成该待评价方的服务评价信息。该实施方式能够从会话整体的维度上对待评价方服务进行评价，提升评价的全面、准确性。
用于生成服务评价信息方法装置服务器介质

[发明专利]一种语音合成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110527979.8在审
发明人：张超;宋伟;张政臣;何晓冬;周伯文 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G10L13/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种语音合成方法，所述语音合成方法包括：获取当前句子的上下文句子，构建包括所述当前句子和所述上下文句子的句子集合；对所述句子集合中的句子执行文本特征提取操作得到跨句特征，并利用所述跨句特征训练语音合成模型；利用训练后的语音合成模型合成目标文本的语音信息。本申请利用跨句特征训练语音合成模型，由于跨句特征能够描述文本的上下文的篇章结构，因此训练后的语音合成模型能够基于上下文篇章结构合成语音，进而提高了语音合成的韵律效果。本申请还公开了一种语音合成装置、一种电子设备及一种存储介质，具有以上有益效果。
一种语音合成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]跨模态的行人重识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110507551.7在审
发明人：胡一博;佘加辉;石海林;梅涛;周伯文 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种跨模态的行人重识别方法、装置、电子设备和非暂态计算机可读存储介质，行人重识别方法包括：获取待检测跨模态数据；将所述待检测跨模态数据输入预置的行人重识别模型，得到所述待检测跨模态数据的特征数据，以根据所述特征数据得到行人重识别结果；其中，所述行人重识别模型是根据样本数据集训练得到的，所述行人重识别模型用于对所述待检测跨模态数据进行特征数据提取。本发明的技术方案可以实现跨模态的行人重识别，识别效果较好。
跨模态行人识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]学生神经网络的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110522675.2在审
发明人：胡一博;吴杭通;石海林;梅涛;周伯文 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请提出了一种学生神经网络的训练方法，包括将样本图像输入教师神经网络和学生神经网络，并对两个神经网络每层提取的中间特征矩阵进行关联，生成教师神经网络每层的第一空间关联矩阵和第一通道关联矩阵，和学生神经网络每层的第二空间关联矩阵和第二通道关联矩阵；基于两个空间关联矩阵获取两个神经网络之间的第一距离函数；基于两个通道关联矩阵获取两个神经网络之间的第二距离函数；根据两个距离函数对学生神经网络进行模型参数调整，并返回继续训练，直至生成满足条件的目标学生神经网络。通过空间维度与通道维度的双重关联，使得学生神经网络可以获取到教师神经网络的语义结构信息并用于训练，有效提升了学生神经网络的性能。
学生神经网络训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]对象检测方法、装置、存储介质及电子设备-CN202110500485.0在审
发明人：鲍慊;刘武;孙宇;梅涛;周伯文 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-05-08 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本公开涉及计算机领域，具体涉及一种对象检测方法、装置、存储介质及电子设备。该对象检测方法包括：对待检测样本中各对象的高斯核进行标注得到高斯核标签信息，并基于所述高斯核标签信息筛选高斯核碰撞对；将所述高斯核碰撞对中的第一高斯核和第二高斯核的中心点坐标分别进行调整，以得到所述待检测样本的高斯核修正信息；利用所述待检测样本和所述高斯核修正信息进行模型训练得到对象检测模型，以利用所述对象检测模型进行对象检测。
对象检测方法装置存储介质电子设备

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