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[发明专利]一种接合基板、弹性波装置及模组-CN202310783360.2在审
发明人：枋明辉;刘志煌;刘艺霖;黄世维;杨胜裕 -专利权人：泉州市三安集成电路有限公司
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H03H9/02 文献下载
摘要：本发明涉及半导体器件技术领域，特别涉及一种接合基板、弹性波装置及模组。该接合基板，包括：支撑基板，具有第一表面和与所述第一表面相对的第二表面；所述支撑基板靠近第一表面的近表面层为吸波层；所述吸波层为多孔结构，所述多孔结构的孔径直径在1nm以下。采用本发明提供的接合基板，能够使得弹性波的纵向泄露能量在吸波层中传递消耗殆尽，让杂散讯号无法再反射回器件表面，从而有效的吸收弹性波器件的纵向泄露的能量，减少体波反射，解决弹性波器件杂散讯号。
一种接合弹性装置模组

[发明专利]一种接合基板、弹性波装置及模组-CN202310783364.0在审
发明人：枋明辉;刘志煌;刘艺霖;黄世维;杨胜裕 -专利权人：泉州市三安集成电路有限公司
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H03H9/02 文献下载
摘要：本发明涉及半导体器件技术领域，特别涉及一种接合基板、弹性波装置及模组。该接合基板包括：支撑基板，具有第一表面和与所述第一表面相对的第二表面；所述支撑基板靠近第一表面的近表面层中具有低声速层；所述低声速层为多孔结构，所述多孔结构的孔径直径在5nm以上且200nm以下。采用本发明提供的接合基板，能够将声表面波能量集中在压电薄膜层表面附近，限制声表面波的能量向衬底泄露，获得更高的品质因数Q，提升SAW特性，降低损耗。
一种接合弹性装置模组

[发明专利]信息处理与模型训练方法、装置、设备、介质及程序产品-CN202210958184.7有效
发明人：陆华;鲍思琪;何煌;王凡;吴华;黄世维 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-08-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开提供了一种信息处理与模型训练方法、装置、设备、介质及程序产品。本公开涉及计算机技术技术领域，尤其涉及一种人工智能和语音技术领域。在本公开的一些实施例中，根据修正回复样本语句、第二候选回复样本语句和召回回复样本语句进行训练得到对话模型初始对话样本语句输入初始对话模型中得到多个候选回复样本语句，第二候选回复样本语句为多个候选回复样本语句中的任意一个语句，修正回复样本语句为对候选回复样本中的第一回复样本语句进行修正得到的对话质量较高的语句；召回回复样本语句为训练样本语句中除初始对话样本语句和多个候选回复样本语句之外的其他样本语句；得到对话精度较高的对话模型和对话质量较高的目标回复语句。
信息处理模型训练方法装置设备介质程序产品

[发明专利]建立节点表示模型的方法、装置、设备和计算机存储介质-CN202011477926.1有效
发明人：李伟彬;朱志凡;冯仕堃;黄世维;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请公开了一种建立节点表示模型的方法、装置，涉及深度学习技术领域。本申请在建立节点表示模型时所采用的方案为：获取异构图，所述异构图中包含不同类型的节点、节点之间的边以及各节点的属性特征；根据不同的元路径对所述异构图进行采样，将采样得到的对应于各元路径的游走路径作为训练数据；分别将所述异构图中各节点的属性特征进行拼接，将拼接结果作为各节点的初始化特征；根据所述训练数据与各节点的初始化特征对神经网络模型进行训练，得到节点表示模型。本申请能够提升训练得到的节点表示模型在生成节点表示时的准确性。
建立节点表示模型方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]模型的蒸馏方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010516895.X有效
发明人：苏炜跃;冯仕堃;朱志凡;李伟彬;何径舟;黄世维 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-09 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06N3/0499 文献下载
摘要：本申请公开了模型的蒸馏方法、装置、电子设备及存储介质，涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：首先，获取教师模型和学生模型；接着，根据教师模型第一中间全连接层的第一数据处理量和学生模型第二中间全连接层的第二数据处理量，将第二中间全连接层转换为放大全连接层和缩小全连接层，并用放大全连接层和缩小全连接层对第二中间全连接层进行替代以生成训练学生模型；之后，根据教师模型对训练学生模型进行蒸馏训练。该方法通过将第二中间全连接层替换为放大全连接层和缩小全连接层，并根据教师模型对训练学生模型进行蒸馏训练，由此，在训练学生模型的中间层进行蒸馏，不需要引入额外全连接层，没有参数冗余，极大地提高了蒸馏效率和效果。
模型蒸馏方法装置电子设备存储介质

[发明专利]对话生成模型的训练方法和答复文本的确定方法、装置-CN202310041715.0在审
发明人：陆华;鲍思琪;何煌;王凡;吴华;黄世维 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-01-11 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开提供了一种对话生成模型的训练方法和答复文本的确定方法、装置，涉及人工智能领域，具体涉及自然语言处理和智能语音等技术领域，可应用于智能问答和智能对话等场景。对话生成模型的训练方法的具体实现方案为：获取样本数据，样本数据包括待答复文本、待答复文本的真实答复文本、根据待答复文本生成的生成答复文本和随机答复文本；将待答复文本与真实答复文本、生成答复文本和随机答复文本分别进行拼接，得到三个拼接文本；采用对话生成模型对三个拼接文本分别进行处理，得到对应三个拼接文本的三个相关值；根据三个相关值，确定对话生成模型的排序损失；以及根据排序损失，对对话生成模型进行训练。
对话生成模型训练方法答复文本确定装置

[发明专利]检索数据的方法、装置、设备以及存储介质-CN202211742729.7有效
发明人：卢宇翔;孙一博;刘佳祥;冯仕堃;黄世维 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开提供了一种检索数据的方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理技术领域。具体实现方案为：确定检索词的第一文本特征和第一数值特征；确定检索词对应的至少一个候选数据；确定至少一个候选数据中每个候选数据的第二文本特征和第二数值特征；根据第一文本特征、第一数值特征、每个候选数据的第二文本特征和第二数值特征，确定每个候选数据的匹配分数，其中，匹配分数用于表示候选数据与检索词之间的匹配程度；以及根据匹配分数，确定至少一个候选数据中的目标数据。
检索数据方法装置设备以及存储介质

[发明专利]智能对话方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110738818.3有效
发明人：何东峰;陈炳金;陈万顺;涂佳阳;林英展;黄世维 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开提供了一种智能对话方法以及装置，涉及人工智能领域，尤其涉及自然语言处理及深度学习等领域，具体实现方案为：将待处理的问题信息与目标表格的表格内容进行预匹配，获得预匹配结果；目标表格包括多个列属性和每个列属性的属性值，预匹配结果包括每个列属性的列属性名称最高匹配等级、属性值最高匹配等级和与问题信息匹配度最高的属性值；从问题信息中抽取出与属性值匹配度最高的词片段；从每个列属性的属性值中确定出与词片段语义关联的目标属性值，根据问题信息、每个列属性的列属性名称、列属性名称最高匹配等级、属性值最高匹配等级和目标属性值，生成与问题信息对应的SQL查询语句；根据SQL查询语句进行查库以生成对应的回复话术。
智能对话方法装置电子设备存储介质

[发明专利]生成节点表示的方法、装置、电子设备和可读存储介质-CN202110732838.X有效
发明人：李伟彬;朱志凡;冯仕堃;黄世维;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本公开提供了一种生成节点表示的方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及深度学习技术领域。其中，生成节点表示的方法包括：获取待处理异构图；根据第一元路径，在所述待处理异构图中采样得到至少一条第一游走路径；根据所述至少一条第一游走路径，得到所述待处理异构图中每个节点的初始节点表示；根据每个节点的初始节点表示与每个节点的邻居节点的初始节点表示，生成每个节点的最终节点表示。本公开能够提升所生成的节点表示的准确性。
生成节点表示方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]晶片的黑化方法、黑化后的晶片及声表面波滤波器-CN202080007457.9有效
发明人：刘艺霖;林仲和;林彦甫;黄世维;枋明辉;杨胜裕 -专利权人：福建晶安光电有限公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： C30B33/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种晶片的黑化方法、黑化后的晶片及声表面波滤波器，涉及半导体相关技术领域。该晶片的黑化方法包括：对晶片进行还原性处理；采用紫外光照射晶片预定时间；晶片的黑化均匀性DE值介于0.3～0.6；色度L值介于48～54。在本申请中，利用紫外光辅助晶片的黑化制程，能够有效改善晶片的黑化均匀性DE值及色度L值，进而改善晶片的透射率，并提高晶片黑化的良率。其中，对晶片进行还原性处理及采用紫外光照射晶片预定时间的先后顺序可以互换，这两种方法均能提高晶片黑化的良率。
晶片方法黑化后表面波滤波器

[发明专利]知识图谱的关系预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310249690.3在审
发明人：黄正杰;姚权铭;冯仕堃;邱海权;黄世维;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本公开提供的知识图谱的关系预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为知识图谱、自然语言处理等领域。具体实现方案为：通过获取时序知识图谱，以及预测条件信息中的目标时间、目标头实体和目标关系，进而在时序知识图谱中遍历以目标头实体为起点的线索路径，以得到时序有向图。根据预测条件信息中的目标时间和目标关系，确定时序有向图中线索边的注意力权重，并根据线索边指示的时间与目标时间之间的时间差，以及线索边的注意力权重，编码得到时序有向图中候选实体的表征。根据候选实体的表征，得到候选实体与目标头实体在目标时间符合目标关系的概率。
知识图谱关系预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]语义解析方法和装置-CN201911361568.5有效
发明人：黄炼楷;徐威;林英展;黄世维 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了语义解析方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取离线的垂类集合；响应于接收到待识别语句，检测当前网络状态；对于垂类集合中每个垂类，根据该垂类对待识别语句进行启发式推导方式的离线语义解析和样本泛化模型方式的离线语义解析，分别得到该垂类的第一解析结果和第二解析结果，若第一解析结果满足预定条件，则将第一解析结果作为该垂类的离线候选解析结果，否则将第一解析结果和第二解析结果进行离线融合生成该垂类的离线候选解析结果；若当前网络状态为断网或网络不稳定，根据垂类的优先级和/或历史对话信息从不同垂类的离线候选解析结果中选择出最终解析结果。该实施方式提高了语义解析的准确性和灵活性。
语义解析方法装置

[发明专利]一种基于表格的问答方法、装置及计算机设备-CN202110739485.6有效
发明人：陈炳金;陈万顺;涂佳阳;何东峰;林英展;黄世维 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请提出一种基于表格的问答方法、装置及计算机设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理，其中，方法包括：获取用于对信息表格中信息点进行提问的多个问题模板，对接收到的提问信息进行解析，以得到所述提问信息中的成分信息，根据所述多个问题模板，生成与所述成分信息语义匹配的至少一个替换问题，响应于对所述至少一个替换问题的选定操作，根据所述信息表格中的信息点回复选定的替换问题，通过对提问信息的解析及结合信息表格的问题模板，引导用户对替换问题的选择及获取所选替换问题的回复结果，不仅简单高效，而且保证了提问信息的强相关性和提高了对提问信息进行准确回复的概率，同时适用于开放领域，大规模表格数据。
一种基于表格问答方法装置计算机设备

[发明专利]用于输出信息的方法和装置-CN201911213501.7有效
发明人：陈万顺;黄炼楷;王昕煜;林大勇;陈炳金;徐威;林英展;黄世维 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2019-12-02 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了用于输出信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：将待改写的搜索信息切词得到词序列；从预先生成的语料库中搜索词序列对应的语料，添加到候选语料集合；通过至少一种相似度计算方法计算搜索信息与候选语料集合中各候选语料的相似度；通过预设的加权算法为不同相似度计算方法的计算结果设置权重并计算加权和；输出预定数目个相似度加权和最大的候选语料。该实施方式能够提高语义改写的质量和性能。
用于输出信息方法装置

[发明专利]样本生成方法、模型的训练方法以及检索方法-CN202210357147.0有效
发明人：施云生;黄正杰;冯仕堃;黄世维;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本公开提供了一种样本生成方法、语言处理模型的训练方法、检索方法、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。具体实现方案为：从语料集合中确定与待匹配语句相匹配的第一目标语句，将待匹配语句和第一目标语句，作为负样本语句对；从日志中获取搜索语句和与搜索语句相匹配的第二目标语句，将搜索语句和第二目标语句，作为正样本语句对；以及基于负样本语句对和正样本语句对，生成目标样本，负样本语句对之间的语义相关性大于第一预定阈值、且小于第二预定阈值，正样本语句对的语义相关性大于第二预定阈值。
样本生成方法模型训练以及检索

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