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[发明专利]用于能力的维持的系统和方法-CN201380009371.X有效
发明人：克莱夫·威廉·帕特里克森;肯尼斯·乔治·莫拉李 -专利权人：挪度医疗器械有限公司
申请日： 2013-02-04 - 公布日： 2018-08-10 - 主分类号： G09B23/28 文献下载
摘要：公开了医疗训练系统，包括医疗模拟管理模块、具有与学生的训练相关的多个记录的学生记录数据库、可在训练设备上执行的并且包括用于学生的训练的场景的至少一个医疗训练模块，其中学生记录数据库可连接到医疗模拟管理模块；以及用于将学生训练数据输入到学生记录数据库的数据输入设备，学生训练数据表明学生在使用至少一个医疗训练模块中的表现。
用于能力维持系统方法

[发明专利]用于训练模型的方法、装置、设备、介质和产品-CN202110726805.4有效
发明人：刘吉;吴志华;董大祥;王曦;巩伟宝;于佃海;李兴建;杨亚鑫;窦德景 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供了用于训练模型的方法、装置、设备、介质和产品，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能技术，可应用于深度学习中的模型压缩场景。具体实现方案为：获取待训练学生模型集合；对于待训练学生模型集合中的每个待训练学生模型，确定与该待训练学生模型对应的教师模型；向各个教师模型发送训练数据，并接收各个教师模型基于训练数据返回的软标签集合；基于软标签集合，对待训练学生模型集合中各个待训练学生模型进行训练，得到各个训练完成的学生模型。本实现方式可以提高模型训练效果。
用于训练模型方法装置设备介质产品

[发明专利]人工智能交互式学习系统及教育方法-CN201810671865.9在审
发明人：唐坚;张恒伟;陈婧冬 -专利权人：北京科教科学研究院
申请日： 2018-06-26 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： G06F16/2457 文献下载
摘要：本发明公开了一种人工智能交互式学习系统及教育方法，其中，系统包括：学生识别模块，用于识别学生的学生ID；学生获取模块，用于根据学生ID获取预设数据库的学生训练信息；人机交互模块，用于显示学生训练信息，并接收学生根据学生的学生训练信息生成的学生交互信息，且根据学生训练信息和学生交互信息得到学生训练数据。该系统通过学生的交互信息随时随地的对学生进行培训，满足不同学生的学习要求，从而有效提高培训的适用性和实用性，培训的效率高，简单易实现。
学生学生训练交互信息交互式学习系统人工智能适用性和实用性人机交互模块培训获取模块信息生成预设数据库教育学习

[发明专利]语言模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202110031416.X在审
发明人：撖朝润;张海松;徐坤;史树明;傅洛伊 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;上海交通大学
申请日： 2021-01-11 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种语言模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习技术领域。所述方法包括：基于全量预训练语料对初始的学生语言模型进行全量预训练，得到全量预训练后的学生语言模型；基于增量预训练语料对全量预训练后的学生语言模型进行增量预训练，得到增量预训练后的学生语言模型；其中，增量预训练语料是在全量预训练语料的基础上新增的预训练语料；采用教师语言模型对增量预训练后的学生语言模型进行知识蒸馏处理，得到蒸馏后的学生语言模型；采用目标任务的第二训练样本集，对蒸馏后的学生语言模型进行参数调整处理，得到完成训练的学生语言模型。采用本申请实施例提供的技术方案，能够节省语言模型训练的时间。
语言模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]基于知识蒸馏的模型训练方法、相关设备及可读存储介质-CN202210550915.4在审
发明人：唐海桃;王智国;方昕;李永超 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于知识蒸馏的模型训练方法、相关设备及可读存储介质。在获取教师模型、学生模型、训练数据以及训练数据的标注标签之后；以训练数据为训练样本，以学生模型中间网络层的输出分布趋近于教师模型中间网络层的输出分布，学生模型的最终输出分布趋近于教师模型的最终输出分布，且学生模型的最终输出趋近于训练数据的标注标签为训练目标，对待训练的学生模型进行训练，得到训练好的学生模型。由于在训练过程中，同时利用教师模型中间网络层的输出和最终输出指导学生模型的学习，能够使学生模型中间网络层的输出与教师模型中间网络层的输出尽可能接近，从而保证了学生模型的最终输出与教师模型的最终输出也尽可能接近
基于知识蒸馏模型训练方法相关设备可读存储介质

[发明专利]神经网络模型压缩方法、语料翻译方法及其装置-CN201911019142.1有效
发明人：李响;孙于惠;姜佳良;崔建伟 -专利权人：北京小米智能科技有限公司
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：其中神经网络模型压缩方法，包括：获取包括多个训练样本对的训练样本集，每一个训练样本对包括源数据和与源数据对应的目标数据；以源数据为输入，以目标数据为验证，训练原始教师模型；基于训练样本集以及原始教师模型，训练中间教师模型，一个或多个中间教师模型组成教师模型集；基于训练样本集、原始教师模型和教师模型集，训练多个候选学生模型，多个候选学生模型组成学生模型集；根据多个候选学生模型的训练结果，选择一个候选学生模型作为目标学生模型通过引入多个教师模型，实现多级指导学生模型训练，从而提高了学生模型的质量。
神经网络模型压缩方法语料翻译及其装置

[发明专利]一种模型蒸馏方法及装置-CN202210806822.3在审
发明人：陆强 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明提供一种模型蒸馏方法及装置，其中，该方法包括：获取训练好的教师模型和待训练的学生模型，教师模型的模型参数多于待训练的学生模型的模型参数；获取待处理图像，将待处理图像输入教师模型和待训练的学生模型中，得到对应教师模型的特征和对应待训练的学生模型的特征；基于需要蒸馏的模型参数确定第一掩模图像，基于需要蒸馏的特征和蒸馏特征的所需的权重确定第二掩模图像；根据第一掩模图像、第二掩模图像、教师模型的模型参数、待训练的学生模型的模型参数、对应教师模型的特征和对应待训练的学生模型的特征确定待训练的学生模型的训练损失，根据训练损失得到训练后的学生模型。
一种模型蒸馏方法装置

[发明专利]一种模型训练方法、终端设备及计算机存储介质-CN202111164452.X在审
发明人：周翊民;黄仲浩 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种模型训练方法、终端设备以及计算机存储介质。该模型训练方法包括：获取待训练图像；采用待训练图像训练多个阶段的老师模型；利用不同阶段的老师模型分别对学生模型进行训练，获取每个阶段的老师模型和学生模型对待训练图像的识别结果；按照识别结果获取老师模型的预测输出值和学生模型的预测输出值，并利用学生模型的预测输出值和老师模型的预测输出值计算学生模型的损失值，以及按照损失值调整所述学生模型的模型参数。通过上述方式，本申请的模型训练方法采用多个阶段的老师模型分别对不同阶段的学生模型进行训练，从而使得学生模型在假扮老师模型的过程中不断接近甚至超过老师模型的性能。
一种模型训练方法终端设备计算机存储介质

[发明专利]基于人工智能技术的学生情绪在线分析系统-CN202210206919.0在审
发明人：王雅玡;毕艳亮;王晓蓓;李公臣;梁慧 -专利权人：滨州职业学院
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开基于人工智能技术的学生情绪在线分析系统，包括：影像采集模块、模型构建模块、训练模块、测试模块和分析模块；影像采集模块用于采集学生影像信息，对学生影像信息进行预处理，获得学生情绪信息数据集，将所述数据集划分为训练集和测试集；模型构建模块用于基于LSTM网络，构建学生情绪检测模型；训练模块用于将训练集中的学生情绪信息数据输入学生情绪检测模型进行训练；测试模块用于基于测试集对训练完成的学生情绪检测模型进行测试；分析模块用于将待测学生影像信息进行预处理，获得待测学生情绪信息，将待测学生情绪信息输入通过测试的学生情绪检测模型，获得学生情绪识别结果。本发明有效提升学生情绪测定的时效性与准确性。
基于人工智能技术学生情绪在线分析系统

[发明专利]基于人工智能分析学生心理的方法、装置及存储介质-CN201811630567.1在审
发明人：陈方兵 -专利权人：深圳阿塔基科技有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于学生行为数据，采用人工智能分析学生心理的方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取训练集，所述训练集包括学生的行为数据，学生的心理访谈数据；使用所述训练集训练心理量化模型；从所述训练集中提取隐藏特征；基于已训练的心理量化模型预测各学生新的心理数据，生成展示信息，所述展示信息包括预测名单和行为数据；根据所述展示信息确定引起所述预测名单中学生产生心理异常的原因。通过本方案，能够实时发现学生的心理异常。
心理学生行为数据展示信息训练集人工智能分析存储介质量化模型预测心理数据预测中学生发现

[发明专利]人脸识别模型训练方法、人脸识别方法、装置及相关设备-CN202211432384.5有效
发明人：王栋;刘伟华 -专利权人：智慧眼科技股份有限公司
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸识别模型训练方法、人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取初始训练数据，并作为当前训练数据；逐层选取教师训练层对当前训练数据进行训练，得到教师训练结果；当教师训练层存在辅助分类器时，则对教师训练结果处理得到分类结果；当所有教师训练层训练结束后，逐层选取学生训练层对初始训练数据进行训练，得到学生训练结果；当学生训练层存在辅助分类器时，则对学生训练结果处理得到分类结果；将教师模型的分类结果与学生模型的分类结果进行对比，得到多个对比结果；当且仅当所有对比结果均为教师模型的分类结果与学生模型的分类结果一致，人脸识别模型训练通过，采用本发明提高人脸识别的识别精度。
识别模型训练方法装置相关设备

[发明专利]多功能大学英语教学管理系统-CN201610173929.3在审
发明人：周慧霞;靳爱心;樊丽娟;党玲玲;毛亚旭;张丽媛 -专利权人：郑州航空工业管理学院
申请日： 2016-03-20 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： G09B5/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种多功能大学英语教学管理系统，包括学生终端、签到模块和教师终端，所述学生终端包括由听力训练模块，口语训练模块，阅读训练模块，写作训练模块，翻译训练模块，词汇训练模块构成的模拟训练模块，兴趣闯关模块签到模块利用录指纹和面部识别相结合的形式，具有自动录用学生到课时间，并对学生出勤情况进行系统的统计分析。本发明具有多个训练模块，可综合训练和提高学生的英语水平，显著提高了学生学习兴趣以及自主学习能力，同时方便了学生的管理。
多功能大学英语教学管理系统

[发明专利]一种变电站目标检测方法、系统及计算机存储介质-CN202211632345.X有效
发明人：吴显德;李军;于超;邹凡;欧阳志益;周瑶越;曹彩霞 -专利权人：浙江华是科技股份有限公司
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：其中，该方法包括：将人工标定训练集中所有图片输入到原始分类模型中进行多轮模型训练，得到违章分类模型；将人工标定训练集中所有图片输入到学生模型中进行模型训练，将未标定训练集中所有图片输入到教师模型和学生模型中进行模型训练；学生模型训练过程中，同时优化教师模型的缺陷；通过违章分类模型对学生模型和教师模型训练时进行监督。该方法通过学生模型和教师模型对人工标定训练集和未标定训练集进行训练，解决了变电站投入使用后训练集收集困难的问题；引入了违章分类模型，对学生模型和教师模型训练时进行监督，使得目标检测的准确率更高。
一种变电站目标检测方法系统计算机存储介质

[发明专利]学生模型训练方法、装置、设备、介质和程序产品-CN202011506263.1有效
发明人：杨喜鹏;谭啸;孙昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开了一种学生模型训练方法、装置、设备、介质和程序产品，涉及计算机视觉和深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取图像训练样本输入至学生模型后得到的学生特征数据；获取所述图像训练样本输入至训练好的教师模型后得到的教师特征数据；所述教师特征数据与所述学生特征数据相关联；根据所述学生特征数据，确定目标权重数据；根据所述学生特征数据、所述教师特征数据和所述目标权重数据，指导对所述学生模型的后续训练。本申请提高了所训练学生模型的学习能力和模型效果。
学生模型训练方法装置设备介质程序产品

[发明专利]学生智能推荐方法及系统-CN202110729858.1在审
发明人：马玉玲;郭杰;崔超然;聂秀山;尹义龙;李振 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供一种学生智能推荐方法及系统，属于信息管理技术领域，获取待处理的学生的在校信息；利用训练好的推荐模型，对待处理的学生的在校信息进行处理，获取处理结果；其中，所述处理结果包括待处理的学生是否属于被推荐的学生；所述训练好的推荐模型利用训练集训练得到，所述训练集包括多个学生的历史在校信息以及标注所述历史在校信息对应的所述学生为被推荐的学生的标签；若待处理的学生属于被推荐的学生，则将该待处理的学生列入被推荐的学生序列本发明融合多视图学生信息，基于多分支卷积神经网络，无需人工提取样本特征，提高了效率和判别准确度，使得推荐的结果更为客观、合理，节约了人力资源成本。
学生智能推荐方法系统

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