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[实用新型]一种髋关节肌力康复训练设备-CN201820367868.9有效
发明人：董亮;王宝山;吴桐 -专利权人：吉林省亮达医疗器械有限公司
申请日： 2018-03-16 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： A61H1/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种髋关节肌力康复训练设备，包括座椅、安装在座椅上的训练部以及具有数据接收和存储功能的智能监测部，训练部与智能监测部连接，且用于在使用时将训练数据传输至智能监测部；使用时，患者坐在座椅上，即可利用训练部实现对髋关节的训练，智能监测部具有数据接收和存储功能，训练的同时训练数据能够实时传输至智能监测部，实现实时监测训练数据；因此本实用新型提供的髋关节肌力康复训练设备，结构简单，且可实时监测训练数据
智能监测髋关节康复训练设备训练数据肌力本实用新型存储功能实时监测数据接收训练数据传输实时传输座椅

[发明专利]一种智能盲杖的智能向导行为习惯训练方法及装置-CN202111511241.9有效
发明人：何登科;张戈童;刘凯;张海旭;杨正韬 -专利权人：中国矿业大学（北京）
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： A61H3/06 文献下载
摘要：一种智能盲杖的智能向导行为习惯训练方法及装置，它包括障碍信息接收端、自主训练端和测试考核端。信息接收端，用于接收行进向前、障碍止步、上下楼梯、左右分角度转向等四类智能向导行为训练信息及其组合信息；自主训练端，用于在接收到智能向导行为训练信息后，指导用户开展自主训练，学习和掌握相应的智能向导行为，逐渐形成习惯；测试考核端，用于测试用户对智能向导行为的响应，考核自主训练是否合格。如果测试考核没有通过，则反复训练；如果通过了考核，说明盲人或者视力障碍人士已经养成智能向导的响应习惯，能够在智能盲杖的智能向导下安全、便捷、友好、快速地行走，能较好地融合到社会生活。
一种智能向导行为习惯训练方法装置

[发明专利]智能体的多样性行为强化学习方法、装置、智能体及介质-CN202211434504.5在审
发明人：傅炜;吴翼 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本申请涉及机器学习技术领域，特别涉及一种智能体的多样性行为强化学习方法、装置、智能体及介质，其中，方法包括：通过获取智能体的引导多样性行为的训练策略和多样性度量对智能体进行迭代训练，并检测是否满足迭代训练的预设条件，其中，在每次训练中固定当前训练之前所有训练得到的行为策略，并约束当前训练的行为策略特征与固定的所有行为策略均不相同，以训练的一个行为策略；若检测到满足迭代训练的预设条件，则停止迭代训练，得到智能体的多种行为策略，实现智能体的多样性行为强化学习。由此，解决了相关技术基于种群的训练方式同时优化多个智能体，计算成本和训练难度高，且在强化学习任务本身难度较大时存在训练不稳定等问题。
智能多样性行为强化学习方法装置介质

[发明专利]基于持续强化学习的无人机自主机动决策方法及装置-CN202311183581.2在审
发明人：张煜;刘屹峰;徐鹏辉;易静文 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-09-14 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：获取机动动作学习任务；构建智能体自主机动决策预训练模型；基于机动动作学习任务及预先构建的损失函数对智能体自主机动决策预训练模型进行一阶段训练，在一阶段训练过程中产生历史任务，将历史任务加入智能体自主机动决策预训练模型进行训练，得到智能体自主机动决策一阶模型；构建模拟对抗训练环境，基于模拟对抗训练环境对智能体自主机动决策一阶模型进行对抗训练，得到训练好的智能体自主机动决策模型，通过训练后的智能体自主机动决策模型控制无人机，能够使无人机在面对不同空中环境能够做出复杂且有效的自主机动决策
基于持续强化学习无人机自主机动决策方法装置

[发明专利]训练神经网络的方法与装置-CN201910951167.9在审
发明人：徐晨;王坚;皇甫幼睿;李榕;王俊 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-10-08 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请提供一种训练神经网络的方法与装置。涉及人工智能领域，具体涉及神经网络训练领域。该方法包括：根据第一智能体与环境交互获得的第一数据，与第二智能体与环境交互获得的第二数据，确定第一智能体的训练数据，该环境为无线资源调度任务对应的环境；利用第一智能体的训练数据，对第一智能体进行强化学习的训练由于第一智能体的训练数据既考虑了第一智能体与环境交互的数据，还考虑了第二智能体与该环境交互的数据，有利于提高第一智能体的训练数据的稳定性与准确性，因此，可以提高强化学习训练的收敛能力，从而有利于缓减或者避免将强化学习应用于非稳定环境时，其训练过程进入局部最优点的问题。
训练神经网络方法装置

[发明专利]一种用于弱视训练的VR与智能终端同步显示系统-CN201910366752.2在审
发明人：吴登智 -专利权人：吴登智
申请日： 2019-05-04 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： A61H5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于弱视训练的VR与智能终端同步显示系统，它包括VR、和智能终端、分别设于VR与智能终端的同步显示模块，所述VR与智能终端上的同步显示模块均分别包括新建的场景、预设件和弱视训练程序，当VR与智能终端实现配对时，将VR的状态数据传输到智能终端上，智能终端将数据进行解析后赋值到智能终端的预设件上，实现VR与智能终端同步显示。本系统能实现VR与智能终端间的实时配对，实现辅助者能同步监控整个训练过程，直观观察训练效果，及时发现问题并能根据需要及时调整影响训练的视觉参数等，使训练效果更为明显。采用了VR技术，使得训练方案更多元化，趣味化，提高了训练效率和康复机率。
智能终端弱视训练同步显示同步显示系统训练效果配对预设状态数据传输视觉参数同步监控训练过程训练效率多元化趣味化解析场景康复直观观察发现

[发明专利]模型进化方法、装置、电子设备及机器可读存储介质-CN202210744551.3在审
发明人：周明;张立 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请提供一种模型进化方法、装置、电子设备及机器可读存储介质，该方法包括：确定对目标模型进行训练的训练模式；其中，所述目标模型为所述智能分析设备用于执行智能分析任务的算法模型；不同训练模式下所述智能分析设备用于模型训练的时间、资源量，和/或，模型训练触发条件不同；在确定达到所述训练模式下模型训练条件的情况下，依据所述训练模式，利用获取到的训练素材对所述目标模型进行训练；依据训练好的目标模型对所述目标模型进行更新，以使所述智能分析设备利用更新后的目标模型执行智能分析任务
模型进化方法装置电子设备机器可读存储介质

[发明专利]基于智能穿戴设备的冥想训练方法、装置、终端及介质-CN202110829793.8在审
发明人：韩璧丞 -专利权人：浙江强脑科技有限公司
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开一种基于智能穿戴设备的冥想训练方法，所述智能穿戴设备用于采集实时脑电信号并输出至智能终端，该冥想训练方法包括：所述智能终端接受用户输入的训练教程启用指令；在所述训练教程启用后向智能穿戴设备发送脑电信号获取指令；对所述智能穿戴设备反馈的实时脑电信号进行分析并生成分析报告；将所述训练报告上传至服务器；接收所述服务器针对多个所述训练报告的排名信息。本发明通过获取用户冥想训练时的脑电信号，并对获取的脑电信号进行分析以得到训练报告，并由服务器将对收集的多个训练报告进行排名，从而实现了用户了解自身在所有训练者中的训练水平。此外，本发明还公开一种基于智能穿戴设备的冥想训练装置、终端及介质。
基于智能穿戴设备冥想训练方法装置终端介质

[发明专利]多智能体模型的训练方法和排序方法-CN202210470395.6在审
发明人：何家乐;熊健 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F16/2457 文献下载
摘要：本公开提供了一种多智能体模型的训练方法、排序方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习和智能推荐技术领域，可应用于数据排序等场景。具体实现方案为：获取训练样本集；执行以下训练步骤：从训练样本集中选取多个训练样本输入到多智能体模型中进行打分，得到多个智能体各自对应的打分结果；将打分结果进行拼接，得到联合得分；将联合得分输入到分数评估环境中，得到多个智能体各自对应的奖励值；基于打分结果和奖励值对多智能体模型进行训练；响应于训练次数等于预设次数阈值，输出训练完成的多智能体模型。
智能模型训练方法排序

[实用新型]人工智能训练卡、人工智能服务器和专用处理卡-CN201920507498.9有效
发明人：郭锐;王刚;张胜;刘向东 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2019-04-15 - 公布日： 2020-05-29 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本申请提供一种人工智能训练卡、人工智能服务器和专用处理卡。人工智能训练卡包括互联芯片、人工智能芯片和网络芯片。人工智能芯片与互联芯片连接，通过互联芯片接受训练任务，并执行训练任务。网络芯片通过互联芯片与人工智能芯片连接。
人工智能训练服务器专用处理

[发明专利]一种智能体训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211264239.0在审
发明人：周正;吴宇翔;王浩然 -专利权人：超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明提供了一种智能体训练方法、装置、电子设备及存储介质，通过设置不同风格的训练奖励，实现对于不同智能体的训练，经过训练后的智能体能够实现不同风格的操作和对应的行为，使最终整体训练后的模型能够产生不同风格的智能体，在多风格的基础上保证智能体的策略强度。
一种智能训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用于医疗训练的智能训练方法及系统-CN202010152820.8有效
发明人：吴怡 -专利权人：重庆百事得大牛机器人有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： A61H1/02 文献下载
摘要：本申请涉及康复治疗技术领域，具体公开了用于医疗训练的智能训练方法及系统，通过确定当前智能训练系统选取为智能训练模式，在智能训练模式依次进行低速模式训练和高速模式训练；在低速模式下训练达到设定时间后，才能进入高速模式下进行训练，否则驱动机构过载；在高速模式下训练达到设定时间后，驱动机构过载。在驱动机构过载时，通过终断驱动机构的动力输出，或将驱动机构切换为低速模式，可以提升训练者进行医疗训练的安全性。
用于医疗训练智能方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的人工智能网络优化训练系统及方法-CN202211701442.X在审
发明人：朱登华 -专利权人：江苏东蓝信息技术有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的人工智能网络优化训练系统及方法，通过设置发起请求模块发起所需训练请求，通过参数收集模块接收发起的训练请求并收集该人工智能网络的相应参数，通过模型匹配模块根据接收的人工智能网络的相应参数及发起的训练请求，从深度学习训练模型中选择与人工智能网络的相应参数及发起的训练请求所匹配的训练模型；通过训练确定模块确定训练模块及与训练模块相关的参数；通过训练参数收集模块接收与训练模块相关的参数及训练结果，并根据与训练模块相关的参数及训练结果对训练确定模块以及深度学习训练模型进行优化
一种基于深度学习人工智能网络优化训练系统方法

[发明专利]自动驾驶车辆的抗干扰方法和装置-CN202110711897.9在审
发明人：严佳龙 -专利权人：杭州玳数科技有限公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G05D1/00 文献下载
摘要：本发明提供一种自动驾驶车辆的抗干扰方法和装置，所述方法包括以下步骤：S1，基于强化学习中的异步优势行动者评论家算法对目标智能体进行预训练，其中，目标智能体为具有自动驾驶控制模型的自动驾驶车辆；S2，固定预训练后的目标智能体的策略，并以预训练后的目标智能体的策略，利用深度确定性决策梯度算法训练对抗性智能体；S3，固定训练后的对抗性智能体的策略，并以预训练后的对抗性智能体的策略，基于注意力机制对目标智能体进行对抗性训练；S4，通过对抗性训练后的目标智能体实现自动驾驶控制
自动驾驶车辆抗干扰方法装置

[发明专利]一种用于修复味觉的智能训练方法-CN202011454913.2在审
发明人：张海南;蔡霜;李建生;钟熹;桂思 -专利权人：广州医科大学附属肿瘤医院
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G16H20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于修复味觉的智能训练方法，所述的用于修复味觉的智能训练方法是通过用于修复味觉的智能训练装置完成，所述智能训练装置为形成有帽腔的可穿戴式设备，所述可穿戴式设备包括本地存储模块(1)、控制模块(2)、虚拟现实模块、无线接收模块(5)、控制开关(6)和场景切换按钮(7)；所述控制模块(2)的输入端分别连接控制开关(6)和场景切换按钮(7)，并基于VR/MR技术的味觉重建与修复的智能训练方法，尤其是应用虚拟现实技术(VR)或增强观实(AR)或混合现实(MR)技术来多感官智能训练患者以达到味觉的修复或加强的，通过利用AR的智能场景(视、听觉)刺激训练适配智能线下味觉训练设备，提供一种操作方便、节省时间与人力、空间占用小的用于修复味觉的智能训练方法
一种用于修复味觉智能训练方法