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[发明专利]训练生成文本生成模型的方法及文本生成方法-CN202210050521.2在审
发明人：陈泽龙;甘孟壮;胡阿沛 -专利权人：海南车智易通信息技术有限公司
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本公开公开了训练生成文本生成模型的方法和文本生成方法。其中，训练生成文本生成模型的方法包括步骤：收集多个描述对象的文本，并生成文本中各段落对应的第一标签和第二标签，作为训练数据集；从训练数据集中选取出第一标签和第二标签均相同的第一数量个段落；从第一数量个段落中选取第二数量个句子，并对所选取的句子进行随机排序，作为第一子集；从第一数量个段落中选取第三数量个句子，作为第二子集；以及利用第一子集和所述第二子集，对初始的文本生成模型进行训练，得到训练好的文本生成模型，用来生成新的描述对象的文本
训练生成文本模型方法

[发明专利]语音数据基于分簇聚类的分块高斯回归模型子集建模方法-CN201711114782.1有效
发明人：缪晓宇;徐宁;王平 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2017-11-13 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G10L25/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音数据基于分簇聚类的分块高斯回归模型子集建模方法，语音数据按时间间隔分帧，对每一帧数据进行特征提取，每一帧提取出来的高维数据降到三维后，进行分块高斯回归模型建模；所述分块高斯回归模型为基于子集法的高斯回归过程模型，在训练数据集中，按照贪婪算法选取出若干代表原训练数据集的点构成子集，将携带冗余信息的数据点剔除掉，本发明根据具体的测试点来调整所选取的子集，并且通过分簇聚类后，选取的子集来自各个不同的簇，能够代表整个数据集，这样选取的子集既能保证是最接近测试点的一部分局部最优点，同时兼顾全局。
语音数据基于分簇聚类分块回归模型子集建模方法

[发明专利]核电站3D模型识别方法和系统-CN201310050244.6有效
发明人：束国刚;田瑞航;范凯;商绍军;叶勇军;吴志成;刘畅;易咸辉 -专利权人：中广核工程有限公司;中国广东核电集团有限公司
申请日： 2013-02-08 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种核电站3D模型识别方法，该方法包括点击3D元素选取几何体；根据所述几何体判断所述3D元素是否可被选取；若判断所述3D元素可以被选取，获取所述3D元素的名称；根据所述名称从预设的数据库中查找对应的物项名称并进行显示本发明核电站3D模型识别方法在判断元素可以被选取的前提下，通过获取3D元素的名称，从预设的数据库中查找对应的物项名称，实现对3D模型对应的数量、种类众多的实体物项的准确识别。此外，本发明还公开了一种核电站3D模型识别系统。
核电站模型识别方法系统

[发明专利]一种抠图算法的优化选取方法及装置-CN201910360788.X有效
发明人：冯夫健;黄翰;王林;梁椅辉;夏大文;谭棉 -专利权人：贵州民族大学
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种抠图算法的优化选取方法及装置，该方法包括以下步骤：对原始图像进行区域划分，得到前景区域、背景区域以及第一模糊区域；基于所述前景区域、所述背景区域以及所述第一模糊区域，构建图像处理模型；构建智能优化算法集合，所述智能优化算法集合中至少包括一种图像抠取算法；并利用所述智能优化算法集合中的图像抠取算法对所述图像处理模型进行求解；获取所述智能优化算法集合中的图像抠取算法求解所述图像处理模型的时间，选取求解所述图像处理模型用时最短的图像抠取算法本发明能够自动选取最佳的图像抠取算法，提高图像抠取算法选取的速度以及准确度。
一种算法优化选取方法装置

[发明专利]一种基于混合元启发式算法的Kubernetes容器集群节点选取方法-CN202011092446.3有效
发明人：毕敬;程煜东 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： H04L41/0826 文献下载
摘要：本发明公开一种基于混合元启发式算法的Kubernetes容器集群节点选取方法，建立云环境下的集群节点成本模型，该模型以使集群所有节点的总成本最小为目标，采用基于模拟退火和粒子群优化的混合元启发式算法进行最优节点选取方案的求解，通过使用Kubernetes基础的调度策略对模型求解的节点选取方案进行实际可行性验证，实现Kubernetes容器集群在满足工作要求的前提下的集群成本最优化的节点选取。本发明能够根据云厂商提供的服务器型号以及售价，和Kubernetes容器集群未来一段时间需要部署的容器资源需求，在满足集群容器部署需求的前提下，通过优化的集群节点选取方案，降低集群的云服务器使用成本。
一种基于混合启发式算法 kubernetes 容器集群节点选取方法

[发明专利]语句选取方法、语句显示方法、相关装置及计算设备-CN201811525230.4有效
发明人：宛言 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本发明公开了一种语句选取方法、语句显示方法、相关装置、计算设备及介质，语句选取方法包括：基于语句集合中的各语句，以及语句包括的一个或多个词，构建语句集合对应的流向图模型，流向图模型包括多个与语句一一对应的语句节点，以及多个与词一一对应的词节点；根据预设的容量条件，求解流向图模型的最大流，以获取流向图模型中流入各语句节点的归一化流量；选取归一化流量大于预设流量阈值的语句节点对应的语句，作为语句集合的代表语句。
语句选取方法显示相关装置计算设备

[发明专利]进场交通流预测装置-CN201910162006.1在审
发明人：袁立罡;陈海燕;郑洪峰;谢华;胡明华;何巍巍;张颖 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-03-04 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种进场交通流预测装置，其包括：模型集合构造模块，适于建立长短期记忆网络为基础的进场交通流预测模型，根据不同的参数构造模型集合；最优模型获取模块，适于选取模型集合中的最优模型，并将所选取最优模型在实际测试集上验证；拥堵等级预测模块，适于将最优模型的参数固定，并对交通拥堵等级进行预测。通过建立长短期记忆网络为基础的进场交通流预测模型来获取进场态势，便于管理人员客观、准确的度量终端区的交通运行态势。
交通流预测最优模型进场模型集合记忆网络拥堵参数构造等级预测构造模块获取模块运行态势测试集终端区度量交通验证预测管理

[发明专利]基于虚拟现实电力岗位评价的力反馈交互方法及系统-CN202210013719.3在审
发明人：孔吉宏;胖永新;杨伟珊;雒文琦;罗茜;吴超;吕毅松;王楚依;王宇轩 -专利权人：南方电网调峰调频发电有限公司
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于虚拟现实电力岗位评价的力反馈交互方法，包括以下步骤：S1，将设备模型及场景模型导入虚拟现实仿真平台；S2，给设备模型添加刚体，设置模型的重力参数及模型之间的相互作用力和碰撞逻辑；S3，调整模型操作方式，当前模型被选取时，开始自动录音，在拆卸完成后，销毁当前模型，停止录音，自动选取下一模型并开始新录音；S4，将虚拟现实仿真平台接入CAVE显示系统，并将力反馈设备接入CAVE显示系统；S5，通过CAVE显示系统完成电力岗位考核的登录验证、考题及模型加载后，学员通过虚拟现实交互设备和力反馈设备对虚拟场景中的模型进行操作，通过加入自动选取与自动录音功能，让学员更加流畅，拆卸更具真实性的完成电力岗位考核任务
基于虚拟现实电力岗位评价反馈交互方法系统

[发明专利]一种树高胸径模型确定方法、装置、设备及存储介质-CN202211004358.2在审
发明人：彭桂辉;刘敏;王浩伟 -专利权人：中煤航测遥感集团有限公司;中煤（西安）航测遥感研究院有限公司
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请提供一种树高胸径模型确定方法、装置、设备及存储介质，该方法通过从样本数据库中，获取待测树种对应的目标样本数据；样本数据库中存储有多个树种的样本数据；从模型数据库中，选取适合待测树种的多个树高胸径模型；其中，模型数据库中每个树高胸径模型适用于至少一个树种；根据目标样本数据，从多个树高胸径模型中确定预选树高胸径模型；根据待测区域内待测树种的调查数据，从预选树高胸径模型中确定目标树高胸径模型，目标树高胸径模型用于对待测区域内待测树种进行树高胸径的数据预测从而，使得所选取的目标树高胸径模型与待测区域内待测树种的匹配度更高，选取的过程受限因素较少，应用范围较广。
种树胸径模型确定方法装置设备存储介质

[发明专利]一种三维人脸模型弱特征点的自动定位方法-CN201610342047.5有效
发明人：肖泽东;程郑鑫;白方域;邓擎琼;陈郁聪;段福庆 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2016-05-20 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机图形学技术领域，涉及一种三维人脸模型弱特征点的自动定位方法。所述方法包括：选取一个三维人脸模型为参考人脸模型，提取参考人脸模型上的一组径向曲线，在所述径向曲线上选取几何特征明显的点作为参考人脸模型的弱特征点；提取目标人脸模型的径向曲线；通过对参考人脸模型与目标人脸模型上对应位置的径向曲线进行配准，自动定位目标人脸模型上的弱特征点。本发明通过在三维人脸模型的径向曲线上选取弱特征点，大幅度增加了人脸模型自动标定特征点的数量以及特征点在人脸上的分布密度，并且保证了特征点自动标定的精准性与通用性。
一种三维模型特征自动定位方法

[发明专利]模型分发方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202210197727.8在审
发明人：王碧舳;陈鲁蒙;董辰;许晓东;韩书君 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本公开涉及互联网技术领域，尤其涉及模型分发方法、装置、电子设备及可读存储介质。具体实现方案为：获取待分发的目标模型；根据模型分类指标对目标模型进行分类，将目标模型划分到对应的类别中；从预先配置的多个模型分发策略中选取目标模型的类别对应的模型分发策略；根据选取的模型分发策略将目标模型分发到对应的一个或多个用户节点中本公开根据待分发模型的特性划分类别，并通过对应的模型分发策略进行模型的分发，合理地利用网络资源，提升模型在网络中的分发效率。
模型分发方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]面向SystemC电路模型的软错误敏感度分析方法-CN201510079568.1在审
发明人：徐东超;绳伟光;何卫锋;毛志刚 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2015-02-13 - 公布日： 2015-05-06 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向SystemC电路模型的软错误敏感度分析方法，包括：对测试电路进行SystemC建模；验证SystemC仿真模型的功能正确性；选取仿真模型故障注入点；在SystemC仿真模型运行过程中，对所选取的故障注入点进行随机的信号位翻转，以模拟软错误故障，实现故障注入；结合测试电路SystemC仿真模型、故障注入点的选取以及故障注入实现，构建仿真故障测试平台；基于仿真故障测试平台进行统计实验；
面向 systemc 电路模型错误敏感度分析方法

[发明专利]一种特征提取模型训练方法、图像处理方法及装置-CN201910150683.1有效
发明人：黄永祯;曹春水;王继隆;张俊峰 -专利权人：银河水滴科技(北京)有限公司
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供了一种特征提取模型训练方法、图像处理方法及装置，该方法通过获取样本图像集合，从样本图像集合中选取二值样本图像，并将选取的二值样本图像输入至待训练的特征提取模型中，提取选取的二值样本图像中每个像素点的特征向量；并根据选取的二值样本图像中每个像素点的标注，从提取出的特征向量中分别选取出带有每种标注的多个目标像素点的结构特征向量；通过对带有每种标注的多个目标像素点的结构特征向量进行重构操作，得到每种标注对应的重构图像；基于每种标注对应的重构图像和与每种标注对应的参考分割图像，对待训练的特征提取模型进行训练，直至确定待训练的特征提取模型训练完成。
一种特征提取模型训练方法图像处理装置

[发明专利]一种基于交易等级的生物识别模型选取方法及装置-CN202210926580.1在审
发明人：张学一 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：本文应用于信息安全领域，尤其是一种基于交易等级的生物识别模型选取方法及装置，包括：获取待办理业务用户的目标数据集，目标数据集包括至少一条交易请求信息以及待办理业务用户所处环境的环境信息；根据交易请求信息和环境信息，分别确定待办理业务用户的交易特征和环境特征；根据交易特征和所述环境特征，选取生物识别模型，实现了选取最适应当前用户的交易风险要求，以及可以满足当前验证条件的生物识别模型。
一种基于交易等级生物识别模型选取方法装置

[发明专利]一种基于多元线性回归构建经济增长级联分析模型的方法-CN202211293732.5在审
发明人：苏凤明;刘斐;索晨;张迎峰;吴仲维;黎永晟;方辉敏 -专利权人：联通（广东）产业互联网有限公司
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多元线性回归构建经济增长级联分析模型的方法，步骤包括：采集经济指标增长数据；进行相关性分析，判断变量整体是否符合线性相关关系，如果符合线性相关关系，则选取全部变量构建初始多元线性回归模型；对初始多元线性回归模型进行参数检验，并判断是否符合经济学意义；如果初始多元线性回归模型未通过参数检验或不符合经济学意义，则使用逐步回归法对选取的变量进行筛选，选取筛选后的变量构建过程多元线性回归模型；对过程多元线性回归模型进行评估，构建结果多元线性回归模型，从而得到经济增长级联分析模型。
一种基于多元线性回归构建经济增长级联分析模型方法