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[发明专利]一种基于知识蒸馏的脑电信号隐私保护方法-CN202310816059.7在审
发明人：李畅;邵成浩;宋仁成;刘羽;成娟;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏的脑电信号隐私保护方法，包括：1，原始数据的预处理，包括数据选择、样本选取、数据的上下采样；2，建立基于卷积神经网络(CNN)和自注意力网络(Transformer)的深度学习模型；3，源模型预训练，使用受试者的数据训练源模型，得到具有良好分类效果的源模型；4，遗忘训练数据选取，包括遗忘受试者数据的选取和保留受试者的数据选取；5，遗忘模型训练，依托记忆教师模型和遗忘教师模型，监督训练遗忘模型本发明将知识蒸馏应用于脑电信号分类模型，能够使得模型有效遗忘特定受试者的脑电信息，为受试者提供有效的脑电数据隐私保护。
一种基于知识蒸馏电信号隐私保护方法

[发明专利]一种基于多目标优化的原型选取方法-CN202211571039.X在审
发明人：曲雯毓;黄闻志;刘爽 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多目标优化的原型选取方法，包括：S1.获取未缩减的原样本得到原样本集；S2.确定原型选取任务的优化目标；S3.将原型选取任务建模为多目标优化模型；确定优化目标的计算公式和决策变量，将原型选取任务建模为一个具有若干变量和若干目标的多目标优化模型；S4.通过多目标优化算法对多目标优化模型进行求解得到Pareto最优解；基于步骤3所建立的多目标优化模型，设计种群初始化方案和相应的交叉、变异算子，使用多目标优化算法进行求解，完成原型选取任务；S5.合并各个类原样本集选取出来的选取样本集；最终将每个类选取出来的选取样本集合并成全部选取样本集Sall，完成原型选取任务。
一种基于多目标优化原型选取方法

[发明专利]虚拟机的创建方法、装置、设备及介质-CN201711465405.2在审
发明人：谭文贵;方东旭 -专利权人：中国移动通信集团重庆有限公司;中国移动通信集团公司
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：基于预定的匹配规则创建资源匹配表，资源匹配表包括不同的业务模型及其对应的资源模型；从资源匹配表中选取与待执行业务相匹配的业务模型所对应的资源模型；从资源集群中选取与选取的资源模型相匹配的资源；以及基于选取的资源创建用于执行待执行业务的虚拟机
虚拟机资源模型资源匹配业务模型创建匹配匹配规则资源创建资源集

[发明专利]数据选取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310521052.2在审
发明人：黎荣晋;张伟彬;陈东鹏;李亚桐 -专利权人：深圳市声扬科技有限公司
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本申请提供一种数据选取方法、装置、电子设备及存储介质，该数据选取方法包括：获取训练文件和训练文件对应的收敛值，基于收敛值构建多个训练样本集，基于测试集对分别经过各训练样本集训练后的模型进行测试，获得各训练样本集对应的错误率；基于各训练样本集对应的错误率选取目标训练样本集，并基于选取的目标训练样本集从N个训练文件中选取目标训练文件，以利用选取的目标训练文件进行模型训练得到训练后的数据处理模型；本方法通过综合考虑收敛值和错误率对目标训练文件的选取，实现了利用测试集的识别结果来指导目标训练文件的选取，使得利用选取的目标训练文件训练后的模型在识别阶段的识别准确度和识别效率提高。
数据选取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]三维模型不简化区域的选取方法与三维模型的简化机制-CN202310841452.1在审
发明人：林季民;林伟元 -专利权人：环旭电子股份有限公司
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F30/392 文献下载
摘要：本发明提供了一种多层金属电路结构的三维模型的不简化区域的选取方法，其是在多层金属电路结构的布局设计的完整三维模型中选取第一不简化区域，上述完整三维模型包含有复数布局层，上述第一不简化区域的选取方法包含有第一至第四选取模式的至少一种通过本发明的不简化区域的选取方法，可以有效地以程序化的方式简化整个完整三维模型，缩短整体电性模拟的时间。
三维模型简化区域选取方法机制

[发明专利]一种旅游游戏设计模型的选取方法及旅游游戏设计方法-CN201710297269.4有效
发明人：陈洪;欧华;王庆;朱德海 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2017-04-28 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： A63F13/60 文献下载
摘要：本发明提供了一种旅游游戏设计模型的选取方法及旅游游戏设计方法，包括：从至少一个教育游戏设计模型中分别提取多个模型设计要素；根据所述模型设计要素和预先设置的旅游游戏要素集合，计算所述模型设计要素相对应的教育游戏设计模型与所述旅游游戏要素集合中的旅游游戏要素之间的相似度；选取对应最大相似度的所述教育游戏设计模型作为旅游游戏设计模型。本发明提供的旅游游戏设计模型的选取方法更加合理。
一种旅游游戏设计模型选取方法

[发明专利]语音模型的调整方法及其调整模块-CN200710197138.5有效
发明人：涂家章;廖元甫 -专利权人：财团法人工业技术研究院
申请日： 2007-12-05 - 公布日： 2009-06-10 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：一种语音模型的调整方法，包括依据正解序列产生法与语音模型产生语音的正解序列。另外，依据选取顺序从多个候选序列产生法中选取其一，并依据上述选取的候选序列产生法与语音模型藉以产生语音的候选序列。再者，依据语音的正解序列与候选序列，藉以调整语音模型。如此一来可提升语音模型的鉴别度。
语音模型调整方法及其模块

[发明专利]一种遥感图像精处理系统及方法-CN201510813219.8有效
发明人：王思远;张佳华;尹航;汪箫悦;常清;孙云晓;杨柏娟;彭瑶瑶;申明 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2015-11-20 - 公布日： 2018-11-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种遥感图像精处理系统及方法，系统包括：图像导入模块；校正模型与控制点来源选取模块；控制点图像片匹配模块，从选取的控制点来源中获取控制点图像片，将该控制点图像片与待校正图像进行匹配；地面控制点选取与编辑模块，在控制点图像片和待校正图像中选取控制点同名点对，根据选取的控制点同名点对对待校正图像进行编辑；校正模型系数求解模块，根据采集的控制点同名点对的数据和已选取的校正模型计算该校正模型的模型参数。本发明的有益效果：本发明可以提高图像处理的精度，配合多种校正模型，实现雷达、光学等多传感器遥感影像的几何精校正处理，具有良好的发展前景。
一种遥感图像处理系统方法

[发明专利]对象选取模型的训练方法、选取方法、装置及电子设备-CN202210551087.6在审
发明人：游凯文;王国强;吴存华 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种对象选取模型的训练方法、对象选取方法、装置、电子设备及存储介质。其中，对象选取模型的训练方法包括：获取多个场景各自对应的样本特征以及样本特征的样本标注；通过初始选取模型，得到每个场景下的拼接特征对应的样本特征的预测评分；根据每个场景下的样本特征的预测评分以及样本标注，对表示网络以及对应每个场景的场景深度网络进行训练，得到对象选取模型。在本申请中，通过多个场景各自对应的样本特征以及样本标注，对初始选取模型进行训练，训练样本可以从多个不同的场景获取，并不需对一个固定场景的样本进行复杂的扩充操作，从而降低了训练样本的获取难度，从而提高了训练效率
对象选取模型训练方法装置电子设备

[发明专利]神经网络模型的训练方法和装置、电子设备和计算机存储介质-CN201710351624.1有效
发明人：钱晨;胡杰 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2017-05-18 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种神经网络模型的训练方法和装置、电子设备和计算机存储介质。其中，方法包括：基于多次选取的训练样本子集分别调整神经网络模型的网络参数，直至满足神经网络模型训练的停止条件；其中，所述多次选取中至少两次训练样本子集选取的类别和/或样本不同，且每次训练样本子集的选取包括：从包含有n个类别的类别列表中选取t个类别、并从所述t个类别的每个类别分别对应的样本列表中选取至少一个样本，得到一训练样本子集；其中，n和t均为整数，且1t≤n。本发明实施例可以提高网络模型预测结果的精度，提升网络模型总体的性能。
神经网络模型训练方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]通过网页利用抽线选取商品部件的方法-CN201310112987.1在审
发明人：毕胜;李勇;丁学 -专利权人：乐淘奇品网络技术（北京）有限公司
申请日： 2013-04-02 - 公布日： 2013-06-12 - 主分类号： G06F3/0487 文献下载
摘要：一种通过网页利用抽线选取商品部件的方法，由用户通过网页对服务器中的商品的三维模型中的部件进行选择，所述方法包括：根据商品模型的特点，分析出商品的多个可选取部件并为每个可选取部件分配一个用于在服务器中标识该可选取部件的部件号；为商品模型的每个可选取部件分配一个独立的颜色，并进行预先模拟渲染；对每个经模拟渲染得到的可选取部件的色块进行分析，找出可选取部件的边界以及中心点；以中心点为端点的连线引出抽线，所述抽线的另一端在商品模型之外；在网页上通过鼠标选择与商品的可选取部件对应的抽线来选取商品的可选取部件的部件号，从而用户可以对商品的某些部件进行单独选择。
通过网页利用选取商品部件方法

[发明专利]一种模块化多电平变换器直流电容选取方法及装置-CN202010167514.1有效
发明人：唐德平 -专利权人：合肥科威尔电源系统股份有限公司
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： H02M7/483 文献下载
摘要：本发明公开了一种模块化多电平变换器直流电容选取方法及装置，所述方法应用于三相电压型模块化多电平变换器的主电路，所述方法包括：建立电容与最大允许波动率的约束模型；建立最大允许承受超额电压与电容的约束模型；建立子模块电压能力要求与电容的约束模型；综合比较电容与最大允许波动率的约束模型、最大允许承受超额电压与电容的约束模型以及子模块电压能力要求与电容的约束模型这三种模型的约束范围，选择三种模型中约束范围最大值作为最终的电容选取条件，依据电容选取条件进行电容选取；本发明的优点在于：提供一套合理的子模块电容选取方法，更好的承担换流器交直流侧功率传输、直流母线电压支撑的作用。
一种模块化电平变换器直流电容选取方法装置

[发明专利]一种汽车钣金点云分割方法、存储介质和设备-CN202210911920.3在审
发明人：范文固;王伟;吴建亭;李东阳;孙汉荣;列毅铭;王悦欢;袁进;王鑫 -专利权人：中铭谷智能机器人（广东）有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开一种汽车钣金点云分割方法、存储介质和设备，涉及汽车生产技术领域，包括以下步骤：搭建数据采集系统并采集数据；根据采集的数据构建汽车钣金拼接点云模型；在钣金点云模型上至少选取两个点；将S1.3中选取的两个点采用顺滑线条连接；任选连接两点线条一侧的一点，通过直线方程判断点云模型是否与选取点同侧，位于同侧则筛选选取一侧点数据进行储存，根据需求分割点云模型数据；若不同则直接根据需求分割点云模型数据，通过3D视觉相机对钣金件拍照拼接，快速完成钣金件外形重建，生成汽车钣金模型后，利用在点云模型选取的点连接成直线或者曲线，再根据直线方程公式判断点云在线上或者线两侧，从而删除或选取无效点云和有效点云。
一种汽车钣金点云分割方法存储介质设备

[发明专利]一种基于LSTM复合网络的径流量稳定预测方法-CN201910987183.3在审
发明人：李幼萌;王雨晴;章亦葵 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-10-17 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSTM复合网络的径流量稳定预测方法，包括如下步骤：从公开的数据库选取水文、气象、土地相关数据；根据选取数据分别建立直接预测模型和差分预测模型；分别从直接预测模型和差分预测模型中选取各自的预测结果；将直接预测结果、差分预测结果和气象数据合并计算生成校准模型；对校准模型进行最优计算获得最优校准模型并输出，该方法基于LSTM使用两种预测方式提高预测模型的表现稳定性。
一种基于 lstm 复合网络径流稳定预测方法

[发明专利]一种基于数字孪生的需求功能模型构建方法及系统-CN202110918652.3在审
发明人：赵岩;樊娟娟;但家梭;蔡玉良;于淳;马吉林;孙宁;赵轩;张骁驰 -专利权人：中国船级社
申请日： 2021-08-11 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数字孪生的需求功能模型构建方法及系统，所述方法包括：获得第一模型构建需求信息；根据第一模型构建需求信息，确定第一功能模块目标；根据第一功能模块目标和第一输出功能模块库，获得第一选取功能模块，根据第一选取功能模块和第一内部能力模块库，获得第一选取能力模块；获得第一模块连接方式；根据第一模块连接方式，将第一选取功能模块和第一选取能力模块进行连接，获得第一功能设计模型。现有技术中存在对构建模型的需求分析定位不准确、功能设计比较困难的技术问题。
一种基于数字孪生需求功能模型构建方法系统