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[发明专利]一种大数据分析预警用于火力发电厂燃料智能监督系统-CN202210644568.1在审
发明人：曹永齐;顾可伟;杨金波;崔虎;杨成典;张风涛;王冬宾;杨立永;肖承武;徐向彬;郭建东;刘涛;王佐盈 -专利权人：华能国际电力股份有限公司丹东电厂
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明提供了一种大数据分析预警用于火力发电厂燃料智能监督系统，包括监督层，用于提取所需监督数据，将监督数据存储至数据库,并对监督数据进行分析，得到分析结果；数据库，与监督层通信连接，用于储存监督层发送的监督数据；预警层，与监督层通信连接，并对监督层发送的分析结果进行判断，并根据判断发出预警。本发明对煤炭从采购计划到燃烧成灰渣的整个过程进行实时监督，最终到煤灰渣的全过程管理及分析并进行预警、生成事件和燃料管理评价的全过程。
一种数据分析预警用于火力发电厂燃料智能监督系统

[发明专利]一种声学模型训练方法和装置、计算机设备、存储介质-CN201710458720.6有效
发明人：黄斌;彭一平;李先刚 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2017-06-16 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种声学模型训练方法和装置、计算机设备、存储介质，其中方法包括：获取有监督语音数据和无监督语音数据，其中，有监督语音数据为带有人工标注的语音数据，无监督语音数据为带有机器标注的语音数据；从所述有监督语音数据和无监督语音数据中提取语音特征；利用深度学习的网络结构，对所述有监督语音数据和无监督语音数据的语音特征分别进行有监督学习任务和无监督学习任务的多任务学习，以训练并获得声学模型。本发明实施例基于多任务学习的半监督声学模型训练，节省了声学模型训练所需的人工标注语音数据的成本，也无需购买价格昂贵的人工标注语音数据，并且可以持续提升语音识别的性能。
一种声学模型训练方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]信息化综合监督系统及方法-CN202110441376.6有效
发明人：王观发;高维体;贾俊峰;陈正华;由庆红;宁昊;刘楠 -专利权人：青岛地铁集团有限公司;青岛城市轨道交通科技有限公司
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种信息化综合监督系统，包括数据交换平台、业务监督装置、责任监督装置、效能评价装置、廉政教育装置、监督终端；业务监督装置通过数据交换平台在业务信息系统中嵌入监督点并设置监督条件，监督点实时采集业务数据信息；业务监督装置、责任监督装置、效能评价装置、监督终端与廉政教育装置相连接；责任监督装置、效能评价装置与业务监督装置相连接。此外，本发明还公开了一种信息化综合监督方法。本发明的信息化综合监督系统及方法打破了传统人工填报的监督工作模式，通过数据交换平台嵌入监督点至业务信息系统并设置监督条件，实时地自动采集业务数据信息进行对比分析，实现了智能化、信息化的综合监督体系。
信息化综合监督系统方法

[发明专利]基于自监督学习的标签比例学习模型的训练方法和设备-CN202010067820.8在审
发明人：刘佳斌;林宙辰 -专利权人：北京三星通信技术研究有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：由于弱监督学习中的监督信息太少，所以直接通过少量监督信息训练的分类器很难在性能上与基于监督信息构建的分类器的性能相当。本公开旨在提出通过基于自监督的方式来增强弱监督机器学习算法的分类性能的方法。弱监督学习的具体体现之一为标签比例学习。一种标签比例学习模型的训练方法，包括：接收用于标签比例学习的弱监督训练数据；基于弱监督训练数据来构建监督信息；以及通过基于多任务构建的损失函数、采用弱监督训练数据和自监督训练数据来训练标签比例学习模型，其中，基于多任务构建的损失函数为对应于弱监督训练数据的弱监督损失函数与对应于监督信息的自监督损失函数的加权和。
基于监督学习标签比例模型训练方法设备

[发明专利]一种数据流量异常的监督方法-CN202310222482.4在审
发明人：刘晓培;朱诚 -专利权人：天津商业大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种数据流量异常的监督方法，包括历史流量数据库建立、获得流量监督曲线、数据流量异常监督以及流量监督曲线自动更新等步骤。本发明公开的一种数据流量异常的监督方法，可以有效的对接入网络的数据流量异常进行深入的监督，对实际环境适应性强，能够快速发现数据流量的异常，具有对数据流量异常监督准确，监督识别迅速以及输出结果直观的特点。
一种数据流量异常监督方法

[发明专利]半监督语义分割模型训练方法、识别方法和装置-CN202011054144.7有效
发明人：劳江微;王剑;陈景东;褚崴;汪佳;顾欣欣;孙剑哲;甘利民;余泉;孙晓冬 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了半监督语义分割模型训练方法、识别方法和装置，根据实施例的半监督语义分割模型训练方法，首先通过获取人工对第一图像中的待标注对象进行标注后得到的第一监督数据，进而通过第一监督数据训练得到对待标注对象的识别率相对较高的全监督语义分割模型利用全监督语义分割模型对未经过人工标注的第二图像中的待标注对象进行标注，得到第二监督数据。再利用经过人工标注得到的第一监督数据和经过全监督语义分割模型标注得到的第二监督数据训练半监督语义分割模型，并利用半监督语义分割模型对第一图像、第二图像和随机扰动项进行识别，得到第三监督数据。最后通过第一、第二和第三监督数据对半监督语义分割模型再次训练。
监督语义分割模型训练方法识别装置

[发明专利]一种文档级远程监督关系抽取方法及系统-CN202011135229.8有效
发明人：刘知远;孙茂松;肖朝军;姚远;谢若冰;韩旭;林芬;林乐宇 -专利权人：清华大学;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种文档级远程监督关系抽取方法及系统，该方法包括：获取远程监督数据；基于训练好的预降噪模型，对所述远程监督数据进行降噪处理，得到目标远程监督数据，所述训练好的预降噪模型是由标注为正样例的样本远程监督数据和标注为负样例的样本远程监督数据训练得到的；将所述目标远程监督数据输入到训练好的文本编码器模型中，得到文档级关系抽取结果，所述训练好的文本编码器模型是由降噪后的样本文档级远程监督数据训练得到的。本发明实施例通过预训练方式对远程监督数据进行降噪，能够有效地滤除远程监督数据中的噪音，并利用大规模的降噪后数据对模型进行预训练，从而实现文档级远程监督关系抽取，提升文档级关系抽取效果。
一种文档远程监督关系抽取方法系统

[发明专利]模型训练方法及系统、存储介质-CN202011362884.7在审
发明人：林科;权涛;缪丹丹 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-11-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种模型训练方法及系统、存储介质，包括：获取异构分布半监督数据集；根据所述异构分布半监督数据集的元特征确定半监督学习算法；根据所述半监督学习算法和所述异构分布半监督数据集，得到M个模型和所述通过本申请实施例，基于异构分布半监督数据集，根据异构分布半监督数据集的元特征确定半监督学习算法，并根据该半监督学习算法和该异构分布半监督数据集，得到M个模型和该M个模型分别对应的权重。采用该手段，基于异构分布半监督数据集得到多个模型，提高了在异构分布半监督数据集场景下训练得到的模型精度，进而提升了交付效率和交付质量。
模型训练方法系统存储介质

[发明专利]业务监督处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310225358.3有效
发明人：王仲;曾纪才;翁跃冬 -专利权人：北京中科江南信息技术股份有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本公开提出一种业务监督处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待监督业务的待监测数据对象，确定待监测数据对象的数据类型，根据数据类型和预置检测指标对待监测数据对象进行数据检测，得到检测结果信息，根据指标类型对检测结果信息进行决策分析处理，得到分析结果信息，根据分析结果信息，确定对待监督业务进行监督的监督处理方式，根据监督处理方式，对待监督业务进行监督处理。通过本公开，能够设置预测检测指标用于待监督业务的数据检测过程，从而使得数据检测过程的针对性更高，有效提升检测结果的准确性，使得检测结果更容易分析量化，从而为待监督业务适应性制定具有针对性的监督处理方式，保证监督处理的合理性。
业务监督处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种云平台无阈值检测的方法和装置-CN202010851477.6在审
发明人：逄立业 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06F11/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种云平台无阈值检测的方法，包括：获取待检测指标数据，通过若干异常检测算法分别建立模型；根据模型分别对待检测指标数据进行无监督异常检测；当任一模型通过无监督异常检测从待检测指标数据中获取到异常指标数据，根据异常指标数据判断是否存在通过相应的历史指标数据训练的有监督模型；当判断无有监督模型，对所有无监督异常检测的结果进行综合以判定待检测指标数据是否异常；当判断有有监督模型，根据有监督模型对异常指标数据进行有监督异常检测，根据有监督异常检测的结果判定待检测指标数据是否异常。本发明实现了无监督模型和有监督模型联合检测的方法，提高了无阈值检测结果的准确性。
一种平台阈值检测方法装置

[发明专利]基于管道完整性管理技术的油气管道施工数据监督方法-CN201410433362.X在审
发明人：郑孝苗;何宏华;白俊波;郝靖仕 -专利权人：北京中盈安信技术服务股份有限公司
申请日： 2014-08-28 - 公布日： 2014-12-10 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明涉及数据监督领域，具体公开了一种基于管道完整性管理技术的油气管道施工数据监督方法；包括：基于管道完整性集成施工数据，建立施工数据监督规则；搭建管道施工期施工数据的填报平台；建立完整性数据中心；建立油气管道施工数据监督系统；监督系统对施工数据进行统一处理，整理入库，再进行发布；基于完整性通过监督系统对管道施工过程中的施工数据进行监督，得出监督结果；根据监督结果，对管道施工缺陷及数据偏差进行改正修复，督促管道施工有效进行；基于管道完整性通过监督结果对管道风险做出评价。本发明使管道施工数据得到了完整性管理，保证了后期管道的安全运营；实现了管道风险评价因素的集中管理，消除管道运营的安全隐患。
基于管道完整性管理技术油气施工数据监督方法

[发明专利]低资源语音识别模型训练方法、相关设备及可读存储介质-CN202211410906.1在审
发明人：宣璇;方磊;杨军;方四安;周振昆;胡鹏 -专利权人：合肥讯飞数码科技有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：先从无监督低资源语音数据中筛选出标注价值高的目标无监督低资源语音数据；然后，对目标无监督低资源语音数据进行标注，得到有监督低资源语音数据；最后，利用无监督低资源语音数据以及有监督低资源语音数据，对基础预训练模型进行训练得到低资源语音识别模型本方案中，先从无监督低资源语音数据中筛选出标注价值高的数据再进行标注得到有监督低资源语音数据，使得得到的有监督低资源语音数据的质量较高，而且，无监督低资源语音数据在训练过程中也得到了更为充分的利用，因此
资源语音识别模型训练方法相关设备可读存储介质

[发明专利]数据处理装置、方法和程序以及计算机可读介质-CN200710130576.X有效
发明人：芹泽慎一郎;伊藤朋之 -专利权人：富士施乐株式会社
申请日： 2007-07-18 - 公布日： 2008-06-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开一种数据处理装置，包括：第一无监督学习处理单元、第二无监督学习处理单元和有监督学习处理单元。所述第一无监督学习处理单元根据无监督学习将第一数据组的数据分类，以便执行所述第一数据组的维度缩减，从而获得第一分类数据组。所述第二无监督学习处理单元根据无监督学习将第二数据组的数据分类，以便执行所述第二数据组的维度缩减，从而获得第二分类数据组。所述有监督学习处理单元利用所述第一无监督学习处理单元获得的第一分类数据组和所述第二无监督学习处理单元获得的第二分类数据组作为教师数据执行有监督学习，以便确定所述第一分类数据组和所述第二分类数据组之间的映射关系
数据处理装置方法程序以及计算机可读介质

[发明专利]一种基于无监督或弱监督方式的图像分割数据标注方法及系统-CN202110138925.2有效
发明人：孙显;闫志远;付琨;张伊丹;毛永强;卢宛萱;马益杭 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于无监督或弱监督方式的图像分割数据标注方法，包括：S1，获取待标注的图像数据并输入该标注系统；S2，根据待标注的图像数据选择分割任务的数据标注方式，其中，数据标注方式包括无监督标注方式或弱监督标注方式；S3，根据S2中选择的数据标注方式将待标注的图像数据输入至已训练的无监督或弱监督分割标注网络进行标注，生成待标注图像数据的数据标签；S4，输出并存储数据标签。本公开还提供了一种基于无监督或弱监督方式的图像分割数据标注系统。
一种基于监督方式图像分割数据标注方法系统

[发明专利]一种结合远程监督和有监督的关系分类方法-CN202210151431.2在审
发明人：戴新宇;郑楠涛;何亮;黄书剑;张建兵;陈家骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种结合远程监督和有监督的关系分类方法，通过有监督数据训练得到教师模型，在使用远程监督数据训练学生模型时对实体进行随机遮掩，同时利用蒸馏技术引入教师模型的监督信号，从而达到降噪的目的。得到学生模型后，在有监督数据上微调学生模型，进一步利用有监督数据增强学生模型。
一种结合远程监督关系分类方法

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