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[发明专利]目标样本产生-CN201880017071.9在审
发明人： V·阿提;V·S·C·S·奇比亚姆 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2018-02-09 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G10L19/008 文献下载
摘要：本发明提供一种编码音频信道的方法，其包含在编码器处接收两个或多于两个信道；及识别目标信道及参考信道。所述目标信道及所述参考信道是基于失配值从所述两个或多于两个信道而识别。所述方法还包含通过基于所述失配值在时间上调整所述目标信道而产生经修改目标信道。所述失配值指示所述目标信道与所述参考信道之间的时间失配量。所述方法还包含确定指示相关联于所述参考信道的第一信号与相关联于所述经修改目标信道的第二信号之间的时间相关度的时间相关度值。所述方法还包含比较所述时间相关度值与阈值。所述方法进一步包含基于所述比较、译码器类型或其两者产生遗失的目标样本。
目标信道参考信道失配时间相关度信道译码器类型关联编码音频第二信号目标样本编码器遗失

[发明专利]样本扩充方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111394872.7在审
发明人：林建明;杨懿宁 -专利权人：深圳无域科技技术有限公司
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种样本扩充方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取源样本以及目标样本，针对所述源样本以及所述目标样本分别进行样本扩充，生成源扩充样本以及目标扩充样本；确定所述源样本、所述目标样本、所述源扩充样本以及所述目标扩充样本各自对应的样本权重；根据所述源样本以及所述目标样本，调整所述源扩充样本以及所述目标扩充样各自对应的所述样本权重；整合所述源样本、所述目标样本以及样本权重调整后的所述源扩充样本与所述目标扩充样本通过源样本以及目标样本来实现样本扩充，从而避免生成假样本，基于整合后的样本进行模型训练，模型训练的效果可以达到预期效果。
样本扩充方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种训练样本生成的方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110705512.8在审
发明人：莫琪 -专利权人：平安普惠企业管理有限公司
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种训练样本生成的方法、装置、计算机设备和存储介质，属于人工智能技术领域，本申请通过对初始训练样本和目标训练样本进行拼接，得到样本匹配对，将样本匹配对导入到第一处理模型，得到初始目标样本集，将目标训练样本和初始目标样本集导入到第二处理模型，获取目标训练样本和每一个初始目标样本的相似度，将与目标训练样本的相似度大于预设阈值的初始目标样本作为相似目标样本，将相似目标样本与初始训练样本进行组合，得到训练样本集。此外，本申请还涉及区块链技术，初始训练样本和目标训练样本可存储于区块链中。本申请通过第一处理模型生成初始目标样本，通过第二处理模型对初始目标样本进行筛选，提高生成训练样本的精度。
一种训练样本生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于强化学习的小样本图像处理方法及其相关设备-CN202310321583.7在审
发明人：王晓天;李昊星;马利;尹思媛;彭晓;顾天祺;蒋永瑞;赵良;田博;齐征;李萌萌;张健;谭佳琳;丁雪;杨国辉 -专利权人：北京临近空间飞行器系统工程研究所
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开的基于强化学习的小样本图像处理方法及相关设备，通过将目标样本的基础类别和小样本目标类别进行特征匹配关联，得到特征匹配度得分；根据特征匹配度得分检测目标样本的基础类别中的小样本目标类别，得到小样本目标类别样本；提取小样本目标类别样本的视觉特征和语义特征，在小样本目标类别样本的视觉特征空间施加语义特征，得到小样本目标类别样样本的多模态信息；将小样本目标类别样样本的多模态信息入到小样本强化学习模型中，对小样本目标类别样样本的多模态信息进行总体环境估计得到小样本目标类别样样本，能够在强化学习的新范式下，结合小样本的可见类别到未见类别的知识迁移特征，实现在样本数目稀少的条件下准确预测样本标签的目标。
一种基于强化学习样本图像处理方法及其相关设备

[发明专利]系统资源数据分配方法和装置-CN202110854993.9在审
发明人：袁世聪 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本说明书涉及机器学习技术领域，具体地公开了一种系统资源数据分配方法和装置，其中，该方法包括：获取初始训练样本集；基于初始训练样本集确定样本空间中心，根据初始训练样本集和样本空间中心，构造目标训练样本集，其中，目标训练样本集中包括多个目标训练样本，多个目标训练样本围绕样本空间中心进行球形分布；计算多个目标训练样本中各目标训练样本的异常分数，依据各目标训练样本的异常分数，确定各目标训练样本的目标标签，得到目标训练样本集对应的目标标签集；利用目标标签集，构建目标分类器，以基于目标分类器对目标用户的风险预测结果向目标用户分配系统资源数据。
系统资源数据分配方法装置

[发明专利]基于CG生成目标物样本的方法-CN201710382453.9在审
发明人：胡振程;董延超;王艳明 -专利权人：上海为森车载传感技术有限公司
申请日： 2017-05-26 - 公布日： 2018-12-04 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于CG生成目标物样本的方法，包括以下步骤：建立初始目标物样本模型数据库和初始目标物环境样本模型数据库；从初始目标物样本模型数据库中随机抽取至少一个初始目标物样本模型，从初始目标物环境样本模型数据库中随机抽取至少一个初始目标物环境样本模型；将所提取的所述初始目标物样本模型与所提取的所述初始目标物环境样本模型结合；调整所述初始目标物环境样本模型参数，调整所述初始目标物样本模型参数；针对所抽取的初始目标物样本模型和初始目标物环境样本模型设置模拟相机的视野范围参数、分辨率参数、畸变参数；渲染形成图像，计算2D边界框，计算3D边界框；形成并输出目标物样本。
初始目标环境样本样本模型样本模型数据库随机抽取边界框目标物数据库视野范围参数分辨率参数畸变参数模拟相机模型参数模型结合模型设置输出目标抽取图像渲染

[发明专利]目标对象识别模型训练方法、识别方法及识别装置-CN202110335318.5有效
发明人：岳邦珊;邹文艺;杨秀平 -专利权人：苏州科达科技股份有限公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供一种目标对象识别模型训练方法、识别方法及识别装置，训练方法包括：获取样本图像；将样本图像、目标对象以及目标对象的位置，输入目标对象识别模型；目标框细化模块基于样本图像生成样本框；分别计算样本框为正样本框和负样本框的权重；目标检测模块至少基于样本图像、目标框细化模块生成的样本框进行目标识别；根据目标对象识别模型的损失函数对目标对象识别模型进行训练，目标对象识别模型的损失函数根据目标框细化模块的损失函数以及目标检测模块的损失函数计算，目标框细化模块的损失函数至少根据样本框为正样本框的权重以及负样本框的权重计算。
目标对象识别模型训练方法装置

[发明专利]识别模型训练方法及装置-CN202110595230.7在审
发明人：王安;李长亮 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本申请提供识别模型训练方法及装置，其中，所述方法包括获取多个目标样本文档，并将每个目标样本文档输入解析模型，获得每个目标样本文档的多个目标文本以及每个目标文本的实体类型；基于每个目标文本的实体类型，以及每个目标文本与其他目标文本之间的距离，确定每个目标文本与其他目标文本之间的关联关系；将所述目标文本作为目标样本文本，将所述目标文本与其他目标文本之间的关联关系作为所述目标样本文本的目标样本标签；基于所述目标样本文本以及所述目标样本文本对应的目标样本标签对识别模型进行训练
识别模型训练方法装置

[发明专利]发音评价方法、装置、可读介质及电子设备-CN202310460583.5在审
发明人：李亮亮;李伟;高绍钧;田霄海;付凯奇;马泽君 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司;脸萌有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本公开涉及一种发音评价方法、装置、可读介质及电子设备，所述方法包括：获取待评价的目标语音和所述目标语音对应的目标文本；根据目标语音和目标文本，确定目标语音对应的多个目标音素特征；将多个目标音素特征和至少一个目标评价任务输入预先生成的发音评价模型，以获取发音评价模型输出的每个目标评价任务对应的评价值；其中，发音评价模型通过多个样本集对目标神经网络模型进行训练得到的，样本集包括样本文本的每个样本音素的样本音素信息、每个样本音素在样本语音中的样本音素特征、多个样本评价任务以及每个样本评价任务对应的样本评价值，样本音素信息包括样本音素标识和样本位置信息。
发音评价方法装置可读介质电子设备

[发明专利]一种接口数据缓存方法、装置和计算设备-CN201710058582.2有效
发明人：李晨旭 -专利权人：北京齐尔布莱特科技有限公司
申请日： 2017-01-23 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种接口数据缓存方法，在计算设备中执行，该方法包括：接收对目标样本接口的调用请求，调用请求包括目标样本接口的地址；根据目标样本接口的地址，在计算设备所存储的多条样本接口缓存记录中查找目标样本接口缓存记录；若查找到目标样本接口缓存记录，则从目标样本接口缓存记录中获取数据，并更新目标样本接口的特征信息；若未查找到目标样本接口缓存记录，则从目标样本接口处获取数据，初始化目标样本接口的特征信息，根据目标样本接口的地址、数据和特征信息在计算设备中增加目标样本接口缓存记录。
一种接口数据缓存方法装置计算设备

[发明专利]目标跟踪方法、目标跟踪装置以及计算机存储介质-CN201910453587.4在审
发明人：李璐一 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本申请提供了一种目标跟踪方法、目标跟踪装置以及计算机存储介质。该目标跟踪方法包括：获取训练图像以及训练图像中的训练目标框；以预设尺度遍历训练图像，得到多个初始目标框，基于训练目标框，由初始目标框生成正样本训练框和负样本训练框；计算正样本训练框的特征值，生成特征值正样本概率分布图；获取检测图像以及检测图像中的检测目标框；基于检测目标框，由初始目标框得到样本目标框；计算样本目标框的特征值；基于特征值正样本概率分布图，确定样本目标框为正样本的概率；根据样本目标框为正样本的概率，确定检测目标框中是否目标丢失本申请的目标跟踪方法能够有效提高目标跟踪过程中目标丢失判断的准确率。
正样本目标跟踪样本目标初始目标训练图像目标框计算机存储介质目标跟踪装置概率分布图检测图像目标丢失训练目标检测负样本概率准确率遍历预设申请尺度

[发明专利]样本均衡方法、装置、设备以及存储介质-CN202010899784.1在审
发明人：杨晨;杨天行;彭彬;张一麟;宋勋超 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种样本均衡方法、装置、设备以及存储介质，涉及数据处理技术领域，尤其涉及深度学习、人工智能和智能搜索技术。具体实现方案为：根据待均衡样本集中标签对应的样本数量，从所述待均衡样本集关联的至少两个标签中，确定待均衡的目标标签，且将所述待均衡样本集中与所述目标标签对应的样本作为目标样本；增加所述目标样本，使所述待均衡样本集中所述目标标签对应的样本数量达到目标样本数量，得到新样本集；若所述新样本集中除所述目标标签外的其他标签对应的样本数量小于所述目标样本数量，则增加所述新样本集中除所述目标标签外的其他标签对应的样本。根据本申请的技术提高了样本集中各标签对应样本数量的均衡度。
样本均衡方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种实现样本扩增的方法和装置-CN202111052364.0在审
发明人：林熙东;杨青 -专利权人：度小满科技(北京)有限公司
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种实现样本扩增的方法和装置，该方法包括：对照目标样本的画像属性对历史样本进行筛选，获得候选样本；然后以样本的行为数据作为深度学习模型的输入，获得该深度学习模型的全连接层输出向量并作为样本的行为向量，利用样本的行为向量计算候选样本和目标样本之间的相似度，其中该样本包括候选样本和目标样本；将候选样本按照相似度从大到小进行排序，将相似度在前N个的候选样本添加到目标样本中；其中N为正整数。上述方法不依赖历史场景的风险模型，对照目标样本的画像属性对历史样本筛选，利用深度学习模型计算候选样本与目标样本之间的相似度，扩增目标样本，使得到的目标样本具有更高的准确性。
一种实现样本扩增方法装置

[发明专利]识别模型的训练方法、装置、信息识别方法及装置-CN202111614714.8在审
发明人：沈奇卉;白雪;苏鹏;李梅茵;李甜梦;朱荞荞 -专利权人：天翼云科技有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：该方法包括：获取待处理的目标样本集合，其中，目标样本集合中包括目标问题类型对应的多个初始数据样本；从目标样本集合中确定初始数据样本的相似数据样本；基于初始数据样本与相似数据样本进行融合，生成目标数据样本；利用目标数据样本以及初始数据样本对预设神经网络模型进行训练，得到识别模型。本申请实施例通过确定样本集合中每个初始数据样本对应的相似数据样本，然后融合初始数据样本和相似数据样本得到目标数据样本。不仅通过目标数据样本能够增加样本集合的样本数量，同时保证模型训练过程中的训练平衡，解决了现有技术中心样本量不均衡导致模型训练后准确性低的问题。
识别模型训练方法装置信息

[发明专利]语音数据处理方法和装置-CN201610178300.8有效
发明人：金星明;李为;郑昉劢;吴富章;朱碧磊;钱柄桦;李科;吴永坚;黄飞跃 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2016-03-25 - 公布日： 2019-04-12 - 主分类号： G10L17/08 文献下载
摘要：该方法包括：获取多个语音样本中每个语音样本的I‑Vector向量，并确定多个语音样本中的目标种子样本；分别计算目标种子样本的I‑Vector向量与目标剩余语音样本的I‑Vector向量之间的余弦距离，目标剩余语音样本为多个语音样本中除目标种子样本之外的语音样本；至少按照余弦距离从多个语音样本或目标剩余语音样本中过滤得到目标语音样本，目标语音样本的I‑Vector向量与目标种子样本的I‑Vector向量之间的余弦距离高于第一预定阈值。
语音数据处理方法装置

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