专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]用于安全纵向联邦学习的方法、装置和系统-CN202080061690.5在审
  • 褚令洋;黄宇韬;张勇;王岚君 - 华为云计算技术有限公司
  • 2020-09-09 - 2023-04-07 - G06N20/00
  • 通过以下方式使用安全纵向联邦学习来学习机器学习模型:网络机器学习模型从多个私有机器学习模型接收一组私有机器学习模型输出。所述一组私有机器学习模型输出基于所述多个私有机器学习模型中的每一个独占拥有的数据。所述一组私有机器学习模型输出基于所述数据的样本ID对齐。所述网络机器学习模型提供预测,所述预测为所述网络模型基于所述一组私有机器学习模型输出的输出。所述网络模型向所述多个私有机器学习模型中的一个传输所述预测,所述多个私有机器学习模型中的所述一个包括标签。所述网络模型从所述多个私有机器学习模型中的所述一个接收基于所述标签和所述预测的损失,基于所述损失计算梯度,并基于所述损失更新所述网络模型的参数。
  • 用于安全纵向联邦学习方法装置系统
  • [发明专利]自适应共蒸馏模型-CN202180012989.6在审
  • 米谷竜 - 欧姆龙株式会社
  • 2021-02-12 - 2022-09-13 - G06N20/00
  • 该方法可以包括将输入数据集输入到使用第一私有数据集生成的第一私有人工智能模型和使用第二私有数据集生成的第二私有人工智能模型中。该方法还可以包括从第一私有人工智能模型接收第一结果数据集,以及从第二私有人工智能模型接收第二结果数据集。该方法还可以包括利用输入数据集和第一结果数据集训练自适应共蒸馏模型。该方法还可以包括利用输入数据集和第二结果数据集训练自适应共蒸馏模型。自适应共蒸馏模型可以不在第一私有数据集或第二私有数据集上训练。
  • 自适应蒸馏模型
  • [发明专利]私有化数据获取方法及装置-CN202011543728.0有效
  • 薛少飞 - 思必驰科技股份有限公司
  • 2020-12-23 - 2022-08-05 - G10L15/18
  • 本发明公开一种私有化数据获取方法及装置,方法包括:响应于用户私有化语音模型的更新,获取所述用户私有化语音模型更新后的模型参数;基于所述模型参数同步更新与所述用户对应的数据海绵系统,其中,所述数据海绵系统与所述用户私有化语音模型互为反向技术在用户优化私有化语音模型时,提取私有化语言模型中的模型参数,采用模型参数同步更新数据海绵系统,通过数据海绵系统合成模拟用户数据,并将模拟用户数据用于优化通用语音识别模型,使得在不需要拷贝任何用户私有的明文音频和明文文本的前提下,实现了对通用语音识别模型进行优化,避免了引入数据安全问题。
  • 私有化数据获取方法装置
  • [发明专利]网络设备故障预测方法、电子设备及存储介质-CN202110958693.5有效
  • 吕兴海;张秀彬;崔雷 - 北京神州新桥科技有限公司
  • 2021-08-20 - 2023-10-20 - H04L41/082
  • 本公开实施例公开了一种网络设备故障预测方法、电子设备及存储介质,所述方法包括:接收边缘服务器发送的更新权值参数,根据更新权值参数对私有故障预测模型进行更新;将目标时间区间采集的历史设备信息作为输入,将历史故障信息作为输出,对更新后的私有故障预测模型进行训练;当训练后的私有故障预测模型未收敛时,根据训练后的私有故障预测模型获取梯度更新矢量,并发送梯度更新矢量;当训练后的私有故障预测模型收敛时,实时采集边缘网络设备的实时设备信息,并将实时设备信息作为输入,输入至训练后的私有故障预测模型中,得到实时故障信息。
  • 网络设备故障预测方法电子设备存储介质
  • [发明专利]一种文本共情预测模型及方法-CN202111592897.8在审
  • 王上飞;李晨光;陈小平 - 中国科学技术大学
  • 2021-12-23 - 2022-04-05 - G06F16/35
  • 本发明公开了一种基于文本情感分类辅助的文本共情预测模型及方法,模型包括:共情私有特征编码器将共情数据的私有特征编码成共情私有特征;极性私有特征编码器将极性数据的私有特征编码成极性私有特征;公共特征编码器将共情数据和极性数据的公有特征分别编码成共情、极性公有特征;共情公私有特征融合模块将共情公、私有特征加权融合为最终共情预测特征表达;极性公私有特征融合模块将极性公、私有特征加权融合为最终极性分类特征表达;共情预测器预测最终共情预测特征表达得预测标签该模型及方法能基于迁移学习实现经大规模的文本情感分类数据来辅助小规模的文本共情预测,提升预测准确性。
  • 一种文本预测模型方法
  • [发明专利]基于公有特征和私有特征的域自适应小麦种子分类方法-CN202310825251.2在审
  • 赵鑫;阙昊天;黄敏;朱启兵 - 江南大学
  • 2023-07-05 - 2023-10-13 - G06V10/764
  • 本申请公开了一种基于公有特征和私有特征的域自适应小麦种子分类方法,涉及高光谱技术领域,该方法搭建的小麦种子分类模型可以学习样本图像在源域和目标域的公有特征、类敏感私有特征、域敏感私有特征,并在训练时给与不同的约束加以引导,使模型能够进行有针对性的迁移,仅迁移对分类学习有帮助的公有特征与类敏感私有特征,通过基于公有特征与私有特征的训练策略使得小麦种子分类模型能够使用少量的样本快速适应目标域的新环境,从而使得模型在目标域的分类准确性更高、泛化能力更强,且由于不对域敏感私有特征迁移,因此可以避免模型出现负迁移,并显著的提升迁移后模型在目标域上的分类精度。
  • 基于公有特征私有自适应小麦种子分类方法
  • [发明专利]风险预测和风险预测模型的训练方法、装置及电子设备-CN201911179340.4有效
  • 陆梦倩 - 支付宝(杭州)信息技术有限公司
  • 2019-11-27 - 2021-04-02 - G06N20/00
  • 本说明书实施例公开了一种风险预测和风险预测模型的训练方法、装置及电子设备,该方法包括:获取与目标用户的用户标识对应的第一私有数据和第二私有数据;将所述第一私有数据输入到第一风险等级预测模型中,预测得到所述目标用户的第一风险等级;将所述第一私有数据和所述第二私有数据输入到第二风险等级预测模型中,预测得到所述目标用户的第二风险等级,所述第二风险等级预测模型为基于目标群体用户的私有数据及对应的标签、通过纵向联邦学习训练得到的,所述目标群体用户的私有数据对应的标签为目标群体用户在第一风险预测模型对应的拟合误差
  • 风险预测模型训练方法装置电子设备

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