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[发明专利]一种基于图像识别的地铁列车电气箱盖的故障检测方法-CN202110620998.5有效
发明人：黄德青;张宗泓;秦娜;刘龙凯 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及列车故障检测技术领域，涉及一种基于图像识别的地铁列车电气箱盖的故障检测方法，包括：1、通过线扫相机获取电气箱盖部件的正负样本数据集；2、对数据集进行预处理，转换为伪彩色图；3、用正样本的数据集用于Nanodet的训练；4、通过裁剪得到分类正样本集；负样本上经过翻转，加入噪声进行数据增强，对负样本的数目进行扩充，定位后裁剪，得到分类负样本集；5、将分类负样本集与分类正样本集一起训练，最终得到故障检测模型；6、将待检测样本输入故障检测模型进行测试。
一种基于图像识别地铁列车电气故障检测方法

[发明专利]图像处理方法、装置、设备及存储介质-CN202110133070.4在审
发明人：高洵 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：公开了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待处理图像；通过图像评价模型对待处理图像进行图像评价处理，得到待处理图像的评价值；其中，图像评价模型基于训练后的孪生网络模块构建，训练后的孪生网络模块基于图像样本对的评价结果对孪生网络模块进行训练得到，评价结果用于指示图像样本对中正样本和负样本的评价等级，评价结果基于图像样本对的融合特征得到，融合特征基于正样本特征和负样本特征得到，正样本特征采用孪生网络模块的第一特征提取分支对正样本进行特征提取得到，负样本特征采用孪生网络模块的第二特征提取分支对负样本进行特征提取得到，提高了图像处理的泛化性。
图像处理方法装置设备存储介质

[发明专利]潜在用户筛选方法及装置-CN202310911156.4在审
发明人：罗博文;陈宜洁;张娜;王之伟;张龙;陈庆彪;潘阳;陈威 -专利权人：中移（杭州）信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：所述方法包括：将正样本的目标数据和无标记样本的目标数据输入潜在用户筛选模型，若正样本的数量与可靠负样本的数量不相等，且模型训练次数达到预设训练次数，则根据剩余无标记样本对应的历史输出概率和历史权重，得到历史加权平均概率，将剩余无标记样本按照历史加权平均概率从小到大依次划分为可靠负样本，直至正样本的数量与当前可靠负样本的数量相等，将正样本的目标数据和当前可靠负样本的目标数据输入潜在用户筛选模型，筛选出满足预设带宽条件的潜在用户
潜在用户筛选方法装置

[发明专利]一种基于负压的特异细胞处理装置-CN201610131011.2在审
发明人：闫维新 -专利权人：闫维新
申请日： 2016-03-08 - 公布日： 2016-06-08 - 主分类号： C12M1/12 文献下载
摘要：本发明提供一种基于负压的特异细胞处理装置，包括：样本腔体，用于存放液体样本；密封口，贴合到样本腔体输入口并将样本腔体密封，防止外界污染；密封部件，通过样本腔体将过滤膜压紧在下接口上，防止样本液体外泄；过滤膜，位于密封部件和下接口之间；下接口，用于支撑过滤膜，并与外部负压装置连接，将负压作为驱动力，提高样本通过过滤膜的速度；所述下接口、过滤膜、密封部件与样本腔体牢固连接。
一种基于特异细胞处理装置

[发明专利]训练POI到达位置点评分模型、确定导航路径的方法及设备-CN202210805964.8在审
发明人：王嘉勋;孟令勋;董庆洲;代冕 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：基于真实发生的用户历史出行构建正样本与负样本，正样本包括一次用户历史出行中的POI位置点与实际到达位置点，负样本包括一次用户历史出行中的POI位置点与非实际到达位置点。基于正样本集与负样本集训练到达位置点评分模型时，以样本特征为模型输入，相应的模型输出为对样本中到达位置点的评分。
训练 poi 到达位置评分模型确定导航路径方法设备

[发明专利]一种基于政务工单的突发事件检测方法-CN202210063986.1有效
发明人：郑文博;汤灏;包利安 -专利权人：北京零点远景网络科技有限公司;北京零点有数数据科技股份有限公司
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：该方法包括：获取训练样本，训练样本包括正样本和负样本，其中，正样本为带有突发事件的文本数据，负样本为带有非突发事件的文本数据；以正样本和负样本为输入，以所有突发事件的概率值为输出，对突发事件模型进行训练
一种基于政务突发事件检测方法

[实用新型]一种基于负压的特异细胞处理装置-CN201620177303.5有效
发明人：闫维新 -专利权人：闫维新
申请日： 2016-03-08 - 公布日： 2016-07-27 - 主分类号： C12M1/12 文献下载
摘要：本实用新型提供一种基于负压的特异细胞处理装置，包括：样本腔体，用于存放液体样本；密封口，贴合到样本腔体输入口并将样本腔体密封，防止外界污染；密封部件，通过样本腔体将过滤膜压紧在下接口上，防止样本液体外泄；过滤膜，位于密封部件和下接口之间；下接口，用于支撑过滤膜，并与外部负压装置连接，将负压作为驱动力，提高样本通过过滤膜的速度；所述下接口、过滤膜、密封部件与样本腔体牢固连接。
一种基于特异细胞处理装置

[发明专利]目标用户定向方法及装置-CN201510996108.5有效
发明人：王莉峰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2015-12-25 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种目标用户定向方法及装置，所述方法包括：基于种子用户的用户特征，生成虚拟用户；将所述种子用户和所述虚拟用户共同作为正样本用户；确定负样本用户；分别抽取所述正样本用户和所述负样本用户的用户特征；基于所述正样本用户和所述负样本用户的用户特征进行训练，确定出定向参数；基于所述定向参数，定位出与所述种子用户满足预定相似度条件的目标用户。
目标用户定向方法装置

[发明专利]多模态预训练模型的训练方法、应用方法及装置-CN202110262221.6在审
发明人：霍宇琦;张曼黎;刘光镇;卢志武;窦志成;金琴;赵鑫;宋睿华;文继荣 -专利权人：北京智源人工智能研究院;中国人民大学
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提出一种多模态预训练模型的训练方法、应用方法及装置，该方法包括：构建双塔结构的多模态预训练模型；获取包括正样本图文对的正样本数据集和包括负样本图文对的负样本数据集；根据正样本数据集和负样本数据集训练多模态预训练模型，多模态预训练模型包括用于对正样本图文对和负样本图文对进行图文相似度对比学习的跨模态对比学习模块。本申请中多模态预训练模型采用双塔结构和跨模态对比学习算法，对图像和文本模态都构建大量负样本，模型表达能力强，提高了图文对的处理精度。
多模态预训练模型方法应用装置

[发明专利]数据的处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110236135.8在审
发明人：孙俊凯;张钧波;郑宇 -专利权人：京东城市（北京）数字科技有限公司
申请日： 2021-03-03 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：获取正样本数据集、N个负样本数据集及测试集；利用正样本数据集及N个负样本数据集，分别训练生成N个分类模型；利用每个分类模型，对测试集进行预测，以确定每个测试数据为异常数据的概率；根据每个测试数据为异常数据的概率，利用测试集中的测试数据对正样本数据集及N个负样本数据集分别进行更新，利用更新后的正样本数据集及N个负样本数据集重复执行上述生成N个分类模型的过程，直至确定N个负样本数据集及测试集中每个未标注数据对应的类型标签
数据处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种改善婴儿哭声检测模型效果的数据增强方法及其系统-CN202010215286.0在审
发明人：王荔枝 -专利权人：合肥君正科技有限公司
申请日： 2020-03-24 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明提供一种改善婴儿哭声检测模型效果的数据增强方法，所述方法包括以下步骤：S1，收集声音样本作为训练数据；S2，将收集到的声音样本分类，分为正样本和负样本，所述正样本为安静环境下的婴儿哭声数据，所述负样本为除了婴儿哭声之外的声音数据；S3，对所述正样本哭声数据和所述负样本声音数据中的每一类语音数据分别添加与之对应的标签；S4，利用混合增强方法通过线性插值样本和标签获得新的虚拟样本和标签，以增加样本数据。通过混合增强手段丰富样本数据并贴合真实场景。
一种改善婴儿哭声检测模型效果数据增强方法及其系统

[发明专利]客户动支模型生成方法、装置及电子设备-CN201910921528.5在审
发明人：高明宇;王鹏;张潮华;郑彦 -专利权人：北京淇瑀信息科技有限公司
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：获取多个历史用户的金融数据；根据所述动支状态将所述多个历史用户分入正样本用户集合和负样本用户集合；对正样本用户集合和负样本用户集合中的历史用户的金融数据进行筛选以生成正样本子集合、负样本子集合和未分类样本子集合；以及基于所述正样本子集合、所述负样本子集合和所述未分类样本子集合对机器学习模型进行训练以生成客户动支模型。本公开涉及的客户动支模型生成方法、装置，能够对现有的正负样本数据进行数据处理生成更加精确的正负样本数据集合，进而通过精确的正负样本数据集合对机器学习模型进行训练，生成金融风险模型。
子集合负样本历史用户用户集合正负样本正样本机器学习模型分类样本金融数据模型生成数据集合客户计算机可读介质电子设备风险模型样本用户数据处理对正集合筛选金融

[发明专利]一种模型的训练方法、数据召回方法、装置、介质及设备-CN202310270231.3在审
发明人：雷鑫华;杨志雄;杨延展;李永会 -专利权人：抖音视界有限公司
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种模型的训练方法、数据召回方法、装置、介质及设备，其中训练方法包括：获取样本对象的特征数据和所述样本对象对应的正样本数据集和负样本数据集，基于所述样本对象的特征数据、任一所述正样本数据、任一所述第二负样本数据和所述第一负样本数据形成样本组；基于任一所述样本对象的多个样本组训练得到数据召回模型：在训练过程中，基于训练过程中的数据召回模型输出的所述样本组中数据分别对应的特征向量，基于各所述特征向量之间的距离生成损失函数通过引入第二负样本数据，加深了模型训练程度，提供了模型的训练精度和模型泛化能力。
一种模型训练方法数据召回装置介质设备

[发明专利]确定用户的属性的方法、装置和设备-CN202010484863.6有效
发明人：李嘉晨;郭凯 -专利权人：贝壳找房(北京)科技有限公司
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：其中的方法包括：获取多个用户的应用特征样本，形成样本集合；其中的应用特征样本用于表征用户的终端设备所安装的应用；根据具有预定属性的应用，为样本集合中的至少一应用特征样本设置标签，形成正样本和负样本；根据样本集合中的正样本和负样本，对半监督分类模型进行初始化；根据初始化后的半监督分类模型，对样本集合中的未设置标签的应用特征样本进行用户的属性预测处理；根据预测处理结果，为未设置标签的应用特征样本中的相应应用特征样本设置标签，形成正样本和负样本
确定用户属性方法装置设备

[发明专利]样本确定方法、模型训练方法、装置及设备-CN202310422762.X在审
发明人：李策;贾一臻;英继越;郭运雷 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本公开提供了一种样本确定方法、模型训练方法、装置及设备，可以应用于人工智能技术领域和金融技术领域。该方法包括：针对正样本集中的每个正样本，从基准样本集中确定第一样本集，其中，第一样本集中的每个基准样本与正样本之间的相似度满足相似度阈值；针对负样本集中的每个负样本，从基准样本集中确定第一样本子集，其中，第一样本子集中的每个基准样本与负样本之间的相似度满足相似度阈值；基于第一样本集，从多个第一样本子集中确定第二样本集；在确定第一样本集和第二样本集满足预定条件的情况下，确定正样本为目标正样本。
样本确定方法模型训练装置设备