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[发明专利]数据的增量并行处理-CN201911285893.8在审
发明人：罗伯特·布拉德肖;克雷格·D·钱伯斯;以斯拉·库伯;阿希什·拉尼瓦拉;弗朗西丝·J·佩里 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2014-08-01 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本申请涉及在并行处理系统中执行数据的增量处理。一个示例方法包括：识别包括指定要对数据集执行的计算操作的指令的同步代码；将所述同步代码变换成包括一个或多个流水线对象的流水线应用；识别要对其执行所述流水线应用的第一输入数据集；对第一输入数据集执行所述流水线应用以产生第一输出数据集；在对所述第一输入数据集执行所述流水线应用之后，识别要对其执行所述流水线应用的第二输入数据集；确定所述第一输入数据集与所述第二输入数据集之间的差异的集合；以及对所述差异集合执行所述流水线应用以产生第二输出数据集
数据增量并行处理

[发明专利]用随机化和样本拒绝改进预训练系统鲁棒性的系统和方法-CN202310272606.X在审
发明人： F·谢赫勒斯拉米;林婉怡;J·H·梅岑;张欢;J·柯尔特 -专利权人：罗伯特·博世有限公司;卡内基梅隆大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：该网络包括被配置为从传感器接收输入数据的输入接口。处理器被编程为接收输入数据，利用输入数据生成扰动输入数据集，其中扰动输入数据集包括输入数据的扰动，利用去噪器对扰动输入数据集进行去噪，其中去噪器被配置为生成去噪数据集，将去噪数据集发送到预训练的分类器和拒绝器两者，其中预训练的分类器被配置为对去噪数据集进行分类，并且拒绝器被配置为拒绝去噪数据集的分类，利用去噪输入数据集训练拒绝器以实现经训练的拒绝器，并且响应于获得经训练的拒绝器，输出与输入数据相关联的放弃分类，
随机化样本拒绝改进训练系统鲁棒性方法

[发明专利]组成像研究的数据处理-CN201180016740.9有效
发明人： Y·马尔亚;S·K·拉马斯瓦米;N·伊亚卡德克里希南;L·G·扎戈尔谢夫 -专利权人：皇家飞利浦电子股份有限公司
申请日： 2011-01-28 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种用于处理多个对象的体积的系统包括体积输入（1），该体积输入用于接收包括被同时扫描的多个对象的输入体积图像数据集（13）。元数据输入（2）接收与所述对象的各个个体相关的元数据（15）。对象找寻器（3）识别所述输入体积图像数据集（13）的多个部分，每个部分包括所述对象之一。体积图像数据集生成器（4）生成多个单独体积图像数据集（16），每个单独体积图像数据集（7）包括所述输入体积图像数据集的所述部分之一。元数据操作器（5）将与对象相关的所述元数据（15）与包括含有所述对象的所述部分的所述单独体积图像数据集（7）相关联。
组成研究数据处理

[发明专利]基于主动学习的目标检测模型训练方法-CN202110769915.9有效
发明人：陈映;曹松;任必为;郑翔;宋君;陶海 -专利权人：北京文安智能技术股份有限公司
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于主动学习的目标检测模型训练方法，包括：由专家标定输入数据集向模型训练数据集输入标记有专家标签的样本图像，和/或由无标定输入数据集向模型训练数据集输入无目标对象框选的样本图像；当模型训练数据集的样本图像数量值小于或等于数据上限值时，继续训练初始模型，当样本图像数量值大于数据上限值时，选取筛除图像后训练初始模型，在筛除图像中选取无专家标签的输入待标定困难样本数据集；对其中的筛除图像进行目标对象框选筛查及专家标签标记后输入专家标定输入数据集本发明解决了现有技术中的为了提升目标检测模型泛化能力而导致训练数据集的数据量累积造成模型训练效率低下的问题。
基于主动学习目标检测模型训练方法

[发明专利]一种检测倾斜数据的Hash Join执行方法-CN202211418045.1在审
发明人：陈磊;魏可伟;赵衎衎 -专利权人：上海沄熹科技有限公司
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明公开一种检测倾斜数据的Hash Join执行方法，涉及分布式数据库技术领域，包括：获取两个输入数据集；设定相对倾斜率，计算相对倾斜率与其中一个输入数据集中数据量的乘积，得到倾斜阈值，输入数据集中出现频率超过倾斜阈值的值被称为倾斜值；检查总数据量较大的输入数据集中是否存在倾斜值，若不存在，则对两个输入数据集分别进行哈希分发，若存在，则探测该输入数据集在某个字段的所有倾斜值，得到倾斜值列表，随后基于倾斜值列表将每个输入数据集拆分为不含倾斜值的Normal数据集和含有倾斜值的Skew数据集，对Normal数据集进行哈希分发，对Skew数据集进行平均分发或镜像分发；集群中的节点对其上数据进行Hash Join计算。
一种检测倾斜数据 hash join 执行方法

[发明专利]测量给定AI任务的数据集的相似性的方法-CN202010408186.X在审
发明人：赵敏植;F·刘;I·黄 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：一种计算机实现的方法，包括：向自动编码器中输入输入样本集，每个输入样本集包括参考数据集的参考输入样本和一个或多个目标数据集的一个或多个目标输入样本，自动编码器使用参考数据集被训练。自动编码器为每个输入样本集生成相应输出集，从而形成一个或多个相应输出集，一个或多个输出集中的每个输出集包括相应输入样本集的参考输出和一个或多个目标输出；以及通过将一个或多个目标输出中的每个目标输出与每个输入样本集的相应目标输入样本进行比较来确定一个或多个目标数据集中的每个目标数据集与参考数据集的相似性
测量给定 ai 任务数据相似性方法

[发明专利]高可靠度宽工况汽轮机伴生模型建立方法-CN202310649025.3在审
发明人：张发明;李铭;程梓洋;王子彦;王顺森;程上方;王江峰 -专利权人：国能长源汉川发电有限公司
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：一种高可靠度宽工况汽轮机伴生模型建立方法，包括：1)构建汽轮机传统模型和训练汽轮机机器学习模型；2)将已有的汽轮机运行数据中的输入参数集A分别输入至汽轮机传统模型和训练汽轮机机器学习模型，得到输出参数数据集B和输出参数数据集F；将输入参数数据集D输入至汽轮机传统模型中和训练汽轮机机器学习模型，分别得到输出参数数据集E和输出参数数据集G；3)将已有的汽轮机运行数据中的输入参数集A、输出参数数据集B、输出参数数据集F、输入参数数据集D、输出参数数据集E和输出参数数据集G根据不同权重在训练汽轮机机器学习模型中训练，得到高可靠度宽工况汽轮机伴生模型。本发明对数据的质量依赖性较小和具有更快运行速度。
可靠工况汽轮机伴生模型建立方法

[发明专利]基于边缘节点处的数据输入对机器学习模型排序和更新-CN201910565265.9在审
发明人： R·K·甘蒂;M·斯里瓦萨;S·莱拉帕里;S·斯里兰加姆斯里德哈拉 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：由处理器接收用于训练新的机器学习模型的输入数据集。对于多个被训练的机器学习模型中的每一个，取得哈希函数和用于训练机器学习模型的训练数据集的草图。基于哈希函数和输入数据集计算输入数据集的草图，并计算训练数据集的草图与输入数据集的草图之间的距离。被训练的机器学习模型的计算距离从最小到最大进行排序，并且至少部分地基于该排序，从被训练的机器学习模型中选择用于输入数集的种子机器学习模型。启动使用所选择的种子机器学习模型和输入数据集的新的机器学习模型的训练过程。
机器学习模型输入数据集哈希函数排序计算输入数据训练数据集计算距离计算训练训练过程训练机器输入数数据集处理器学习

[发明专利]跨库数据查询方法、装置和设备-CN202110730659.2在审
发明人：姚文涛;陈显义;封铨贤;姜木 -专利权人：中国民生银行股份有限公司
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本申请提供一种跨库数据查询方法、装置和设备。该方法包括：服务器可以根据数据库信息生成查询指令集。该查询指令集中包括多条查询指令。服务器获取输入数据集。该输入数据集中可以包括批量的待查询数据集。服务器根据输入数据集和查询指令集，在多个数据库中查询得到第一目标数据集。服务器将查询得到的第一目标数据集作为输入数据集进行查询。服务器根据第一目标数据集和查询指令集，在多个数据库中查询得到第二目标数据集。服务器根据映射关系对第一目标数据集和第二目标数据集进行关联，生成第三目标数据集。本申请的方法，降低了跨库查询过程中，中间数据集存储的复杂度，提高了跨库查询的查询效率。
数据查询方法装置设备

[发明专利]用于配置医学成像设备的方法、系统、程序产品和介质-CN201810789757.1在审
发明人： K·L·R·格兰特;T·弗洛尔;B·施密特 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2018-07-18 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： G16H40/60 文献下载
摘要：用于配置医学成像设备的方法包括：提供指定临床任务的输入数据集(11)，其中所述输入数据集包括量化的图像要求；将输入数据集(11)传送到服务器(100)；由服务器(100)提供取决于输入数据集(11)的配置数据集(21)；在定义的时间间隔内将配置数据集(21)从服务器(100)传送到医学成像设备(10)；以及基于配置数据集(21)配置医学成像设备(10)。
医学成像设备输入数据集配置数据服务器程序产品配置图像要求量化

[发明专利]利用知识源进行相似性分析和数据丰富化的技术-CN201580047579.X有效
发明人： A·S·斯托贾诺维克;M·克雷德尔;M·马拉克;G·A·莫里 -专利权人：甲骨文国际公司
申请日： 2015-09-25 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本公开内容涉及利用知识源来执行相似性度量分析和数据丰富化。数据丰富化服务能够将输入数据集与存储在知识源中的参考数据集进行比较，以识别近似相关的数据。能够计算与两个或更多个数据集的语义相似性对应的相似性度量。相似性度量能够被用来基于数据集的元数据属性和数据值来识别数据集，从而使得能够更容易地对数据值进行索引和高性能检索。输入数据集能够利用基于与输入数据集具有最佳匹配的数据集的类别来标记。输入数据集与由知识源提供的数据集的相似性能够被用来查询知识源，以获得关于数据集的附加信息。附加信息能够被用来向用户提供推荐。
利用知识进行相似性分析数据丰富技术

[发明专利]数据处理设备和方法-CN201310292133.6有效
发明人： M·P·A·泰勒;S·A·阿通西里;J·N·威尔逊 -专利权人：索尼株式会社
申请日： 2008-10-30 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：公开了数据处理设备和方法，该数据处理设备将传递的输入数据符号映射到正交频分复用OFDM符号预定数量的副载波信号上。副载波信号的预定数量根据多个操作模式之一确定，并且输入数据符号分成输入数据符号的第一集合和输入数据符号的第二集合。数据处理设备包括交织器，用以执行将输入数据符号的第一集合交织到第一OFDM符号的副载波信号上的奇数交织过程和将输入数据符号的第二集合交织到第二OFDM符号的副载波信号上的偶数交织过程，以当从交织器存储器中的位置读取第一集合的输入数据符号时，能将第二集合的输入数据符号写入刚读取的位置，以及从交织器存储器的该位置正在读取第二集合的输入数据时，将随后第一集合的输入数据符号写入刚读取的位置。
数据处理设备方法

[发明专利]学习装置及记录介质-CN202010916319.4在审
发明人：安达真太郎;山口聡之;上野邦和;刘洋 -专利权人：富士胶片商业创新有限公司
申请日： 2020-09-03 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种学习装置及记录介质，可在过去的多个案例中使用的多个学习完成数据集之中选择性地使用与新案例的学习数据集类似的学习完成数据集来进行机器学习。学习装置(10)包括CPU(11)。CPU(11)从过去的多个案例的机器学习中所使用且各自包含输入数据、正确答案数据及学习完成模型的多个学习完成数据集之中，选择与用于新案例的机器学习的包含输入数据及正确答案数据的学习数据集类似的学习完成数据集，并使用所选择的学习完成数据集的输入数据及正确答案数据、以及学习数据集的输入数据及正确答案数据来进行机器学习。
学习装置记录介质

[发明专利]X射线成像中的数据校正-CN202011000553.9在审
发明人： K·施蒂尔斯托费尔;M·彼得希尔卡;M·胡普费尔;A·希伦布兰德;M·鲍尔-贝克;R·劳帕克 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明的各实施例涉及X射线成像中的数据校正。一种用于校正输入数据集的方法包括以下步骤：获取包括至少一种数据误差的输入数据集；确定校正函数；通过将校正函数应用于输入数据集来生成校正后的输出数据集；输出校正后的输出数据集；其中校正函数被设计为使得减少在输入数据集中的相互影响的至少两种数据误差
射线成像中的数据校正

[发明专利]键盘输入模仿-CN201880066348.7在审
发明人： Z.坎西奥;B.德弗里斯;P.拉达瓦拉;K.K.科利帕拉;C.斯蒂夫斯;D.克罗斯比;A.普拉萨德 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2020-05-26 - 主分类号： G06F3/02 文献下载
摘要：计算设备接收包括与标识符对应的一个或多个数据集的响应。所述计算设备识别所述响应中的第一数据集标识符，该第一数据集标识符发信号通知所述第一数据集的开始，并将所述第一数据集编辑为包括由第二计算设备理解为将所述第一数据集定义为第一特定类型的数据的第一键盘击键输入前缀以及由所述第二计算设备理解为定义所述第一数据集的结束的键盘击键输入后缀所述计算设备识别并编辑第二数据集。所述编辑后的第一数据集和第二数据集被传输到所述第二计算设备，所述第二计算设备基于所述键盘击键输入前缀处理所述数据集并基于所述键盘击键输入后缀识别所述数据集的结束。
键盘输入模仿