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[发明专利]基于函数重载决议的函数处理方法、介质及装置-CN202310571314.6在审
发明人：朱子润 -专利权人：杭州朗和科技有限公司
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F9/448 文献下载
摘要：本公开的实施方式提供了一种基于函数重载决议的函数处理方法、介质及装置，涉及计算机技术领域。该方法包括：响应于函数调用指令，确定函数调用指令所指示的待调用函数的名称、实参类型以及上下文类型；其中，函数调用指令用于指示调用函数；根据待调用函数名称、实参类型以及上下文类型，确定函数候选集合；其中，函数候选集合中包括至少一个候选函数，候选函数的名称和待调用函数的名称相同，候选函数的形参类型为实参类型的父类型，候选函数的返回类型为上下文类型的子类型；若函数候选集合包括多个候选函数，则根据候选函数的返回类型通过上述方法，本公开的方法使得确定出的目标函数更加准确，符合调用需求。
基于函数重载决议处理方法介质装置

[发明专利]获取函数的方法、装置及存储介质-CN202310233775.2在审
发明人：申博;周建祎;梁广泰;王千祥 -专利权人：深圳华为云计算技术有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本申请公开了一种获取函数的方法、装置及存储介质，属于计算机领域。所述方法包括：获取待生成的目标函数的描述信息、函数签名和第一测试方法，所述描述信息用于描述所述目标函数实现的功能，所述函数签名用于标识所述目标函数，所述第一测试方法用于测试所述目标函数；基于所述第一测试方法、所述描述信息和所述函数签名，生成多个候选函数；基于所述第一测试方法测试所述多个候选函数中的每个候选函数，得到所述每个候选函数的测试结果；基于所述每个候选函数的测试结果从所述多个候选函数中选择所述目标函数本申请能够提高函数级代码生成的准确性，并减小用户检查和选择所生成函数的时间。
获取函数方法装置存储介质

[发明专利]测试用例生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111162300.6在审
发明人：王思唯;林晓升;高玉军 -专利权人：脸萌有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种测试用例生成方法、装置、电子设备及存储介质，通过解析待测函数，获得函数结构信息，所述函数结构信息用于表征所述待测函数对其他函数的调用关系；根据函数结构信息，确定候选函数，候选函数为待测函数内部所调用的调用函数；确定所述候选函数对应的声明候选集并生成对应的备选测试用例；基于启发式搜索算法，对所述备选测试用例进行迭代演化，生成目标测试用例，所述目标测试用例用于对待测函数进行测试。确定了待测函数内用于直接调用的候选函数，再对候选函数基于启发式搜索算法进行计算，能够避免由于相关的调用函数过多导致的数量爆炸，从而实现算法快速收敛，提高测试用例的生成速度和测试用例的质量。
测试生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]地图段的对准-CN202210379552.2在审
发明人：马修·大卫·百老汇;肖恩·托马斯·乔治·麦克奎尔;穆罕默德·萨弗拉兹·纳瓦兹;阿加塔尼基·特里戈尼 -专利权人： NAVENIO有限公司
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：一种计算机实施方法，将具有局部参考坐标系的至少两个地图段与具有全局参考坐标系的基准图对准，每个地图段与基准图代表区域的一部分重叠，该方法包括：对于每个地图段，独立地生成一个或以上将地图段与基准图对准的候选对准；对于每个候选对准，评估表示候选对准是正确的可能性的候选对准代价函数；基于候选对准和相关候选对准代价函数，生成一个或以上候选解，每个候选解包括至少两个地图段的每个地图段的单个候选对准；对于每个候选解，至少基于候选解中包括的每个候选对准的候选对准代价函数来评估候选解代价函数；以及基于候选解代价函数的评估，确定至少两个地图段与基准图的对准。
地图对准

[发明专利]机器学习算法搜索-CN202180012813.0在审
发明人：梁辰;大卫·理查德·索;埃斯特班·阿尔贝托·瑞尔;国·V·勒 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：该方法包括：接收训练示例集和验证示例集，并且生成候选ML算法的序列以执行任务。对于该序列中的每个候选ML算法，该方法包括：通过执行相应候选设置函数来设置用于候选ML算法的一个或多个训练参数，通过使用相应候选预测函数和相应候选学习函数处理训练示例集来训练候选ML算法，以及通过对验证示例集执行相应候选预测函数来评估训练后的候选该方法包括选择具有最佳性能度量的训练候选ML算法作为用于任务的输出ML算法。
机器学习算法搜索

[发明专利]借助于变换器网络将数据集压缩为函数项-CN202210861752.1在审
发明人： M·汉塞尔曼;P·恩格尔;T·斯特劳斯 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明涉及将数据集压缩为函数项的方法，该数据集将大量输入变量向量分别分配给输出变量值，具有步骤：用构造为变换器网络的神经网络对来自给定字母表A的一个或多个基本函数表达式采样；将基本函数表达式组合为一个或多个候选函数项；只要一个或多个候选函数项完整，就基于每个候选函数项将输入变量分别映射为所属的候选输出变量值；用预给定度量评估候选输出变量值和数据集中与候选输出变量值对应的输出变量值之间的偏差；检查是否满足预给定的终止条件，如果不满足，更新表征变换器网络的行为的参数且返回以使用变换器网络对基本函数表达式采样；如果满足，将具有最佳评估的候选函数项确定为所寻找的函数项，该数据集被压缩为该函数项。
借助于变换器网络数据压缩函数

[发明专利]一种基于SSD目标检测的优化方法、计算机设备和介质-CN202010093422.3有效
发明人：雷青;郭睿;王震;许程 -专利权人：北京电子工程总体研究所
申请日： 2020-02-14 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SSD目标检测的优化方法、计算机可读存储介质和计算机设备，所述优化方法包括：将训练图像输入目标检测网络并获取多个候选框；分别将各候选框与预设置的样本真值框进行比较以获取正样本候选框和负样本候选框；分别计算各负样本候选框的分类概率；根据各负样本候选框的分类概率计算该负样本候选框的第一损失函数值和第二损失函数值；根据负样本候选框的第一损失函数值获取预设数量的第一负样本候选框；根据负样本候选框的第二损失函数值获取预设数量的第二负样本候选框；根据正样本候选框、第一负样本候选框和第二负样本候选框优化所述目标检测网络。本发明提供的实施例能够有效降低目标检测网络的分类损失函数的误检率。
一种基于 ssd 目标检测优化方法计算机设备介质

[发明专利]一种检测语音信号基音周期的方法-CN200610138165.0无效
发明人：陈军 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2006-11-14 - 公布日： 2008-05-21 - 主分类号： G10L19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种检测语音信号基音周期的方法，包括：给基音周期候选值序列中的每个基音周期候选值分别选择一个与其对应的自相关函数值的缩放因子；对当前考察的基音周期候选值所对应的自相关函数值与自相关函数值序列中的最大值/缩放因子进行比较，如果当前考察的基音周期候选值所对应的自相关函数值大于自相关函数序列中的最大值/缩放因子，且当前考察的基音周期候选值小于当前最佳的基音周期，则当前考察的基音周期候选值就为最佳基音候选值，否则，继续考察下一个基音周期候选值，直到得出最佳基音周期候选值。
一种检测语音信号基音周期方法

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310898291.X在审
发明人：谢淼;应元翔;贡晓朋 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H04N21/442 文献下载
摘要：本公开关于一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取候选视频；将候选视频输入第一视频推荐模型，得到候选视频的第一推荐分向量；将候选视频输入第二视频推荐模型，得到候选视频的第二推荐分向量；将第一推荐分向量和第二推荐分向量输入融合函数优选器，得到融合函数优选器从多个融合函数中选择的目标融合函数；将目标融合函数输入超参数优化器，得到目标超参数；根据目标融合函数和目标超参数，对第一推荐分向量和第二推荐分向量进行融合，得到候选视频的推荐向量；根据推荐向量，对候选视频进行推荐。
数据处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于新的边框回归损失函数的遥感图像目标检测方法-CN201911340541.8有效
发明人：钱晓亮;林生;王淑娟;邢培旭;曾黎;程塨;姚西文;岳伟超;任航丽;刘向龙;王芳;毋媛媛;吴青娥 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于新的边框回归损失函数的遥感图像目标检测方法，其步骤如下：以高分辨率遥感图像为训练样本训练候选区域生成网络，候选区域生成网络的边框回归损失函数采用新的损失函数；通过训练好的候选区域生成网络得到候选目标框作为目标初始位置训练区域检测网络，区域检测网络的边框回归损失函数采用新的边框回归损失函数；交替训练候选区域生成网络和区域检测网络；共享候选区域生成网络和区域检测网络的主干网络，合并训练后的候选区域生成网络和区域检测网络构建检测模型，获得待检测的高分辨率遥感图像感兴趣目标的位置和类别本发明通过改进目标检测的边框回归损失函数，能够有效提升高分辨率遥感图像目标检测的精度。
基于边框回归损失函数遥感图像目标检测方法

[发明专利]推荐商品的确定方法、装置、计算机设备和可读存储介质-CN202310586886.1在审
发明人：李子佳 -专利权人：平安壹钱包电子商务有限公司
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请提供了一种推荐商品的确定方法、装置、计算机设备和可读存储介质，涉及数据处理及金融科技领域，该方法包括：获取用户的用户特征信息和多个候选商品的商品特征信息；将用户特征信息和商品特征信息输入至已构建的商品推荐模型，分别输出用户的用户表示向量和每个候选商品的商品表示向量；根据用户表示向量、候选商品的商品表示向量以及相关性度量函数，计算每个候选商品的目标相关性分数，并根据目标相关性分数，在多个候选商品中确定推荐商品；其中，相关性度量函数包括第一相关性度量函数和第二相关性度量函数，第一相关性度量函数用于计算候选商品与用户之间的相关性，第二相关性度量函数用于计算候选商品与其他候选商品之间的相关性。
推荐商品确定方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]使用粒子群优化的用于汽车雷达的稀疏阵列设计-CN202010757108.0在审
发明人：雷蕾;黄岱 -专利权人：百度(美国)有限责任公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G01S13/931 文献下载
摘要：方法将多个天线元件中的每一个从初始随机种子放置开始移动到候选相邻网格位置，以迭代地搜索对成本函数进行改进的天线元件的放置。可以根据与候选放置相关联的FFT响应的特性确定用于每个候选放置的成本函数。方法可以基于随机种子放置在多个候选放置中搜索具有最小成本函数的候选放置。可以针对大量随机种子放置重复搜索，以找到与每个随机种子放置对应的具有最小成本函数的候选放置。方法可以比较与多个随机种子放置对应的最小成本函数以确定具有最小成本函数的优化的放置。
使用粒子优化用于汽车雷达稀疏阵列设计

[发明专利]使用多个候选答案评分模型提供问题答案-CN201180057000.X在审
发明人： E·W·布朗;D·A·弗鲁茨;J·W·默多克四世 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2011-09-23 - 公布日： 2013-07-31 - 主分类号： G09B7/00 文献下载
摘要：在一个实施例中，所述方法包括接收输入查询；执行搜索以识别所述输入查询的候选答案；以及针对每个所述候选答案产生多个评分。针对每个所述候选答案，从多个候选排序函数中选择一个。将所述选择的排序函数应用于所述每个所述候选答案以根据所述候选答案的所述评分判定所述候选答案的排序。根据所述候选答案的排序，选择一个或多个所述候选答案作为所述输入查询的一个或多个答案。在一个实施例中，所述排序函数选择使用有关所述问题的信息来执行。在一个实施例中，所述排序函数选择使用有关每个答案的信息来执行。
使用候选答案评分模型提供问题

[发明专利]一种分布式任务调度方法、装置、存储介质及电子设备-CN202311010107.X在审
发明人：徐涛;陈红阳;何军 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-08-11 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：在本说明书提供的分布式任务调度方法中，基于待调度任务及计算平台的计算节点状态参数，确定各候选分配策略，并根据预设分配约束条件，分别确定各候选分配策略的第一目标函数；根据候选分配策略是否满足分配约束条件，分别确定各候选分配策略的第二目标函数；根据第一目标函数及第二目标函数，确定候选分配策略适应度，通过进化算法确定目标分配策略，并将任务调度至目标分配策略对应计算节点计算。
一种分布式任务调度方法装置存储介质电子设备

[发明专利]基于贝叶斯优化算法的数据中心PUE优化方法及装置-CN202211105314.9在审
发明人：闫龙川;彭元龙;李妍;刘冬梅;张林锋;牛佳宁;何永远;郭永和;张朝霞;曹津平 -专利权人：国家电网有限公司信息通信分公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F1/3234 文献下载
摘要：该方法包括：获取至少一组采样数据；根据至少一组采样数据，确定第一函数；根据第一函数，及至少一组采样数据和至少一种系统参数的均值、方差，确定采集函数的最大期望值；将采集函数中的最大期望值对应的系统参数作为候选系统参数，并确定候选系统参数对应的候选PUE；在候选PUE大于预设值的情况下，将候选PUE和候选系统参数作为一组新的采样数据更新至至少一组采样数据，以更新第一函数，直至候选PUE小于或者等于预设值；在候选PUE小于或等于预设值的情况，确定候选系统参数为目标系统参数。
基于贝叶斯优化算法数据中心 pue 方法装置

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