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[发明专利]算法调度方法、装置和计算机设备-CN202211119616.1在审
发明人：张华;侯志荣;权爱荣 -专利权人：中国工商银行股份有限公司;工银科技有限公司
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本申请涉及一种算法调度方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取与应用端的运算服务相匹配的算法服务场景；根据算法服务场景下的算法历史运行数据，确定候选算法集合；候选算法集合包括在算法服务场景下运行过的至少两个候选算法；根据至少两个算法排序规则，分别按照各算法排序规则对各候选算法进行排序，得到各算法排序规则对应的候选算法子集合；根据各算法排序规则对应的候选算法子集合，确定在各候选算法子集合中的各候选算法对应的出现次数；根据各候选算法对应的出现次数，在各候选算法中确定目标调度算法；目标调度算法用于供应用端实现运算服务采用本方法能够更加灵活地调度所需算法。
算法调度方法装置计算机设备

[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：描述了一种用于搜索输出机器学习(ML)算法以执行ML任务的方法。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ML算法的性能以确定性能度量。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]使用符号编程的机器学习算法搜索-CN202180026970.7在审
发明人：彭代毅;卢一峰;国·V·勒 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：描述了一种用于搜索输出机器学习(ML)算法以执行ML任务的方法。该方法包括：接收指定输入ML算法的数据；接收指定搜索候选ML算法的搜索算法和评估候选ML算法的性能的评估功能的数据；从输入ML算法生成表示符号树的数据；从符号树生成表示超符号树的数据；为候选ML算法搜索从超符号树定义一组可能的具体符号树的算法搜索空间，并训练候选ML算法以确定每个候选ML算法的相应性能度量；并且，基于确定的性能度量，在训练的候选ML算法中选择一种或多种训练的候选ML算法。
使用符号编程机器学习算法搜索

[发明专利]神经网络模型的优化方法、数据处理方法及装置-CN202010243890.4在审
发明人：梁杰鑫 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络模型的优化方法、数据处理方法及装置，所述神经网络模型包括多个算子，所述优化方法包括：对多种候选算法中每种候选算法对应的参数搜索空间进行预处理，得到所述每种候选算法的限缩参数搜索空间；基于每种候选算法的所述限缩参数搜索空间进行搜索，得到所述每种候选算法对应的参数值；基于所述多个算子中的每个算子所支持的候选算法以及所述所支持的候选算法的参数值进行搜索，得到优化后的所述神经网络模型。神经网络模型的优化方法通过为每种候选算法确定限缩参数搜索空间，并在限缩参数搜索空间内确定参数的参数值，然后基于候选算法的参数值来进行搜索，以提高神经网络模型的优化效率。
神经网络模型优化方法数据处理装置

[发明专利]一种算法推荐方法、装置、存储介质及电子设备-CN202210289323.1在审
发明人：向旗;蔡飞;祝文兵 -专利权人：平安健康保险股份有限公司
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请公开了一种算法推荐方法、装置、存储介质及电子设备，其中方法包括：基于各候选算法中的数据选择方式，对样本数据库中的数据进行选择，获得与各候选算法对应的数据集合；基于各候选算法中的特征处理方式，对与各候选算法对应的数据集合中的第一特征数据进行处理，获得与各初始特征集合；基于各候选算法中的特征选择方式，对各初始特征集合中的数据进行选择，获得各目标特征集合；基于各候选算法中的分析方式，对与各目标特征集合中的数据进行分析处理，获得与各候选算法对应的分析结果；基于各分析结果对各所述候选算法进行筛选，获得目标算法。本申请中的方法能够节省算法选择的时间，提高了算法选择的速度。
一种算法推荐方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种针对不均衡数据的算法推荐方法-CN201910013382.4在审
发明人：朱晓燕;樊帅帅;崔巍;贾晓琳 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-01-07 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对不均衡数据的算法推荐方法，使用特征提取方法提取数据集的特征并对每一维特征分别进行标准化，从而得到数据集的元特征。然后使用AUC，Recall以及算法的运行时间来评估候选算法的性能。在收集元目标时，获取候选算法在不均衡数据集上的性能指标，对候选算法排序，并使用得分的方法将三个候选算法序列进行融合，最终得到元目标，即候选算法的排序序列。在给新数据集推荐算法时，通过特征提取方法获取新数据集的特征向量，使用标准化方法，对新数据集的特征向量进行标准化。然后使用KNN方法获取新数据集的K个近邻的候选算法序列，通过将这K个邻居的候选算法序列加和并重新排序，就得到了新数据集的候选算法序列。
候选算法新数据算法不均衡数据集特征提取特征向量标准化方法提取排序序列一维特征重新排序排序邻居评估融合

[发明专利]一种快速多方向文本行检测方法-CN201711385007.X有效
发明人：方承志;樊梦雅;黄梅玲;顾子超 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06V30/148 文献下载
摘要：本发明公开了一种快速多方向文本行检测方法，首先对待检测的自然场景图片采用MSER算法提取候选连通区域；然后对候选连通区域进行连通区域对点算法，得到候选字符区域，并通过连通规则进行分组，应用丢失字符恢复的算法得到候选文本行；最后根据候选多向文本行的特征应用AdaBoost算法进行文本行和非文本行的分类。本发明利用连通区域对点算法，对经过MSER得到的候选连通区域进行处理，降低了计算复杂度，加速了场景文本的提取速度。利用Adaboost算法提取候选多向文本行的特征，可以大大提高文本检测的准确率。
一种快速多方文本检测方法

[发明专利]一种用于目标检测的非极大值抑制加速方法、系统和设备-CN202210372890.3在审
发明人：何培东;黎小军;涂娅欣;王晨丞;李显忠;张福州;张嘉岷;沈文琪;邓舒予;肖丽;宗超;刘丽娜;辜琳娜 -专利权人：国网四川省电力公司营销服务中心
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于目标检测的非极大值抑制加速方法、系统和设备，涉及图像识别技术领域，解决现有的非极大值抑制算法在候选边界框(候选框)数量较多的时候，算法耗时较多，影响算法整体收敛速度，其技术方案要点是：获取包含检测目标的目标图像，对目标图像进行特征提取，获得特征图，其中，特征图包括多个第一候选框；采用聚类算法对特征图的多个第一候选框的中心点进行聚类处理，获得多组第一候选框；采用非极大值抑制算法同时去除多组第一候选框中冗余的第一候选框，获得第二候选框；采用回归算法对第二候选框进行回归处理，获得检测目标的位置及类别信息。本发明提升了现有非极大值抑制算法的收敛速度，降低了算法的耗时。
一种用于目标检测极大值抑制加速方法系统设备

[发明专利]一种人工智能可解释性算法选择方法及相关设备-CN202310182350.3在审
发明人：闫玲玲 -专利权人：中银金融科技有限公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F18/211 文献下载
摘要：本申请提供一种人工智能可解释性算法选择方法及相关设备，依据预设筛选规则以及目标项目信息，初步筛选出多种候选可解释性算法后，可以依据多种候选可解释性算法，分别对目标项目信息进行处理，得到每个候选可解释性算法的预设数量的重要特征；并通过预设的特征构造方式，获得所述目标项目信息的解释真值，从而依据解释真值以及多种候选可解释性算法各自对应的重要特征，获得每个候选可解释性算法的解释命中率，这样至少依据多种候选可解释性算法各自的解释命中率，可以快速且准确地确定针对目标项目的目标可解释性算法。
一种人工智能解释性算法选择方法相关设备

[发明专利]半导体器件的建模方法-CN202310530139.6在审
发明人：张晓东 -专利权人：华虹半导体（无锡）有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F30/398 文献下载
摘要：公开了一种半导体器件的建模方法，包括：获取测试数据，测试数据包括不同尺寸的半导体器件的尺寸参数和模型参数，尺寸参数用于表征半导体器件的尺寸，模型参数是构建算法模型所需的参数；在测试数据中提取候选缩放参数，该候选缩放参数用于在其中确定缩放参数，缩放参数是模型参数中受尺寸影响的参数；根据尺寸参数和候选缩放参数拟合得到候选缩放方程，候选缩放方程用于确定缩放方程，缩放方程用于表征尺寸参数和缩放参数的函数关系；对候选缩放参数和候选缩放方程进行验证；当候选缩放参数和候选缩放方程通过验证时，将候选缩放参数确定为算法模型的缩放参数，将候选缩放方程确定为算法模型的缩放方程，将缩放方程写入算法模型，得到缩放模型。
半导体器件建模方法

[发明专利]一种动态不完整数据skyline查询算法-CN201610776990.7在审
发明人：秦谦;王宏志 -专利权人：江苏名通信息科技有限公司
申请日： 2016-08-30 - 公布日： 2017-01-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种动态不完整数据skyline查询算法，其特征在于所述算法输入的动态不完整数据集S通过桶插入算法、候选插入算法、全局更新算法以及滑动窗口和桶内容更新算法后，确定非候选点，减少候选点个数，在候选点中进行查询
一种动态完整数据 skyline 查询算法

[发明专利]对CT图像进行肺部肿瘤检测与诊断的系统-CN201810772131.X在审
发明人：王进科;晏清微;祖宏亮;孙艳霞;毕蓉蓉 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该系统分为肺实质分割模块、候选结节检测模块和候选结节诊断模块；肺分割模块中，对原始CT图像进行形态学去噪，再用最优阈值法进行二值化分割，利用边界跟踪法提取初始边界，应用边界匹配修复算法进行边界修复，最后利用洪水填充算法分割肺部得到肺实质；在候选结节检测模块，结合了基于环形滤波器的候选结节检测算法和基于阈值的候选结节检测算法；检测的结果中会包括大量假阳性，先用规则方法对候选结节进行初步的假阳性候选消除，再用结合K均值聚类算法的模糊超盒神经网络作为系统分类器，用于候选结节诊断。
结节检测结节算法分割模块假阳性诊断形态学修复二值化分割肺部CT图像肺结节检测环形滤波器最优阈值法边界跟踪肺部肿瘤神经网络算法分割系统分类医生诊断应用边界诊断模块此系统检测超盒肺部去噪填充肺癌匹配洪水模糊

[发明专利]针对机器学习算法进行算法参数调优的方法及系统-CN202010496368.7在审
发明人：戴文渊;陈雨强;杨强;张舒羽;栾淑君;刘守湘 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-10-31 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供一种针对机器学习算法进行算法参数调优的方法及系统。所述方法包括：(A)确定用于训练机器学习模型的机器学习算法；(B)向用户提供用于设置所述机器学习算法的调参配置项的图形界面，其中，所述调参配置项用于限定如何生成多组候选算法参数值；(C)接收用户为了设置所述调参配置项而在图形界面上执行的输入操作，并根据所述输入操作来获取用户设置的调参配置项；(D)基于获取的调参配置项来生成多组候选算法参数值；(E)分别在每组候选算法参数值下，按照所述机器学习算法来训练与每组候选算法参数值对应的机器学习模型；(F)评估训练出的与每组候选算法参数值对应的机器学习模型的效果。
针对机器学习算法进行参数方法系统

[发明专利]针对机器学习算法进行算法参数调优的方法及系统-CN201711048805.3有效
发明人：戴文渊;陈雨强;杨强;张舒羽;栾淑君;刘守湘 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-10-31 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供一种针对机器学习算法进行算法参数调优的方法及系统。所述方法包括：(A)确定用于训练机器学习模型的机器学习算法；(B)向用户提供用于设置所述机器学习算法的调参配置项的图形界面，其中，所述调参配置项用于限定如何生成多组候选算法参数值；(C)接收用户为了设置所述调参配置项而在图形界面上执行的输入操作，并根据所述输入操作来获取用户设置的调参配置项；(D)基于获取的调参配置项来生成多组候选算法参数值；(E)分别在每组候选算法参数值下，按照所述机器学习算法来训练与每组候选算法参数值对应的机器学习模型；(F)评估训练出的与每组候选算法参数值对应的机器学习模型的效果。
针对机器学习算法进行参数方法系统

[发明专利]搜索算法的优化方法、装置、设备和存储介质-CN202111300809.2在审
发明人：郑伟 -专利权人：北京库睿科技有限公司;山东库睿科技有限公司
申请日： 2021-11-04 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本公开涉及一种搜索算法的优化方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：根据搜索词的相关搜索结果集合，确定当前搜索算法对应的至少一个候选优化方案，所述相关搜索结果集合中包括多个相关搜索结果；根据目标优化方案，从搜索算法集合中确定多个候选搜索算法，所述目标优化方案为所述至少一个候选优化方案中的部分或者全部；根据所述多个候选搜索算法，确定目标优化算法。该方法能够实现搜索算法的自动优化，提升搜索算法的优化效率。
搜索算法优化方法装置设备存储介质

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