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[发明专利]网址的判别方法及装置-CN202310525769.4有效
发明人：侯磊;蔡可妍;潘霖;顾明娟 -专利权人：北京匠数科技有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种网址的判别方法及装置，方法包括：获取输入的待判别网址；解析待判别网址的特征参数，以及，根据特征参数确定待判别网址的特征向量值；将特征向量值输入至训练好的判别模型中，通过判别模型对特征向量值进行判别，得到判别结果，以根据判别结果确定待判别网址的网址类型。本发明利用判别模型直接对待判别网址进行判别，该判别模型针对待判别网址的特征参数进行处理，可以对任意待判别网址准确判别，提高判别效率。判别模型为基于卷积网络CNN和Transformer模型构建的模型，利用Transformer的全局性对特征之间的联系进行处理，利用卷积神经网络的局部性能够提高判别效率，快速且准确地判别任意网址。
网址判别方法装置

[发明专利]基于机器视觉的酿酒高粱掺假检测系统及方法-CN202210407676.7在审
发明人：李永玉;马劭瑾;韩北忠;陈小 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06V10/28 文献下载
摘要：包括1、分别获取每种高粱品种的原始图像；2、从每种高粱品种的每一张原始图像中提取单粒高粱并生成同样大小尺寸的图像，并进行缺陷颗粒剔除；3、数据集的划分；4、Xception网络模型的结构调整；5、分别将步骤3得到的泸州红掺假判别模型、郎糯红掺假判别模型、宜糯红掺假判别模型和混合需求样品掺假判别模型的训练集和泸州红掺假判别模型、郎糯红掺假判别模型、宜糯红掺假判别模型和混合需求样品掺假判别模型的交叉验证集图像代入步骤4，得到的Xception网络中进行训练，得到训练后的泸州红掺假判别模型、郎糯红掺假判别模型、宜糯红掺假判别模型和混合需求样品掺假判别模型。
基于机器视觉酿酒高粱掺假检测系统方法

[发明专利]美感图生成模型的训练方法、装置、介质及设备-CN202210001642.8在审
发明人：王树栋;许盛辉;潘照明 -专利权人：网易传媒科技（北京）有限公司
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开的实施方式提供了一种美感图生成模型的训练方法、装置、介质及设备。使用美感度判别模型与清晰度判别模型来监督美感图生成模型的训练过程，其中，美感度判别模型用于判别图片的明暗维度上的美感度差异，清晰度判别模型用于判别图片的清晰度差异。
美感生成模型训练方法装置介质设备

[发明专利]基于弹球损失的FisherSVM声纳信号判别方法-CN201911121646.4有效
发明人：张莉;张正齐;王邦军 -专利权人：苏州大学
申请日： 2019-11-15 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G01S15/88 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于弹球损失的FisherSVM声纳信号判别方法、装置、设备及可读存储介质，方案包括：构建基于Fisher准则正则化支持向量机的判别模型；根据弹球损失函数利用样本集合对判别模型进行优化，以确定判别模型的权重向量和偏差值；将目标探测物体的声呐信号数据输入判别模型，得到模型输出结果，并根据模型输出结果确定目标探测物体的类型判别结果。可见，该方案采用弹球损失函数对判别模型进行优化，由于弹球损失函数的使用，提升了判别模型的抗噪性能，使得声呐信号判别方案具备良好的分类性能和稳定性。
基于弹球损失 fishersvm 声纳信号判别方法

[发明专利]用户判别模型训练方法、用户判别方法及相关装置-CN202111555671.0有效
发明人：邓小明 -专利权人：深圳尚米网络技术有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供用户判别模型训练方法、用户判别方法及相关装置。该方案根据三个训练样本的行为特征，对用户判别模型进行迭代调参，能够使用户判别模型学习到样本标签相同的训练样本的行为特征之间的特征共性和样本标签不同的训练样本的行为特征之间的特征差异，进而可学习到可准确区分不同类型的用户的行为特征，使得用户判别模型具备准确提取行为特征的能力；根据三个训练样本的判别结果和样本标签，对用户判别模型进行迭代调参，使得用户判别模型输出的判别结果能够接近于样本标签，进而使得用户判别模型具有准确区分用户是否为预设行为用户的能力；因此，利用用户判别模型可实现对用户是否为潜在用户的准确判别。
用户判别模型训练方法相关装置

[发明专利]语音处理模型的训练方法、语音识别方法、系统及装置-CN201910867253.1有效
发明人：梁山;刘斌;李冠君;刘文举;于蒙;陈联武 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G10L15/14 文献下载
摘要：本申请提供一种语音处理模型的训练方法、语音识别方法、系统及装置，涉及与人工智能、机器学习相关的信息技术领域，语音处理模型的训练方法如下：对语音增强模型、语音识别模型和语音判别模型进行迭代联合训练；针对每次训练，获得语音增强模型、语音识别模型以及语音判别模型的联合损失函数，以及语音判别模型的语音判别损失函数；在每次训练后根据联合损失函数调整语音增强模型和/或语音识别模型的模型参数，并根据语音判别损失函数调整语音判别模型的模型参数，直到联合损失函数和语音判别损失函数同时满足收敛条件时获得已训练的语音处理模型。提高了语音处理模型的鲁棒性。
语音处理模型训练方法识别系统装置

[发明专利]一种模型的隐私保护程度的确定方法、装置及设备-CN202211606653.5有效
发明人：刘焱;李丰廷 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种模型的隐私保护程度的确定方法、装置及设备，该方法包括：获取针对终端设备中的目标模型的第一数据，并将第一数据输入到目标模型中，得到第一数据对应的预测结果；在第一数据对应的预测结果中叠加预设的噪音数据，将加噪预测结果输入到生成模型中，得到输出的第二数据；将第二数据和第一数据对应的预测结果输入到判别模型中，得到第一判别结果，基于第一判别结果和第二数据对应的实际判别结果，调整生成模型和判别模型的模型参数，并将第一数据和第一数据对应的预测结果输入到判别模型中，得到第二判别结果，基于第二判别结果和第一数据对应的实际判别结果，调整判别模型的模型参数，得到训练后的生成模型。
一种模型隐私保护程度确定方法装置设备

[发明专利]一种人工智能学习系统及姿势纠正方法-CN202110711721.3在审
发明人：赵学良;孙启龙;张渝淋 -专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G08B21/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种人工智能学习系统及姿势纠正方法，包括判别模型构建单元，姿态数据采集单元，姿势判别单元，姿势语音预警单元；所述判别模型构建单元，用于基于人工神经网络构建姿势判别模型，并将所述姿势判别模型反馈至姿势判别单元；所述姿态数据采集单元，用于实时采集目标对象的姿势数据，并将姿势数据同步反馈至姿势判别单元。本发明基于人工神经网络构建姿势判别模型用于作为评判目标对象的姿势状态的恰当与否，同时对判别样本集进行特征寻优，获得快速精准判别目标对象姿势状态的关键特征，从而提高判别姿势状态的综合准则，最终提高判别准确度
一种人工智能学习系统姿势纠正方法

[发明专利]基于生成对抗网络的智能电网深度学习训练样本生成方法-CN201811049509.X在审
发明人：齐林海;杨懿男;王红 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2018-09-10 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：该方法为：1)获取电力系统中的采样数据，进行处理作为真实样本；2)搭建判别模型和生成模型；3)判别模型读取真实样本数据，并产生对应的判别结果；4)对判别结果进行处理，并反馈给判别模型，判别模型调整内部权重；5)生成模型读取随机噪声，并产生生成样本；6)判别模型读取生成样本数据，并产生对应的判别结果；7)对判别结果进行处理，并反馈给生成模型，生成模型调整内部权重；8)重复步骤3)～7)，直至达到预期效果。该方法能有效解决智能电网中深度学习模型训练的小样本问题，为深度学习技术在智能电网中的深入发展提供有效的训练数据样本。
判别模型判别结果生成模型智能电网读取学习训练样本生成样本数据权重样本电力系统分析训练数据样本小样本问题反馈采样数据电力系统模型训练随机噪声有效解决对抗网络学习重复

[发明专利]主动脉损伤判别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310709026.2在审
发明人：马正伟;邱昌仁;魏嵬;王金轮 -专利权人：深圳技术大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及事故碰撞安全领域，其公开了一种主动脉损伤判别方法、装置、计算机设备及存储介质。其中方法包括：获取初始事故风险因素数据，并对初始事故风险因素数据进行处理得到目标事故风险因素数据；将目标事故风险因素数据进行划分得到训练数据集和验证数据集；将训练数据集和验证数据集输入判别模型进行训练和验证得到主动脉损伤判别模型，其中，判别模型包括两级判别模型；获取待判别事故风险因素数据，将待判别事故风险因素数据输入主动脉损伤判别模型进行判别，得到主动脉损伤判别结果。本发明实施例可以对主动脉损伤进行快速且准确地判别，降低了对主动脉损伤的判别难度。
主动脉损伤判别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种垃圾分类检测方法、装置和电子设备-CN202111331535.3在审
发明人：康健安 -专利权人：上海皓维电子股份有限公司
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种垃圾分类检测方法，构建垃圾桶类别识别模型和对应不同垃圾类别的垃圾判别模型，获取待检测图像并识别待检测图像中的目标垃圾桶，利用垃圾桶类别识别模型识别目标垃圾桶的类别,调用与类别对应的垃圾判别模型,对待检测图像中的垃圾进行类别判别,判断待检测图像中的垃圾的类别是否为垃圾判别模型对应的类别,并输出检测结果。通过对不同类别的垃圾分别构建专用的垃圾判别模型，减少了其他类别垃圾的相互干扰，先识别垃圾桶类别，再调用该类别专用的垃圾判别模型，垃圾判别模型只需要判别垃圾是否是某一类别，无需进行多类别的识别，因而提高了准确率
一种垃圾分类检测方法装置电子设备

[发明专利]一种活体人脸的判别方法、装置、设备及存储介质-CN202010248023.X有效
发明人：谭明奎;梁创闰;李代远;刘璟;谢政;吴希贤 -专利权人：湖南极点智能科技有限公司
申请日： 2020-04-01 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种活体人脸的判别方法，包括：预先训练出基于近红外图像的第一活体人脸判别模型和基于可见光图像的第二活体人脸判别模型；当存在待识别人脸图像时，利用第一活体人脸判别模型和第二活体人脸判别模型分别对待识别人脸图像进行活体判别，得到第一判别结果和第二判别结果；采用多模态融合策略根据第一判别结果和第二判别结果确定出目标判别结果。可见，本方法可以避免视频攻击，提高判别准确度；能够节省判别时间，提高用户在进行活体判别时的便捷度，提高用户的使用体验。本申请还公开了一种活体人脸的判别装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。
一种活体判别方法装置设备存储介质

[发明专利]基于闪蒸汽压缩机组故障诊断的监测数据深度挖掘方法-CN202210919961.7在审
发明人：王鑫章;杨波;邓欣;崔泽昊;萧阳;韩宇;牛志刚;陈俊锋;彭程;杨静 -专利权人：中海油能源发展股份有限公司采油服务分公司;中海油能源发展股份有限公司
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明涉及闪蒸汽压缩机组故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于闪蒸汽压缩机组故障诊断的监测数据深度挖掘方法，包括训练距离判别法模型和贝叶斯判别法模型；距离判别法模型和贝叶斯判别法模型实时数据进行分类判别得到初步分类结果；将距离判别法模型和贝叶斯判别法模型的初步分类结果进行对比，若误差率计算结果超出允许范围则需对距离判别法模型的初步分类结果进行修正；以距离判别法模型的初步分类结果或修正后的分类结果为最终分类结果，实现闪蒸汽压缩机组的故障诊断
基于闪蒸压缩机组故障诊断监测数据深度挖掘方法

[发明专利]带钢表面缺陷检测方法及系统-CN202110814180.7有效
发明人：宿磊;祁阳;李可;顾杰斐 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种带钢表面缺陷检测方法及系统，包括以下步骤：获取带钢表面缺陷样本；构建基于残差优化的改进ACGAN模型；训练改进ACGAN模型的判别器网络和生成器网络，获得判别器和生成器的判别损失和分类损失；在判别器中引入梯度惩罚机制，优化判别器网络模型参数，获得优化后的判别器网络模型；将生成器判别损失和分类损失相结合，更新生成器网络模型参数，获得优化后的生成器网络模型；迭代以使得生成器和判别器达到纳什平衡，改进ACGAN模型收敛到最佳；将测试集数据输入至优化后的改进ACGAN模型，实现带钢表面缺陷检测。其提高ACGAN模型的训练稳定性，极大程度的提高小样本环境下带钢表面缺陷检测的准确性。
带钢表面缺陷检测方法系统

[发明专利]一种图像生成方法及装置-CN202110843549.7在审
发明人：沈力 -专利权人：京东数科海益信息科技有限公司
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本公开提供一种图像生成方法，包括：获取待生成信号；将待生成信号输入第一生成器模型，得到第一生成器模型输出的生成图像；其中，第一生成器模型是基于与第一判别器模型、预训练判别器模型形成压缩对抗网络进行对抗训练得到的；预训练判别器模型为预训练过的判别器模型，第一判别器模型及预训练判别器模型分别用于鉴别第一生成器模型的输出，得到鉴别信号，并将鉴别信号作用于第一生成器模型的对抗训练过程。本公开从教师‑学生的学习范式出发，在对抗网络中引入预训练判别器模型的监督，提升轻量级生成对抗网络的性能，使轻量级生成器具有原始生成器相近的生成图像能力。
一种图像生成方法装置

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