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[发明专利]滤波器组及改善其效能的方法-CN200610131796.X有效
发明人：盛思豪 -专利权人：威盛电子股份有限公司
申请日： 2006-10-12 - 公布日： 2007-03-28 - 主分类号： H03H17/02 文献下载
摘要：首先于第一存储装置中以一排列方式依序储存该滤波器组的方程式中出现的多个输入样本值与多个输出样本值。接着，以起始指标指向该滤波器组中的第一滤波器所对应的多个样本值中的第一个元素。接着，根据所述方程式，藉由所述多个样本值与新输入样本值，以产生该滤波器组的新输出样本值。之后根据该排列方式，以所述新输入样本值与新输出样本值更新该第一存储装置中的多个样本值。最后，移动该起始指标至该第一个元素的下一元素，以供该滤波器组的下一批新输入样本值的处理。
滤波器改善效能方法

[发明专利]图像分类模型训练方法、图像分类方法、设备和介质-CN202211459133.6有效
发明人：胡季宏;许莹莹;刘婧;陈延伟;童若锋;林兰芬;李劲松 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像分类模型训练方法、图像分类方法、设备和介质，通过将有标签样本输入至图像分类模型，得到监督损失；将无标签样本输入至图像分类模型，得到伪标签和半监督损失，无标签样本由无标签数据集进行不同程度的图像增强处理得到；根据无标签样本的伪标签的属性和对应的图像增强处理的程度，筛选相应无标签样本作为图像分类模型中预设分类的正样本、负样本和锚点，将正样本、负样本和锚点输入至损失函数进行计算，得到对比学习损失，负样本携带有不可靠伪标签；根据监督损失、半监督损失和对比学习损失，确定总损失，将总损失输入至图像分类模型进行反向传播以更新图像分类模型的参数，提升了模型的预测精度，加快了模型收敛速度。
图像分类模型训练方法设备介质

[发明专利]一种语义识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010840252.0在审
发明人：施晓明;陈曦;张子恒;郑冶枫;车万翔;刘挺 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;哈尔滨工业大学
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请公开了一种语义识别方法、装置、计算机设备和存储介质，可基于人工智能技术实现语义识别，通过语义识别模型可提取第一用户输入信息样本的文本特征信息，从而识别该样本的预测语义信息，基于该样本的标签和预测语义信息调整语义识别模型的参数；通过调整后的语义识别模型提取第二用户输入信息样本的文本特征信息，从而识别该样本的预测语义信息；基于该样本的标签和预测语义信息再调整语义识别模型的参数，得到训练完成的语义识别模型；基于该语义识别模型对目标用户输入信息进行语义识别得到语义信息，其中，第一用户输入信息样本无需人工标注，可降低对人工标注的依赖，而采用第二用户输入信息样本对模型进行训练，可提升语义识别准确性。
一种语义识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于攻击成本的对抗样本检测方法-CN202011285900.7在审
发明人：宋富;赵哲;陈光科 -专利权人：上海科技大学
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于攻击成本的对抗样本检测方法，其特征在于，包括以下步骤：利用已有的正常样本和对抗样本数据集，计算出正常样本和对抗样本的攻击成本分布；使用正常样本和对抗样本的攻击成本，有监督的构造分类器；或仅使用正常样本指标，构造异常值检测器；对于新输入的样本，计算出其攻击成本，利用分类器或异常值检测器判断新输入样本是否为正常样本或对抗样本。
一种基于攻击成本对抗样本检测方法

[发明专利]结构模型更新方法-CN202211280374.4在审
发明人：刘昱杉;李璐祎 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：所述结构模型更新方法包括：获取结构模型的输入变量；通过统计模拟方法抽取所述输入变量的输入变量样本以及辅助变量样本；根据所述输入变量样本通过基于结构可靠性理论的贝叶斯更新方法获取所述输入变量的后验样本；根据所述输入变量的后验样本对所述结构模型进行更新
结构模型更新方法

[发明专利]一种利用细胞分离装置分离细胞的方法-CN202011060785.3在审
发明人：林柏均;苏妮塔·娜格拉斯;陈涛 -专利权人：苏州莱博睿思生物科技有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： C12M1/00 文献下载
摘要：本发明涉及细胞分离技术领域，公开了一种利用细胞分离装置分离细胞的方法，该细胞分离装置包括：样本输入装置、微流控芯片盒和样本收集装置。通过样本输入装置将样本输入微流控芯片盒，利用微流控芯片盒中微流控通道的物理结构将样本中的目标细胞分离出来，并输送到样本收集装置中的样本收集管。该细胞分离的方法简单，方便，不需要预先对样本中的细胞进行标记，通量高，分离速度快，处理的样本量大，分离得到的目标细胞活性不受影响，可以达到高回收率和高样本纯度的分离效果。
一种利用细胞分离装置方法

[发明专利]低延时助听器-CN202210630727.2在审
发明人： J·詹森;M·S·佩德森 -专利权人：奥迪康有限公司
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： H04R25/00 文献下载
摘要：本申请公开了低延时助听器，其包括：至少一输入单元，用于提供第一域的电输入信号的至少一样本流；至少一编码器，配置成将所述至少一样本流转换为第二域的电输入信号的至少一样本流；处理单元，配置成处理第二域的至少一电输入信号；解码器，配置成将第二域的处理后的信号的样本流转换为第一域的处理后的信号的样本流；其中，至少一编码器配置成将来自第一域的电输入信号的至少一样本流的第一数量N1的样本转换为第二域的电输入信号的至少一样本流中的第二数量N2的样本；解码器配置成将来自第二域的第二数量N2的样本转换为第一域的第一数量N1的样本；N2大于N1；至少一编码器进行优化及处理单元的至少一部分实施为经训练的神经网络。
延时助听器

[发明专利]语音合成方法、装置、存储介质及电子设备-CN202210102811.7在审
发明人：邹雨巷;马泽君 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G10L13/10 文献下载
摘要：本公开涉及一种语音合成方法、装置、存储介质及电子设备，方法包括：获取输入文本，根据预训练好的语音合成模型对所述输入文本进行处理，得到与所述输入文本对应的语音；其中，所述语音合成模型是基于多个样本集进行训练得到的，每个所述样本集包括多个第一样本和多个第二样本，每个所述第一样本包括第一样本文本、样本韵律标签序列和第一样本音频，每个所述第二样本包括第二样本文本和第二样本音频，结合携带有样本韵律标签序列的样本和未携带有样本韵律标签序列的样本训练得到语音合成模型
语音合成方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种基于多任务解耦学习的半监督夜间图像分类方法-CN202111220897.5有效
发明人：章依依;郑影;朱亚光;徐晓刚;王军;虞舒敏 -专利权人：之江实验室
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多任务解耦学习的半监督夜间图像分类方法，将白天带标签的样本与夜间无标签的样本，一同输入特征提取网络，其中白天样本提取的特征向量输入分类网络头，采用交叉熵损失函数进行监督；夜间样本提取的特征向量，首先输入分类网络头获得伪标签，再根据伪标签构造正负样本对后输入自监督网络头，采用角度对比损失函数进行监督训练；完成模型多任务训练后，将夜间数据集中少量带标签的样本输入特征提取网络与分类网络头，进行迭代自蒸馏学习
一种基于任务学习监督夜间图像分类方法

[发明专利]穿戴检测模型的训练方法、穿戴检测方法及相关设备-CN202210924309.4在审
发明人：郑惠中;唐邦杰;潘华东;殷俊;郑少飞 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种穿戴检测模型的训练方法、穿戴检测方法及相关设备，穿戴检测模型包括特征提取层、属性预测层以及类别预测层，该穿戴检测模型的训练方法包括：获取训练样本图像；将训练样本图像输入特征提取层，得到样本提取特征；将样本提取特征输入属性预测层，得到样本穿戴属性特征；将样本提取特征输入类别预测层，得到样本身份特征；基于样本穿戴属性特征、样本身份特征以及样本提取特征，计算训练样本图像对应的训练损失；基于训练损失，对穿戴检测模型进行训练
穿戴检测模型训练方法相关设备

[发明专利]一种基于去噪自动编码器的BCG信号降噪方法及装置-CN201910336646.X在审
发明人：方震;汤敏芳;赵荣建;陈贤祥;杜利东;赵湛 -专利权人：中国科学院电子学研究所
申请日： 2019-04-24 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：一种基于去噪自动编码器的BCG信号降噪方法及装置，方法包括：S1，堆叠多个去噪自动编码器，形成堆叠自动编码器，包括一输入层、多个隐含层以及一输出层；S2，采集平静状态下的BCG信号得到目标样本，以及对应的干扰状态下BCG信号的输入样本；S3，将部分输入样本输入堆叠自动编码器，部分输入样本在编码函数中进行编码、在多个隐含层中逐级进行特征提取，并在解码函数进行解码，并输出重构样本；S4，根据重构样本和目标样本的重构误差确定编码函数和解码函数中的参数，得到训练完成的堆叠自动编码器；S5，将待降噪的BCG信号输入训练完成的堆叠自动编码器，实现BCG信号的降噪。只需将待测BCG信号输入堆叠自动编码器即可实现降噪，简单方便。
自动编码器堆叠输入样本降噪去噪重构编码函数目标样本信号降噪信号输入隐含层样本干扰状态解码函数特征提取误差确定解码输出层输入层采集输出

[发明专利]一种基于竞争与协作机制的高抗哄骗多模态身份验证方法-CN202010116561.3有效
发明人：黄增喜;王晓明 -专利权人：西华大学
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于竞争与协作机制的高抗哄骗多模态身份验证方法，属于模式识别领域，包括如下步骤：S1对每一模态生物特征，使用目标类与竞争类的特征模板构成验证字典，对输入样本特征进行稀疏表示，计算输入样本与目标类的匹配度和相关度；S2评价各模态输入样本质量，并据此计算自适应编码权重；S3对输入样本特征进行多模态自适应联合稀疏表示，计算多模态匹配度和相关度；S4将多模态和各模态的匹配度和相关度级联成多模态匹配向量，输入分类器进行身份验证在系统部署前，使用多模态匹配向量正样本、普通负样本和哄骗样本集一起训练分类器，使其具备辨识普通负样本和哄骗样本的能力，有效提高多模态身份验证的抗哄骗能力同时不降低验证精度。
一种基于竞争协作机制哄骗多模态身份验证方法

[发明专利]序列标注方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质-CN201910984286.4有效
发明人：金戈;徐亮 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-10-16 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种序列标注方法，包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括多个训练样本数据，每个训练样本数据包括一输入文本序列以及输入文本序列对应的标签；对每个所述训练样本数据进行预处理，以得到各个所述训练样本数据对应的向量数据；将各个所述训练样本数据对应的向量数据输入到一阶隐马尔可夫模型中，以构建各个训练样本数据匹配的特征向量；将各个所述样本数据对应的特征向量输入到神经网络模型中进行训练，以生成序列标注模型；将待标注序列输入至序列标注模型中
序列标注方法系统计算机设备可读存储介质

[发明专利]主动学习的行为识别模型训练方法、终端设备及存储介质-CN202210110983.9在审
发明人：赵广智;龚伟 -专利权人：中国科学技术大学先进技术研究院
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种主动学习的行为识别模型训练方法、终端设备及存储介质，该方法包括：将待训练样本输入至所述行为识别模型以确定所述待训练样本的行为识别结果，并根据所述行为识别结果确定目标训练样本；获取与所述目标训练样本对应的行为标签；将所述目标训练样本以及行为标签输入至行为识别模型进行训练，以更新所述行为识别模型。本发明通过将待训练样本输入至行为识别模型以确定待训练样本的行为识别结果，进而根据行为识别结果确定目标训练样本，以从待训练样本中选择目标训练样本作为当前的行为识别模型的“困难样本”，以减少无效或低效待训练样本的参与训练
主动学习行为识别模型训练方法终端设备存储介质

[发明专利]用于生成语音合成模型的方法和装置-CN201810478000.0有效
发明人：康永国;顾宇 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2018-05-18 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G10L13/04 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集合，训练样本包括样本文本信息、与样本文本信息对应的样本音频数据和样本音频数据的基频；获取初始深度神经网络；利用机器学习方法，将训练样本集合中的训练样本的样本文本信息作为输入，将与输入的样本文本信息对应的样本音频数据和样本音频数据的基频作为输出，对初始深度神经网络进行训练，将训练后初始深度神经网络确定为语音合成模型。由此生成的语音合成模型可以基于文本信息得到对应的音频数据，而不需要输入基频。
语音合成模型样本文本样本音频神经网络基频训练样本集合方法和装置信息对应训练样本机器学习文本信息音频数据输出申请

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