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[发明专利]一种细粒度情感分析方法-CN202110945239.6有效
发明人：闫琰;周法国;张潇;李旭峰;葛逸凡;李嘉裕 -专利权人：中国矿业大学（北京）
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：该方法包括以下步骤：为数据集中每条样本生成序列标签和位置嵌入向量、添加“start”和“end”标志以标识样本的首尾、添加标签“pad”以补齐样本长度，之后将样本通过词典转化为整数编码序列，输入bert模型生成样本的嵌入向量；搭建实体数量预测模型、实体起始位置标注模型和实体长度预测模型，并将样本分别输入三个模型进行训练，完成评价对象提取(OTE)；搭建情感预测模型，并将样本输入该模型进行训练，完成情感极性分析(OSC)；顺次连接以上训练完毕的四个模型，输入待预测样本，抽取评价对象并分析评价对象的情感极性。
一种细粒度情感分析方法

[发明专利]基于OCR识别的文件比对方法-CN202310433149.8在审
发明人：吴冰;陈力列;王军;奚丰 -专利权人：江苏红豆工业互联网有限公司
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V30/412 文献下载
摘要：本发明提供一种基于OCR识别的文件比对方法，包括以下步骤：获取输入文件，所述输入文件为图片，包含有数据表格；对输入文件进行灰度化处理；读取多个预先设置的样本文件，所述样本文件为空白的表格文件；返回样本文件的集合数组；对输入文件进行OCR识别；并擦除识别得到数据表格中的数据，返回输入文件的集合数组；分别从从行的角度和列的角度，判读输入文件的集合数组与样本文件的集合数组的比对结果，包括行数差、行重叠数、行重叠率、列数差、列重叠数、列重叠率；根据上一步判断比对结果，得到输入文件与各样本文件的相似度，并获取最大相似度对应的样本文件。
基于 ocr 识别文件方法

[发明专利]一种多场景融合下的行人运动轨迹预测方法-CN202111024236.5有效
发明人：张小恒;刘书君;李勇明 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及自动驾驶技术领域，具体公开了一种多场景融合下的行人运动轨迹预测方法，包括步骤：采集J+1个场景下N个行人的运动轨迹，生成对应的J个训练数据集和1个测试数据集，并生成训练输入样本集、训练输出参考集、测试输入样本集；构造每个训练输入样本集、测试输入样本集中N个行人每帧的行人间关系矩阵；采用训练输入样本集及对应的行人间关系矩阵对各自构建的时空卷积网络进行训练，得到每个场景的预测模型；将测试输入样本集及对应行人间关系矩阵输入
一种场景融合行人运动轨迹预测方法

[发明专利]具有改进的访问单元分隔符、序列末尾、比特流末尾和其他非视频编码层网络访问层单元的文件生成器、文件解析器、方法和视频比特流-CN202180082874.4在审
发明人：亚戈·桑切斯德拉富恩特;罗伯特·斯库宾;科内留斯·赫尔奇;托马斯·斯切尔;卡尔斯滕·古内博格;托马斯·威甘德 -专利权人：弗劳恩霍夫应用研究促进协会
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： H04N21/434 文献下载
摘要：该文件解析器(200)被配置为接收作为输入视频比特流的文件，其中，输入视频比特流具有编码在其中的视频。输入视频比特流包括样本组，样本组包括网络抽象层单元；和/或输入视频比特流包括以下指示：输入视频比特流的多个访问单元中不包括该网络抽象层单元的访问单元或者输入视频比特流的多个样本中不包括该网络抽象层单元的样本应当包括该网络抽象层单元该文件解析器(200)被配置为根据样本组，从输入视频比特流生成输出视频比特流。
具有改进访问单元分隔序列末尾比特流其他视频编码网络文件生成器解析方法

[发明专利]首部同步检测器-CN99806740.7无效
发明人：马罗·R·高泽;克劳蒂奥·G·雷 -专利权人：格莱纳瑞电子公司
申请日： 1999-05-25 - 公布日： 2001-07-11 - 主分类号： H04L7/00 文献下载
摘要：图案检测器处理接收的输入样本yk,以由输入样本yk向量和估计输入样本A确定一个误差信号。使用估计通道脉冲响应确定估计输入样本A。当接收输入样本的一个向量与预期首部输入样本对准时,误差信号的电平约等于噪声的电平。图案检测器对于引导图案内的每个样本位置EKn的最后K个误差信号确定误差信号的平均电平,其中K对应于在首部同步图案中的引导图案数量,而n对应于样本位置。图案检测器也确定与最后L个接收输入样本相对应的误差信号EL的平均电平,其中L对应于在首部同步序列中的样本数量。当对于一个样本位置的EKn低于EL的一个预选阈值百分数时,认为检测到首部同步图案。该最小值通过计算求出,一旦认为检测到首部,对于EKn的值是通过最后最小值的一定数量的样本。
首部同步检测器

[发明专利]生成检测信息的方法、装置、电子设备和介质-CN201911189544.6在审
发明人：张韵东;郭燕杰;徐祥 -专利权人：重庆中星微人工智能芯片技术有限公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取待检测图像；将上述待检测图像输入至预先训练的人体检测模型，生成上述待检测图像的检测信息，其中，上述人体检测模型通过如下步骤训练得到：获取训练样本集合，训练样本包括样本人体图像和与样本人体图像对应的样本检测信息；将上述训练样本集合中的训练样本的样本人体图像作为输入，将与输入的样本人体图像对应的上述样本检测信息作为期望输出，训练得到上述人体检测模型。
生成检测信息方法装置电子设备介质

[发明专利]生成车道线图像的方法、装置、电子设备和介质-CN201911189659.5在审
发明人：张韵东;任丽云;刘小涛 -专利权人：重庆中星微人工智能芯片技术有限公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取待检测图像；将上述待检测图像输入至预先训练的车道线检测模型，生成上述待检测图像的车道线图像，其中，上述车道线检测模型通过如下步骤训练得到：获取样本集，样本包括样本场景图像和与样本场景图像对应的样本车道线图像；将上述样本集中的样本的样本场景图像作为输入，将与输入的样本场景图像对应的上述样本车道线图像作为期望输出，训练得到上述车道线检测模型。
生成车道线图方法装置电子设备介质

[发明专利]训练标签预测模型的方法、标签预测方法和装置-CN202111059586.5在审
发明人：吕乐;周璟;刘佳;傅幸;杨阳;范东云;王宁涛;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：首先获取样本集合，所述样本集合中的各样本包括对象的特征数据以及对该对象标注的标签；然后从所述样本集合中确定支持集合和查询集合；再利用所述支持集合和查询集合训练标签预测模型；其中，将所述支持集合和查询集合中的查询样本输入所述标签预测模型，由所述标签预测模型利用输入的查询样本与支持集合中各支持样本之间的特征相似度以及各支持样本的标签，预测输入的查询样本的标签；训练目标为最小化预测结果与查询样本被标注的标签之间的差异。
训练标签预测模型方法装置

[发明专利]用于生成图像分割模型的方法和装置-CN201910099310.6有效
发明人：喻冬东;王长虎 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2019-01-31 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：该用于生成图像分割模型的方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集合，其中，训练样本包括样本图像，与样本图像对应的关键点位置信息和与样本图像对应的分割结果；利用深度学习算法，将训练样本集合中的训练样本包括的样本图像作为输入，将与输入的样本图像对应的分割结果作为期望输出，基于与输入的样本图像对应的关键点位置信息，训练得到图像分割模型。
用于生成图像分割模型方法装置

[发明专利]自监督学习模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202210900295.2在审
发明人：高立钊 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：所述方法包括：获取样本集合；对于样本集合中的目标文本样本，对目标文本样本以及样本集合中目标文本样本之外的其它文本样本进行拼接处理，生成目标文本样本对应的第一负样本；采用目标文本样本对应的第一负样本，对文本特征提取模型进行自监督训练；其中，文本特征提取模型用于基于输入文本得到输入文本的特征信息，以匹配与输入文本语义相近的检索文本。
监督学习模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种数据处理方法、装置、设备和存储介质-CN202211607443.8在审
发明人：伍谦 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： A63F13/42 文献下载
摘要：包括：获取目标对象的第一数据，第一数据包括键鼠输入数据和目标环境数据；基于第一数据构建第一数据特征；将第一数据特征输入识别模型得到预测概率向量，识别模型是基于训练样本训练得到，训练样本包括样本特征和样本标签，样本特征由键鼠信息特征样本和环境特征样本拼接生成，键鼠信息特征样本由键鼠输入样本数据生成，环境特征样本由环境样本数据生成；根据预测概率向量确定目标对象的识别结果。
一种数据处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种异常行为检测方法、计算设备及可读存储介质-CN202210083460.X在审
发明人：邓永国;范光亮 -专利权人：北京齐尔布莱特科技有限公司
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种异常行为检测方法、计算设备及可读存储介质，该方法包括步骤：获取行为数据样本集，行为数据样本集包括多个行为数据样本；将行为数据样本集中的行为数据样本输入到训练好的自编码器中进行处理，得到输出数据；基于输入的行为数据样本和输出数据，确定每个行为数据样本对应的样本误差；基于所有行为数据样本对应的样本误差，确定第一阈值；基于每个行为数据样本的样本误差和第一阈值，得到每个行为数据样本对应的第一风险评分；至少基于第一风险评分确定行为数据样本是否异常。
一种异常行为检测方法计算设备可读存储介质

[发明专利]一种虚拟样本生成方法-CN201510496474.4在审
发明人：汤健;孙春来;毛克峰;贾美英;李东;李立国;胡亚男 -专利权人：中国人民解放军61599部队计算所
申请日： 2015-08-13 - 公布日： 2015-11-11 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种虚拟样本生成方法，本发明首先采用信号采集及相应装置等手段获取数量有限的高维真实样本，接着采用偏最小二乘(PLS)算法、遗传算法(GA)、误差逆传播神经网络(BPNN)算法构建基于可行性的规划(FBP)模型；然后基于已知的真实样本的先验知识产生虚拟样本的输入；接着将PLS提取的虚拟样本潜在特征输入FBP并基于先验知识获得虚拟样本输出；最后将符合预设定规则的虚拟样本的输入向量和输出向量组合后获得完整的虚拟样本由此，实现了较为准确地生成可用于高维数据预测的虚拟样本。
一种虚拟样本生成方法

[发明专利]模型预测结果的解释方法和装置-CN202010225065.1在审
发明人：方军鹏;唐才智 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：所述方法包括：获取目标模型的输入数据和对应的输入数据预测结果；基于所述输入数据和所述目标模型的样本集进行数据增强，生成若干能够表征所述输入数据的虚拟正样本和虚拟负样本；针对每个特征维度，计算该特征维度下所述虚拟正样本和所述虚拟负样本的可分离度；筛选可分离度满足预定条件的特征作为解释特征；针对每个解释特征，判断所述输入数据的特征值是否匹配该解释特征的解释条件；将匹配所述解释条件的解释特征及其特征值确定为所述输入数据预测结果的解释。
模型预测结果解释方法装置

[发明专利]用于生成病例输入模型的方法、装置、电子设备和介质-CN201910760072.9在审
发明人：林玥煜;邓侃;邱鹏飞 -专利权人：北京大数医达科技有限公司
申请日： 2019-08-16 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了一种用于生成病例输入模型的方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取样本集；从样本集中选取样本，以及执行以下训练步骤：将选取的样本的样本病例信息中的样本病人的基本信息，样本病人的症状信息和样本医生的处理信息输入到初始模型中，得到病例文本信息；将上述得到的病例文本信息与对应的样本病人的病例文本信息进行分析，确定病例文本损失值，以及将病例文本损失值与目标值进行比较；根据比较结果确定上述初始模型是否训练完成；响应于确定初始模型训练完成，将初始模型确定为病例输入模型该实施方式大大提高了医生输入病例的效率。
用于生成病例输入模型方法装置电子设备介质