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[发明专利]自动生成web样本数据的方法-CN201811386566.7有效
发明人：普雪飞 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/84 文献下载
摘要：本发明涉及安全领域，针对现有的web样本数据无法自动生成的问题，提出一种自动生成web样本数据的方法，包括：构建web训练样本的样本训练集，对样本训练集内的web训练样本进行特征处理得到对应的编码字符串，构建神经网络模型；将样本训练集对应的编码字符串输入至神经网络模型，计算损失函数值，通过最小化损失函数值来优化神经网络模型得到最优模型；构建web输入样本的样本输入集，对样本输入集内的web输入样本进行特征处理得到对应的编码字符串，将样本输入集对应的编码字符串输入到最优模型生成数字字符序列；将数字字符序列转换为对应的词表字符序列。本发明适用于生成安全测试中的web样本数据。
自动生成 web 样本数据方法

[发明专利]用于显示处理流水线的色彩管理高速缓存-CN202080102010.X在审
发明人：金炫哲;尹相永 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F12/0875 文献下载
摘要：一种示例方法包括：获得由设备的图形处理单元(GPU)渲染的当前样本行的特定输入色彩样本；维护包括将输入色彩样本映射到输出插值色彩样本的条目的高速缓存；确定该高速缓存是否包括与特定输入色彩样本相对应的条目；响应于确定该高速缓存包括与特定输入色彩样本相对应的条目，由处理电路系统输出在与该特定输入色彩样本相对应的条目中包括的特定输出插值色彩样本，而无需对特定输入色彩样本执行插值；以及在该设备的显示器处显示该特定输出插值色彩样本的表示
用于显示处理流水线色彩管理高速缓存

[发明专利]信号变换、逆变换方法和图象编码、译码装置及方法、程序-CN200610005716.6有效
发明人：文仲丞;陈朝庆 -专利权人：株式会社NTT都科摩
申请日： 2006-01-06 - 公布日： 2006-07-12 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：一种图象信号变换方法，由多个输入样本生成一个以上的变换样本，包括：通过对用于生成第一变换样本的多个第一输入样本中至少一个第一输入样本(来自端子的输入样本)进行基于滤波器的第一滤波处理来生成第一滤波数据，并通过对第一滤波数据的生成中不使用的其他第一输入样本(来自其他端子的输入样本)和所生成的第一滤波数据进行第一运算处理(基于减法器的处理)来生成第一变换样本的第一变换样本生成步骤。
信号变换方法图象编码译码装置程序

[发明专利]一种基于特征增强的对抗样本生成方法及生成装置-CN201910407131.4有效
发明人：裘晓峰;闵霏霞;周书亚;高扬 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-05-15 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于特征增强的对抗样本生成方法及生成装置，其中方法包括：获取用于对深度学习网络进行分类训练的原始输入样本，基于原始输入样本中的数据结构信息，确定原始输入样本的可扰动位置，针对原始输入样本的目标攻击类别，生成特征信息，选取预设数量的特征信息，基于所选取的特征信息，以及所确定的原始输入样本的可扰动位置，生成对抗样本。本发明实施例由于不再需要对原始样本中的所有数据内容产生扰动，因此能够避免所构造的对抗样本与原始输入样本差异大的问题。
一种基于特征增强对抗样本生成方法装置

[发明专利]β-HCG浓度检测系统和方法-CN202111429434.X在审
发明人：杨林;夏剑波 -专利权人：湖北省妇幼保健院
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G01N33/76 文献下载
摘要：本发明涉及一种β‑HCG浓度检测系统和方法，该系统包括：输入模块、控制模块和检测模块；输入模块设置有三个输入端口；三个输入端口分别用于获取预设类型的待测样本的样本数据，并将样本数据发送给控制模块；样本数据包括输入端口标识；控制模块用于根据输入端口标识确定出样本数据对应的目标样本类型，根据目标样本类型确定待测样本的目标检测标准，根据目标检测标准控制检测模块检测待测样本；检测标准包括原倍检测和稀释检测；本发明通过自动分类待测样本，并根据待测样本的样本类型确定待测样本的检测标准，最终根据检测标准分类检测待测样本，使得本发明能够自动检测出各类待测样本的β‑HCG浓度，检测速度快，准确度高和人力成本低。
hcg 浓度检测系统方法

[发明专利]基于BERT的文本分类方法和装置-CN202210980089.7在审
发明人：张钢;陈永录;仇国龙 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于BERT的文本分类方法和装置，方法包括：将预测用的原始样本数据输入到训练完成的BERT预测模型中，以及通过该训练完成的BERT预测模型对预测用的原始样本数据进行文本分类，其中，通过以下方式获得该训练完成的BERT预测模型：对训练用的原始样本数据进行自适应预处理得到训练用的输入样本；通过动态学习率机制和分层自适应调节机制构建第一BERT预测模型；通过第一BERT预测模型将该训练用的输入样本转换为输入序列；根据训练用的输入样本和输入序列生成对抗输入样本；使用对抗输入样本和训练用的输入样本对第一BERT预测模型进行对抗训练以得到训练完成的BERT预测模型。
基于 bert 文本分类方法装置

[发明专利]一种网络节点信任预测方法、装置、设备及介质-CN201910180193.6有效
发明人：夏辉;张三顺;程相国;李莉;张睿 -专利权人：青岛大学
申请日： 2019-03-11 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： H04L41/147 文献下载
摘要：该方法的步骤包括：获取目标网络节点的输入样本；当输入样本为非线性类型时，通过核函数将输入样本的类型转化为线性类型；通过信任预测模型对输入样本进行信任预测，生成信任预测结果。由于本方法在当判定输入样本为非线性类型时，能够先通过核函数将非线性类型的输入样本转化为信任预测模型普遍能够处理的线性类型的输入样本，再通过信任预测模型对属于线性类型的输入样本进行信任预测，以此确保了信任预测模型能够正常且准确的对非线性类型的输入样本进行处理
一种网络节点信任预测方法装置设备介质

[发明专利]语言模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202210555573.5在审
发明人：周洁;田乐;周霄 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：方法包括：基于提示文本和样本文本构建第一输入文本，提示文本中包含样本标签，样本标签为样本文本的标签，第一输入文本中缺少样本标签；基于第一输入文本构建第二输入文本，第二输入文本与第一输入文本的语义一致，第二输入文本中包含样本标签，且缺少部分文本内容，其中，缺少的文本内容属于样本文本；基于第一输入文本和第二输入文本调整预训练语言模型，预训练语言模型用于基于输入文本的上下文信息预测输入文本中的缺失内容。本申请实施例方案有助于提高少样本场景下语言模型的训练质量。
语言模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]数据处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备-CN202110744263.3在审
发明人：刘宜进;孟凡东;徐金安 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司;北京交通大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本申请实施例中的数据处理方法，包括：获取源端输入样本以及与所述源端输入样本相关联的目标输出样本；对源端输入样本进行编码处理得到所述源端输入样本的中间语义特征；按照解码步骤对目标端输入样本和所述中间语义特征进行解码处理得到与所述源端输入样本相对应的实际输出数据，所述目标端输入样本是对所述目标输出样本和所述实际输出数据进行采样得到的混合样本；按照所述解码步骤逐步增大所述实际输出数据在所述目标端输入样本中的分布比例。
数据处理方法装置计算机可读介质电子设备

[发明专利]基于多样本推理神经网络的样本分类方法、系统及介质-CN201811068190.5在审
发明人：杨峰;梁道君 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2018-09-13 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于多样本推理神经网络的样本分类方法、系统及介质，包括：步骤(1)：建立多样本推理神经网络MSIN；步骤(2)：将若干个不同样本域的训练样本作为输入值，输入到多样本推理神经网络MSIN中，对多样本推理神经网络MSIN进行指定轮数的训练；在每轮训练结束后，将验证样本输入到多样本推理神经网络MSIN进行测试，保存使得多样本推理神经网络MSIN整体损失函数值最小的多样本推理神经网络MSIN作为最终网络；步骤(3)：将若干个不同样本域的测试样本作为多样本推理神经网络MSIN输入值，输入到训练好的多样本推理神经网络中，输出测试样本所对应的样本类别或测试样本所在的样本域。
神经网络推理样本样本域测试样本样本分类输出测试损失函数训练样本样本类别样本输入轮数测试验证保存网络

[发明专利]声学模型训练方法、装置及语音合成方法-CN202210745256.X有效
发明人：谌明;徐欣康;胡新辉;赵旭东 -专利权人：杭州同花顺数据开发有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G10L13/027 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种声学模型训练方法、装置及语音合成方法，其中，所述声学模型训练方法包括：获取多个样本，所述样本包括样本文本输入、与所述样本文本输入对应的样本情感标签以及与所述样本文本输入对应的样本参考梅尔谱；将所述多个样本输入声学模型；基于损失目标，迭代调整所述声学模型的模型参数，直至训练完成。
声学模型训练方法装置语音合成

[发明专利]用于校准具有判决反馈均衡器(DFE)的接收器的装置和方法-CN201880035464.2有效
发明人： M·陈 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2018-05-07 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： H04L7/00 文献下载
摘要：本公开的各方面指向确定样本锁存器的偏移校准步长。根据一个方面，本公开涉及一种判决反馈均衡器(DFE)输入段，其包括：E样本锁存器，用于输出目标信号样本；E样本数模转换器，耦合到E样本锁存器以向E样本锁存器输入目标电压；样本锁存器，用于输出信号样本；以及电压数模转换器，耦合到E样本锁存器和样本锁存器以生成偏置电压，其中偏置电压被输入到E样本锁存器和样本锁存器。DFE输入段还可以包括：锁存器偏移解码器，用于缩放偏置电压；以及求和放大器，用于接收去往DFE输入段的模拟输入波形。
用于校准具有判决反馈均衡器 dfe 接收器装置方法

[发明专利]用于校准具有判决反馈均衡器(DFE)的接收器的装置和方法-CN202011031268.3有效
发明人： M·陈 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2018-05-07 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本公开的各方面指向确定样本锁存器的偏移校准步长。根据一个方面，本公开涉及一种判决反馈均衡器(DFE)输入段，其包括：E样本锁存器，用于输出目标信号样本；E样本数模转换器，耦合到E样本锁存器以向E样本锁存器输入目标电压；样本锁存器，用于输出信号样本；以及电压数模转换器，耦合到E样本锁存器和样本锁存器以生成偏置电压，其中偏置电压被输入到E样本锁存器和样本锁存器。DFE输入段还可以包括：锁存器偏移解码器，用于缩放偏置电压；以及求和放大器，用于接收去往DFE输入段的模拟输入波形。
用于校准具有判决反馈均衡器 dfe 接收器装置方法

[发明专利]一种面向场景文本识别的数据增强方法、系统及终端-CN202011040208.8在审
发明人：戴涛;孟广浩;夏树涛;江勇;查华;汪漪 -专利权人：鹏城实验室;清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向场景文本识别的数据增强方法、系统及终端，所述方法包括：将输入样本输入到数据增强器，所述数据增强器根据所述输入样本自适应地选择形变类型；所述数据增强器根据选择的形变类型对所述输入样本进行形变处理以生成增强样本；将所述输入样本和所述增强样本输入到场景文本识别器进行识别，所述场景文本识别器根据识别结果输出损失函数，并反馈给所述数据增强器；所述数据增强器根据所述损失函数生成增强样本。本发明通过数据增强器根据输入样本的性质和场景文本识别器的能力自适应地生成合适的增强样本，实现了数据增强器和场景文本识别器的联合优化，通过数据增强方法来平衡样本的多样性和亲和性。
一种面向场景文本识别数据增强方法系统终端

[发明专利]测量给定AI任务的数据集的相似性的方法-CN202010408186.X在审
发明人：赵敏植;F·刘;I·黄 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：一种计算机实现的方法，包括：向自动编码器中输入输入样本集，每个输入样本集包括参考数据集的参考输入样本和一个或多个目标数据集的一个或多个目标输入样本，自动编码器使用参考数据集被训练。自动编码器为每个输入样本集生成相应输出集，从而形成一个或多个相应输出集，一个或多个输出集中的每个输出集包括相应输入样本集的参考输出和一个或多个目标输出；以及通过将一个或多个目标输出中的每个目标输出与每个输入样本集的相应目标输入样本进行比较来确定一个或多个目标数据集中的每个目标数据集与参考数据集的相似性
测量给定 ai 任务数据相似性方法