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[发明专利]物品模型的放置方法和装置、存储介质、电子设备-CN202011270409.7在审
发明人：武芳芳 -专利权人：贝壳技术有限公司
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种物品模型的放置方法和装置、存储介质、电子设备，其中，方法包括：获取包括在设定空间内放置的物品的全景图，基于所述全景图获得所述物品的检测框；基于所述检测框确定所述物品的特征信息，并以所述特征信息在模型库中确定与所述物品匹配的物品模型；其中，所述模型库中预存有多个不同类别的多个物品模型；按照所述物品在设定空间内的放置位置，将所述物品模型放置在所述设定空间对应的三维模型中；本实施例通过物品的特征信息获得预存的物品模型，使物品模型更规则，且无需重新绘制，提高了物品模型获取的效率；并将匹配的物品模型放置到三维模型中，解决了物品在设定空间中相对位置的放置问题，提高了模型放置的效率。
物品模型放置方法装置存储介质电子设备

[发明专利]物品推荐模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211741511.X有效
发明人：何向南;傅天任;陈佳伟 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本申请提供了一种物品推荐模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，可以应用于人工智能技术领域。该方法包括：获取用于模型训练的交互数据，其中，交互数据包括用户针对第一已推荐物品的显式数据和/或用户针对第二已推荐物品的隐式数据；根据物品推荐模型的当前训练轮次确定交互数据的训练权重；将已推荐物品的物品数据输入物品推荐模型中，输出已推荐物品的偏好预测值；将交互数据、偏好预测值以及训练权重输入物品推荐模型的模型损失函数中，输出物品推荐模型的模型损失值；基于模型损失值对物品推荐模型进行训练。
物品推荐模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于三维的货架展示方法、设备、存储介质及程序产品-CN202110418510.0在审
发明人：李彬;王萍萍;杨超 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2021-04-19 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本申请提供一种基于三维的货架展示方法、设备、存储介质及程序产品，涉及三维模型技术，方案包括：获取待展示货架的配置信息，其中，配置信息包括货架信息、物品阵列信息、物品信息；其中，每个物品阵列中包括至少一个物品；根据货架信息生成货架三维模型；根据物品阵列信息、物品信息确定各物品的模型位置；根据各物品的模型位置，将各物品的模型设置在货架三维模型上，以展示待展示货架。本申请提供的方法、设备、存储介质及程序产品中，可以生成三维的货架模型，还可以将物品对应的物品模型设置在货架模型上，从而更加直观的展示待展示货架，提高用户对物品的管理效率。
基于三维货架展示方法设备存储介质程序产品

[发明专利]一种物品推荐模型训练方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310401247.3在审
发明人：曹佳炯 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本说明书公开了一种物品推荐模型训练方法、装置、存储介质及电子设备，其中方法包括：获取风险等级和第一训练样本，基于风险等级对第一训练样本进行特征提取，获取第一样本特征，获取样本物品推荐结果，基于第一样本特征和样本物品推荐结果对第一物品推荐模型进行训练，得到第一初始参数，基于第一初始参数得到第二物品推荐模型，计算第二物品推荐模型对应的推荐损失函数，基于推荐损失函数确定第二物品推荐模型的第一训练状态，直至第一训练状态指示第二物品推荐模型收敛，得到训练完成的物品推荐模型，采用本说明书，得到训练完成的物品推荐模型，以能够采用物品推荐模型根据获取到的数据计算物品推荐结果，根据获取到的数据进行物品推荐。
一种物品推荐模型训练方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种物品检测模型的训练方法和装置-CN201910019058.3在审
发明人：危磊 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2019-01-09 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种物品检测模型的训练方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：通过建模生成物品的虚拟图像数据；利用所述虚拟图像数据对物品检测模型进行第一训练，以确定所述物品检测模型的参数；基于所述物品检测模型的参数，利用所述物品的真实图像数据，对所述物品检测模型进行第二训练，所述第二训练包括利用所述真实图像数据训练生成所述物品检测模型中卷积层的每一卷积核的权重值，从而得到训练后的最终物品检测模型。该实施方式能够大大节省物品检测模型训练所耗的时间和人力成本，训练后的物品检测模型能够具有较高的物品检测准确度，达到很好的检测效果，物品检测模型的泛化能力较强。
一种物品检测模型训练方法装置

[发明专利]特效道具生成和应用方法、装置、设备和介质-CN202111664536.X在审
发明人：李亦彤;陈志兴;程远初;周自旺;范佳敏;宋旭 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：其中，特效道具生成方法包括：显示包含道具展示区域的道具制作界面；响应于素材导入操作，导入初始头部模型和目标头部物品对应的初始物品模型；响应于对初始头部模型和初始物品模型的调整操作，在道具展示区域中显示调整后的头部模型和调整后的物品模型；建立调整后的物品模型中的至少两个目标物品点与调整后的头部模型中的、与目标物品点对应的至少一个头部点之间的映射关系，并基于调整后的物品模型和映射关系，生成目标头部物品对应的头部特效道具。实现了头部模型和头部特效道具之间的多点绑定，提高了头部特效道具对头部模型的动态适配性。
特效道具生成应用方法装置设备介质

[发明专利]一种物品显示方法和装置-CN201610932960.0在审
发明人：刘均;吴倩云 -专利权人：深圳市元征科技股份有限公司
申请日： 2016-10-24 - 公布日： 2017-03-22 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种物品显示方法，用于解决线上购物容易出现购买回来的线上商品与用户的实际使用不匹配的问题。本发明实施例方法包括确定目标物品；获取所述目标物品的三维使用效果模型模板，所述三维使用效果模型模板包括目标物品的物品三维模型以及所述物品三维模型所在环境的环境三维模型；获取所述目标物品的物品属性参数和用户输入的环境属性参数；将所述物品属性参数和环境属性参数分别导入所述物品三维模型和所述环境三维模型，生成并显示所述目标物品的三维使用效果模型。本发明实施例还提供一种物品显示装置。
一种物品显示方法装置

[发明专利]一种基于生成对抗网络的模型训练方法及设备-CN201811654623.5在审
发明人：刘志容;董振华;张宇宙;刘明瑞;郭贵斌 -专利权人：华为技术有限公司;东北大学
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于生成对抗网络的模型训练方法及设备，该方法包括：设备通过生成模型为第一用户生成正例伪造物品和负例伪造物品；所述设备训练多个真实物品对和多个伪造物品对以得到判别模型，所述判别模型用于分辨所述多个真实物品对与所述多个伪造物品对之间的差异；每个真实物品对包括一个正例真实物品和一个负例真实物品，每个伪造物品对包括一个所述正例伪造物品和一个所述负例伪造物品；所述设备根据所述判别模型的损失函数更新所述生成模型。采用本申请实施例，能够提高生成模型的生成能力和判别模型的判别能力。
真实物品伪造判别模型生成模型模型训练损失函数用户生成对抗申请分辨网络更新

[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和产品-CN202210050034.6在审
发明人：卢裕秋;郜明;王晨焱;杨小峰 -专利权人：上海物影科技有限公司
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：所述方法包括：获取物品模型库中的三维物品模型，将三维物品模型的三维图像注入待扫描包裹的三维图像中，得到三维物品模型在所述待扫描包裹中的三维位置；获取物品模型库中三维物品模型与对应的二维物品模型的位置映射关系，基于位置映射关系和三维位置，得到对应三维位置的二维位置；其中，同一物品的同一姿态下的三维物品模型和二维物品模型之间存在位置映射关系；基于二维位置，将对应的二维物品模型图像注入待扫描包裹的二维图像中，得到二维物品包裹图像采用本方法能够将三维影像中插入的物品的类别、位置与二维影像中物品的类别、位置建立空间对应关系。
图像处理方法装置计算机设备存储介质产品

[发明专利]一种物品推荐数据处理方法、装置以及存储介质-CN202210110852.0在审
发明人：蔡晓东;刘家良 -专利权人：桂林远望智能通信科技有限公司
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明提供一种物品推荐数据处理方法、装置以及存储介质，属于数据分析技术领域，方法包括：导入用户集、物品正样本集和物品负样本集；构建训练模型，根据用户集、物品正样本集和物品负样本集对训练模型进行训练得到物品推荐模型；将物品负样本集输入至物品推荐模型中，根据物品推荐模型得到物品推荐结果。
一种物品推荐数据处理方法装置以及存储介质

[发明专利]特征识别模型训练方法、物品特征识别方法及装置-CN202111585717.3在审
发明人：王兴鹏;史世睿;李天浩 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本公开提供了一种特征识别模型训练方法、物品特征识别方法及装置。该训练方法包括：获取物品样本数据集，物品样本数据集中包括多条物品样本，将每条物品样本中的物品图像数据、用于描述物品的文本数据和物品风格数据分别输入初始模型的图像特征提取层、文本特征提取层和风格特征提取层，分别输出物品图像特征、文本特征和风格特征；将物品图像特征和文本特征输入初始模型的特征组合层，输出物品组合特征；将物品组合特征和风格特征输入初始模型的匹配层，输出匹配结果；根据匹配结果和风格标签调整初始模型的模型参数，得到训练完成的特征识别模型。
特征识别模型训练方法物品装置

[发明专利]物品信息推荐方法、装置和电子设备-CN202211091720.4在审
发明人：席泽西;宋阳;陈蒙 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本公开提供一种物品信息推荐方法、装置和电子设备，方法包括：获取多个待推荐物品信息；将用户信息和多个所述待推荐物品信息输入推荐模型，输出物品分数；根据所述物品分数确定目标推荐物品信息；其中，所述推荐模型是根据初始推荐模型的第一损失值和基于所述初始推荐模型的自监督任务的第二损失值对所述初始推荐模型进行优化得到；所述初始推荐模型包括预训练语言模型和物品深度神经网络，所述初始推荐模型的自监督任务包括通过训练样本集合对所述预训练语言模型和所述物品深度神经网络进行自监督学习。实现通过推荐模型较好地理解用户在对话中提出的偏好和长尾物品的信息，进行精准推荐。
物品信息推荐方法装置电子设备

[发明专利]物品搜索模型的训练方法及装置、计算机可读存储介质-CN202310780393.1在审
发明人：陈镇霖;刘炯楠;王昊楠;唐国瑜;刘林;徐夙龙;颜伟鹏;窦志成 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司;中国人民大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本公开涉及物品搜索模型的训练方法及装置、计算机可读存储介质，涉及人工智能领域。物品搜索模型的训练方法包括：根据用户对应的物品搜索元素，生成物品搜索元素的相似度矩阵，其中，物品搜索元素的相似度矩阵表征一个物品搜索元素和另一个物品搜索元素之间的相似度；将物品搜索元素的相似度矩阵作为物品搜索模型的先验知识，利用物品搜索模型，根据物品搜索元素，生成物品搜索的预测结果；根据物品搜索的预测结果，训练物品搜索模型。根据本公开，提高了物品搜索的准确性。
物品搜索模型训练方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]物品需求量生成方法、装置、设备、介质和程序产品-CN202211670360.3在审
发明人：于莹;庄晓天;伍斌杰;吴盛楠;邓泓舒语 -专利权人：北京京东振世信息技术有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了物品需求量生成方法、装置、设备、介质和程序产品。该方法的一具体实施方式包括根据待预测物品的需求间隔参数，确定待预测物品是否为间断性需求物品；响应于确定待预测物品为间断性需求物品，获取预先训练的模型池和弹性网络，模型池中的模型用于输出预测需求量，弹性网络用于根据模型池中各个模型的预测需求量，输出待预测物品的物品需求量；利用模型池和弹性网络，生成待预测物品的物品需求量。该实施方式实现了提高生成的物品需求量预测准确率。
物品需求量生成方法装置设备介质程序产品

[发明专利]物品销量预测模型训练方法、物品销量预测方法及装置-CN202210386782.1在审
发明人：赵启航;刘君亮;王答明;易津锋;把文文 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本公开提供了一种物品销量预测模型训练方法，可应用于数字营销技术领域，该方法包括：从历史操作数据中获取预设时间段内预设物品字典中的多个预设物品的操作记录；基于操作记录训练初始语义模型，得到语义分析模型；对于每个预设物品，基于语义分析模型的目标权重矩阵和由多个预设物品的多个特征向量组成的物品特征矩阵，生成预设物品的聚合特征向量；以及以多个预设物品的聚合特征向量作为训练样本，预设物品在预设时间段内的销量作为训练标签来训练初始网络模型，得到销量预测模型。此外，本公开还提供了一种物品销量预测模型训练装置、物品销量预测方法、物品销量预测装置、电子设备和存储介质。
物品销量预测模型训练方法装置

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