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[发明专利]输入支持设备和方法-CN201210262608.2无效
发明人：竹内清志 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2012-07-26 - 公布日： 2013-03-13 - 主分类号： G06F3/023 文献下载
摘要：该输入支持方法包括作为由计算机执行的如下处理：检测正被输入的文本；从存储单元提取对应于所检测的文本的文本示例，存储单元存储文本示例和该文本示例的使用频率以使得使用频率与各个文本示例相关联；基于所提取的文本示例中包括的字母的比较来将所提取的文本示例分类成各自包含一个或更多个文本示例的文本示例组；基于在存储单元中与属于文本示例组的文本示例相关联的使用频率来确定文本示例组的显示顺序；以及按照确定的显示顺序来显示所提取的文本示例。
输入支持设备方法

[发明专利]面向在线不确定图像识别的多示例加权包学习方法-CN201510474989.4有效
发明人：肖燕珊;刘波;郝志峰;张丽阳;阮奕邦;李杰龙 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2015-08-05 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：面向在线不确定图像识别的多示例加权包学习方法，通过改进多示例学习算法，降低在线图像识别中噪声数据对分类结果的影响，同时提出赋予包示例不同的权值，不断更新分类器，调整权值，以提高分类精度。与传统图像识别的多示例学习方法的不同点在于：传统的多示例学习中，训练集由若干个包组成，每个包包含若干个示例，包示例标签未知。本发明通过示例加权，降低了噪声示例对分类预测的干扰，迭代的训练分类器，训练示例权值，表示包，并达到了更高的分类精度。
面向在线不确定图像识别示例加权学习方法

[发明专利]基于语义分割场景的示例搜索方法-CN201710355297.7有效
发明人：胡海峰;张松 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2017-05-19 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了基于语义分割场景的示例搜索方法，以解决对图片区域的近似搜索问题并将相似的区域通过哈希技术映射成相同或相似的二进制编码。为提高搜索效率，从大规模图片示例集中随机选取一部分示例作为抽样示例集来度量示例间的相似性，并在马氏距离度量学习时采用计算特征值方法求解最优解。得到距离度量矩阵后，利用哈希编码技术把原始示例映射成k比特的二进制编码，在搜索图片特定标记的近邻时，搜索该标记对应的示例的近邻，比较示例集中示例和该查询示例的汉明距离，小于给定的阈值认定为近似示例，返回近似示例所在的图片本发明通过搜索近邻示例代替搜索近邻图片，提高了搜索的精确度，解决了传统近似搜索方法不能够定位标记的缺点。
基于语义分割场景示例搜索方法

[发明专利]基于漏洞分析模型开发的业务错误分析方法及云端AI系统-CN202211117746.1在审
发明人：杨映;尹辉 -专利权人：杨敏
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于漏洞分析模型开发的业务错误分析方法及云端AI系统，依据第一示例运行崩溃日志生成得到的第一推定前端业务错误和第一推定后端业务错误，并依据第一示例运行崩溃日志和第二示例运行崩溃日志的对抗生成开发训练，对第一示例漏洞分析模型进行模型开发，获得第一目标示例漏洞分析模型，并依据第二示例运行崩溃日志生成得到的模糊示例前端业务错误、模糊示例后端业务错误、第二推定前端业务错误和第二推定后端业务错误对第一目标示例漏洞分析模型进行模型开发获得第二目标示例漏洞分析模型，提高了对深度学习模型的训练可靠性和收敛性，从而提高了对示例运行崩溃日志中示例业务运行崩溃数据段进行解析的准确度。
基于漏洞分析模型开发业务错误方法云端 ai 系统

[发明专利]更新用于人工智能的训练示例-CN202080094068.4在审
发明人： J·S·克里希穆尔蒂;D·彼得斯;J·J·克劳斯曼 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：公开了用于将先前注释的训练示例调整为用于训练机器学习模型的经更新的训练示例的技术。一个示例包括一种计算机程序，其识别查找表达、替换表达和过滤约束，其中，所述过滤约束将先前注释的训练示例的子集与先前注释的训练示例中的其他训练示例区分开来。基于所述过滤约束，由所述计算机程序在所述先前注释的训练示例中识别出的所述先前注释的训练示例的子集内识别查找表达的实例。由计算机程序利用替换表达的实例替换在所述先前注释的训练示例的子集内识别出的查找表达的实例，以获得训练示例的经更新的子集。由计算机程序输出训练示例的经更新的子集，其可以被用于训练所述机器学习模型。
更新用于人工智能训练示例

[发明专利]人机交互方法、装置、设备及存储介质-CN202310816492.0在审
发明人：梅林海;王永超;华磊;刘权;王士进;魏思;刘聪;胡国平 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种人机交互方法、装置、设备及存储介质，获得输入的交互信息；在若干交互示例中确定与交互信息关联的至少一个目标交互示例，每个交互示例中至少包括第一意图理解指示指令、交互信息示例以及与交互信息示例对应的意图示例；至少基于至少一个目标交互示例获得交互信息的交互意图；基于交互意图响应交互信息。本申请在人机交互过程中，不再只基于交互信息获得交互意图，而是参考交互示例来获得交互信息的交互意图，而交互示例中交互信息示例与意图示例的对应关系是正确的，因而，相较于只基于交互信息获得交互意图，本申请参考交互示例来获得交互意图能够提高交互意图获取的准确性
人机交互方法装置设备存储介质

[发明专利]基于多任务多示例支持向量机的图像分类方法-CN201610466376.0有效
发明人：阮奕邦;肖燕珊;刘波;郝志峰;黎启祥 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2016-06-21 - 公布日： 2019-07-09 - 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多示例支持向量机的图像分类方法。该方法包括：为T组图像建立T个学习任务；对T个学习任务的图像进行多示例化；为T个任务中的每个类别的图像构建一个类包；建立类包中的示例到多示例包的欧式距离公式；构建类包到多示例包的示例距离向量；建立类包到多示例包的加权欧式距离公式；约束多示例包到所属类别的距离小于到其他类别的距离；建立多任务多示例支持向量机的优化问题；转换优化问题为传统单任务单示例支持向量机问题；求解支持向量机优化问题。本发明涉及了一种最优化加权欧式距离公式的方法，通过把图像示例化，建立多任务多示例支持向量机学习问题，从而最优化出理想权值，从而提高图像分类器的性能。
基于任务示例支持向量图像分类方法

[发明专利]基于人工智能的用户意图分析方法及系统-CN202211264226.3在审
发明人：樊勇 -专利权人：樊勇
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请提供的基于人工智能的用户意图分析方法及系统，获得需要进行分析的用户咨询信息示例集中示例的第一用户意图描述知识；根据示例的第一用户意图描述知识，确定用户咨询信息示例集中示例之间的共性因子，得到第一共性因子队列；基于第一共性因子队列，对示例的第一用户意图描述知识进行挖掘处理，得到示例的第二用户意图描述知识，根据示例的第二用户意图描述知识，确定用户咨询信息示例集中示例之间的共性因子，得到第二共性因子队列；基于第二共性因子队列，将共性因子超过共性因子指定值的示例进行分析，得到用户兴趣热度主题。
基于人工智能用户意图分析方法系统

[发明专利]自适应多标签预测方法-CN201510501816.7有效
发明人：胡学钢;王博岩;李培培 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2015-08-14 - 公布日： 2018-05-18 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应多标签预测方法，其特征是按如下步骤进行：1、获得初始化示例集；2、获得初始化示例集中的领袖示例、局外示例和选民示例；3、获得选民示例集的所属聚类；4、采用支持向量机对预测示例进行粗分类；5、对预测示例进行多标签预测。
自适应标签预测方法

[发明专利]自适应多标签预测方法-CN201510355030.9无效
发明人：胡学钢;王博岩;李培培 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2015-06-24 - 公布日： 2015-09-16 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应多标签预测方法，其特征是按如下步骤进行：1、获得初始化示例集；2、获得初始化示例集中的领袖示例、局外示例和选民示例；3、获得选民示例集的所属聚类；4、采用支持向量机对预测示例进行粗分类；5、对预测示例进行多标签预测。
自适应标签预测方法

[发明专利]文本处理方法、装置、存储介质、电子设备及系统-CN202210495448.X在审
发明人：曹军;孙泽维;王明轩;欧阳宇星;程亦曲;庞赛康;胡凯 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本公开涉及一种文本处理方法、装置、存储介质、电子设备及系统，方法包括：获取需要改写的目标示例文本与所述目标示例文本对应的目标短语改写示例对，所述目标短语改写示例对包括目标示例改写短语和与所述目标示例改写短语对应的目标示例替换短语；根据所述目标示例文本和所述目标短语改写示例对，生成索引关系；将所述索引关系存储至索引数据库；根据所述索引数据库中的索引关系，对获取的输入文本进行文本改写，解决了因采用模型进行文本改写而模型需要离线更新进而影响文本在线改写的实时性的问题
文本处理方法装置存储介质电子设备系统

[发明专利]一种组件示例页面编译方法及装置-CN202310347779.3在审
发明人：王哲坤;黄治飞;满志强 -专利权人：北京商银微芯科技有限公司
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本申请提供一种组件示例页面编译方法及装置，应用于计算技术领域。根据组件示例页面与Markdown格式的组件文档的映射关系文件，获取目标组件示例页面对应的Markdown格式的目标组件文档；将所述目标组件文档转换成组件文档html片段；将所述组件文档html片段插入所述目标组件示例页面，完成所述目标组件示例页面的编译。如此，将与目标示例页面对应的Markdown格式的目标组件文档转换成组件文档html片段，然后自动将组件文档html片段插入到目标组件示例页面，以完成目标组件文档和目标组件示例页面的整合，能够提高目标组件示例页面的编译效率
一种组件示例页面编译方法装置

[发明专利]一种基于图卷积网络的多示例学习方法-CN202110035503.2在审
发明人：宋艳枝;马阳玲 -专利权人：合肥黎曼信息科技有限公司
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及多示例学习方法领域，具体涉及一种基于图卷积网络的多示例学习方法，包括以下步骤：S1：建立包的图结构；S2：提取示例的初始特征表达；S3：获取每个示例的特征表达；S4：获得每个示例的注意力权重；S5：获得包的特征表示；S6：获得包的类别分数向量；这种基于图卷积网络的多示例学习方法，实现不损失原始示例间的结构关系的情况下提高多示例学习方法对于高分辨率医学图像分类的精度。
一种基于图卷网络示例学习方法

[发明专利]一种记录图片制作以及制作图片的方法和装置-CN201610281420.0有效
发明人：赵欣 -专利权人：努比亚技术有限公司
申请日： 2016-04-29 - 公布日： 2019-10-29 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本发明公开了一种记录图片制作的方法，应用于用户终端，包括：记录拍摄和/或编辑示例图片过程中的行为数据；根据记录的行为数据生成所述示例图片的制作资源。本发明还公开了一种制作图片的方法，应用于用户终端，包括：获取示例图片的制作资源；在所述示例图片的制作资源中包含图片拍摄资源时，通过使用图片拍摄资源按照所述示例图片的拍摄过程进行图片的拍摄；和/或在示例图片的制作资源中包含图片编辑资源时，通过使用所述图片编辑资源按照示例图片的编辑过程进行图片的编辑。本发明能够帮助用户自动记录示例图片制作过程并生成可供下载的资源，其他用户能够通过下载示例图片的制作资源轻松制作出与所述示例图片效果一样的图片。
一种记录图片制作以及方法装置

[发明专利]一种病理诊断方法及装置-CN201910513920.6有效
发明人：骞爱荣;田野;李郁;王威;张文娟;于观贞;罗晓庆;赵欣 -专利权人：西安九清生物科技有限公司;西北工业大学;昆山华颐生物科技有限公司
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：该方法包括：标注病理图像中感兴趣区域的中点，以中点为中心提取补丁图像，将补丁图像切割成若干示例图像，形成训练数据；构造第一深度多示例神经网络，通过第一深度多示例神经网络的基于包的最大池化层融合训练数据，根据补丁图像的预测标签和补丁图像的标签，对参数进行迭代训练，得到第二深度多示例神经网络；将待测图像切割成多个待测示例，将多个待测示例输入到第二深度多示例神经网络的输入层，第二深度多示例神经网络的基于示例的最大池化层输出多个待测示例的预测结果
一种病理诊断方法装置