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[发明专利]基于CAZAC序列的OFDM训练符号同步方法-CN201310138690.2有效
发明人：葛建华;王丽华;刘刚;张文军;管云峰 -专利权人：上海数字电视国家工程研究中心有限公司;西安电子科技大学
申请日： 2013-04-22 - 公布日： 2017-03-22 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明揭示了一种基于CAZAC序列的OFDM训练符号生成方法，以及利用这种OFDM训练符号的同步方法。生成方法包括以下步骤生成CAZAC序列及CAZAC移位共轭序列；将CAZAC序列与CAZAC移位共轭序列相乘，得到变换序列；将CAZAC序列乘上固定频偏，再与CAZAC序列以及变换序列组合得到OFDM训练符号本发明训练序列采用CAZAC及其变换序列，直接在时域生成，降低了复杂度，根据CAZAC序列的取值以及其变换序列循环移位点不同携带足够参数信息，包括FFT大小、保护间隔大小、SISO/MISO模式以及离散导频模式
基于 cazac 序列 ofdm 训练符号同步方法

[发明专利]一种基于人工智能的模型训练方法、装置、服务器及介质-CN202011056921.1在审
发明人：王龙跃;史树明;涂兆鹏 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于人工智能的模型训练方法、装置、服务器及介质，其中方法包括：获取基于序列数据训练得到的包括多个模型参数的神经网络模型；在对多个模型参数中的第一模型参数进行裁剪后，对第二模型参数进行训练，第二模型参数为多个模型参数中除第一模型参数之外的模型参数；在对第二模型参数训练完成后，对第一模型参数进行训练，以恢复第一模型参数在神经网络模型中的数据处理能力，其中，在对第一模型参数训练完成后，得到序列到序列处理模型，序列到序列处理模型用于根据输入序列生成匹配的输出序列。通过实施上述方法，可以有效的提升模型参数的利用率，并且有助于提升序列到序列处理模型处理序列数据时的准确度。
一种基于人工智能模型训练方法装置服务器介质

[发明专利]用于生成模型的方法和装置-CN201810679114.1有效
发明人：李伟健;许世坤;王长虎 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/62 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，其中，训练样本包括包括样本对象的样本视频和针对样本视频中的样本对象预先确定的样本标签序列；从训练样本集中选取训练样本，以及执行以下训练步骤：将所选取的训练样本中的样本视频输入初始模型，获得样本视频中的样本对象所对应的至少两个候选标签序列；从至少两个候选标签序列选择候选标签序列作为实际标签序列；基于实际标签序列和所选取的训练样本中的样本标签序列，确定初始模型是否训练完成；响应于确定初始模型训练完成，将训练完成的初始模型作为视频识别模型。
用于生成模型方法装置

[发明专利]移频键控接收器中执行位同步的法则-CN03138329.7无效
发明人：熊大为;陈永隆 -专利权人：联咏科技股份有限公司
申请日： 2003-05-27 - 公布日： 2004-08-04 - 主分类号： H04L27/06 文献下载
摘要：首先会从一个传送器接收一个训练序列，该训练序列具有复数个位。接下来会根据训练序列位的峰值，决定在训练序列之后，由移频键控接收器接收的下一位的起点。
键控接收器执行同步法则

[发明专利]一种异常检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202310654192.7在审
发明人：魏政 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种异常检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质，通过将确定出的样本账户的历史行为序列进行拆分，确定若干子序列，进而针对每个子序列，根据该子序列中包含的各类型的操作在该历史行为序列中出现的频次，确定该子序列的序列特征，再通过待训练的异常检测模型，得到该子序列的异常检测结果，最后根据各子序列的异常检测结果和该样本账户的异常类型，对该异常检测模型进行训练。本申请可基于账户的历史行为序列，确定账户对应的多个序列特征，使得该异常检测模型可根据各序列特征和账户的异常类型对异常检测模型进行训练，则训练得到的异常检测模型可基于账户的序列特征对账户的异常类型进行准确检测
一种异常检测模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于CMMB信号的同步处理方法-CN201210337412.5无效
发明人：雍芝奎;李多烨;甘露;黄磊;廖红舒 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2012-09-13 - 公布日： 2013-01-16 - 主分类号： H04L7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于新CMMB同步信号的同步处理方法，CMMB同步信号由第一训练序列与第二训练序列组成，所述第一训练序列包括恒包络零自相关CAZAC序列，第二训练序列包括PN序列；同步处理：利用CAZAC序列完成粗定时偏移估计以及小数倍频偏粗估计；利用PN序列完成多径中最强路径时延的估计，将最强路径时延作为粗定时位置；利用CAZAC序列和PN序列完成整数倍频率偏移的估计；对PN序列进行快速傅里叶变换FFT完成信道响应估计，估计出第一条路径的时延并完成精定时位置的估计；对第二训练序列中PN序列利用最大似然ML准则获得小数倍频率偏移精估计。
一种基于 cmmb 信号同步处理方法

[发明专利]构建方法、分析方法、装置、存储介质和计算机设备-CN202210534809.7在审
发明人：王俊 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本申请涉及化学技术领域，公开了一种构建方法、分析方法、装置、存储介质和计算机设备，其中，构建方法包括：获取多个化合物样本的SMILES序列；对所述多个化合物样本的SMILES序列进行拼接处理，确定拼接SMILES序列；根据训练样本序列对BERT模型进行训练，构建所述预训练模型，所述训练样本序列包括所述多个化合物样本的SMILES序列和所述拼接SMILES序列。本申请的方法，能够从无标签的样本数据对BERT模型进行有监督学习得到相应的机器学习模型，不仅节约模型训练时间，而且模型泛化能力较强。
构建方法分析装置存储介质计算机设备

[发明专利]序列到序列神经模型中的结构保留关注机制-CN202080065832.5在审
发明人： V·谢赫特曼;A·索林 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：在训练的序列到序列(seq2seq)人工神经网络(ANN)的训练的关注解码器中：获得编码的输入向量序列；使用训练的关注解码器的训练的主要关注机制生成主要关注向量序列；针对主要关注向量序列中的每个主要关注向量：(a)生成与相应的主要关注向量对应的一组关注向量候选，(b)针对该组关注向量候选中的每个关注向量候选，评估将相应的关注向量候选与所需的关注向量结构的相似度进行量化的结构拟合度量，(c)使用训练的软选择ANN基于该评估并且基于训练的关注解码器的状态变量来生成次要关注向量；以及使用训练的关注解码器基于编码的输入向量序列和次要关注向量来生成输出序列。
序列神经模型中的结构保留关注机制

[发明专利]第一和第二通信设备和方法-CN202180089608.4在审
发明人：丹尼尔·韦恩苏艾拉;托马斯·翰特;达纳·乔基纳-卡 -专利权人：索尼集团公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04L5/00 文献下载
摘要：第一通信设备，被配置为向第二通信设备发送数据，第一通信设备包括电路，该电路被配置为：生成第二数量的相互正交序列；生成第三数量的一个或多个空间流，每个空间流携带有效载荷数据；生成第四数量的传输训练序列，每个传输训练序列除了相互正交序列的不同正交序列之外，还包括一个或多个零和/或不同正交序列的子集；通过将传输训练序列映射到第一数量的训练符号来生成训练字段，每个训练符号跨越多个音调；以及在空间流的有效载荷之前和/或之间布置训练字段，以使得能够由第二通信设备进行信道估计
第一第二通信设备方法

[发明专利]基于循环相关的信道估计方法及系统-CN201010259511.7有效
发明人：张超;王昭诚;王劲涛;王军 -专利权人：清华大学
申请日： 2010-08-20 - 公布日： 2012-03-14 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于循环相关的信道估计方法及系统，该方法包括步骤：S1.对接收信号进行帧同步得到初始位置信息，根据所述初始位置信息选取对应的接收信号作为接收训练序列；S2.将所述接收训练序列与本地已知的训练序列进行循环相关运算，得到时域信道冲激响应；S3.根据所述时域信道冲激响应对信道的多径分布进行分析，若需要调整接收训练序列的选取位置，则根据分析结果调整接收训练序列的选取位置，再次选取接收训练序列，并返回执行步骤S2，否则本发明的方法及系统可避免传统TDS-OFDM系统中训练序列与数据符号之间的干扰，提高信道估计的精度，降低了系统复杂度。
基于循环相关信道估计方法系统

[发明专利]数据帧传输方法、装置、电子设备和计算机可读介质-CN202011032569.8有效
发明人：张俊杰;张倩武;曹炳尧 -专利权人：苏州宣怀智能科技有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取目标数据帧的帧头的训练序列集合；对上述训练序列集合中的每个训练序列进行调整，生成调整后训练序列，得到调整后训练序列集合；基于上述调整后训练序列集合，生成新的目标数据帧；将上述新的目标数据帧传输至目标接收端该实施方式通过对目标数据帧的训练序列进行调整来完成信道估计与均衡，避免搞复杂度的导频方案带来的工作量大、处理速度慢的问题，降低了实现的复杂度。
数据传输方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]一种接收机的整频偏估计实现方法-CN201010022481.8无效
发明人：李刚 -专利权人：上海华虹集成电路有限责任公司
申请日： 2010-01-07 - 公布日： 2011-07-13 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：一种接收机的整频偏估计实现方法，包含内容：补偿接收信号中时域训练序列的小数倍频偏，按设定抽取间隔对接收信号的时域训练序列进行抽取，按相同的设定间隔，对本地训练序列进行抽取，根据时间抽取后的数据长度，通过FFT变换将时间抽取后的时域训练序列变换为频域训练序列，将频域训练序列与抽取后的移位本地训练序列相乘，得到频域相乘结果，经IFFT变换，将频域相乘结果变换回时域。
一种接收机整频偏估计实现方法

[发明专利]基于监控视频的多区域实时动作检测方法-CN201810534453.0有效
发明人：陈东岳;任方博;王森;贾同 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-05-30 - 公布日： 2020-03-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于监控视频的多区域实时动作检测方法，具有如下步骤：模型训练阶段和测试阶段，其中，模型训练阶段为获取训练数据：标注好的特定动作的数据库；计算训练数据中的视频序列的稠密光流，获取训练数据中的视频序列的光流序列，并对光流序列中的光流图像进行标注；利用训练数据中的视频序列和光流序列分别训练目标检测模型yolo v3，分别得到RGB yolo v3模型和光流yolo v3模型。
基于监控视频区域实时动作检测方法

[发明专利]训练语言模型的方法和设备及识别语言的方法和设备-CN201610005525.3有效
发明人：李昊潼;李镐式;崔喜烈;闵允泓;柳尚贤;李礼夏;李知炫;崔荣相 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2016-01-05 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G10L15/16 文献下载
摘要：提供一种训练语言模型的方法和设备及识别语言的方法和设备。一种用于训练语言模型的方法和设备包括:从训练数据产生第一训练特征向量序列和第二训练特征向量序列。所述方法被配置为基于第一训练特征向量序列执行神经网络的前向估计，基于第二训练特征向量序列执行神经网络的后向估计。所述方法还被配置为基于前向估计的结果和后向估计的结果训练语言模型。
训练语言模型方法设备识别

[发明专利]文本复述模型的训练方法、文本复述方法及装置-CN202211727389.0在审
发明人：韩雅倩;王硕寰;孙宇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F40/166 文献下载
摘要：本公开提供了文本复述模型的训练方法、文本复述方法及装置，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能、自然语言处理等技术领域。具体实现方案为：获取文本对，文本对中包括输入序列、输入序列对应的真实文本，真实文本与输入序列的意义相近、且真实文本中的至少部分句子间的表达方式与输入序列中至少部分句子间的表达方式不同；将输入序列输入待训练模型，得到待训练模型对输入序列进行改写后得到的输出序列；基于输出序列和真实文本之间的差异确定损失值；基于损失值调整待训练模型的模型参数，在满足训练收敛条件的情况下，结束训练得到文本复述模型。基于本公开实施例训练得到的文本复述模型，能够支持篇章级的文本改写。
文本复述模型训练方法装置

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