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[发明专利]添加群组成员的方法及装置、存储介质、计算机设备-CN202310164949.4在审
发明人：何辉 -专利权人：平安付科技服务有限公司
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H04L51/52 文献下载
摘要：存储介质、计算机设备，该方法包括：响应于针对目标群组的成员添加指令，获取第一目标图片，并对所述第一目标图片进行人脸图像提取得到至少一张待识别人脸图像；基于所述目标群组的群组标签，获取与所述群组标签匹配的样本人脸数据，其中，所述样本人脸数据包括样本成员的样本人脸图像和身份信息；在所述样本人脸图像中分别获取与每张所述待识别人脸图像匹配的目标人脸图像，并基于所述目标人脸图像的身份信息，确定所述待识别人脸图像对应的第一目标成员信息
添加组成方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]单日工程量计算方法、阶段性工程量预测方法及预测装置-CN202310148617.7在审
发明人：岳建伟;杨向睿;吴孔逸;胡君宙;王行果 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：其中，单日工程量计算模型的训练方法包括，首先获取多个单日工程量影响因素样本，以及各单日工程量影响因素样本对应的实际单日工程量；将多个单日工程量影响因素样本输入到初始单日工程量计算模型中，得到各单日工程量影响因素样本对应的预测单日工程量；根据各单日工程量影响因素样本对应的预测单日工程量和实际单日工程量，对初始单日工程量计算模型的模型参数进行更新，以得到训练后的单日工程量计算模型，这样通过训练后的单日工程量计算模型，可以计算工程的单日工程量
单日工程量计算方法阶段性预测方法装置

[发明专利]量化参数模型的训练方法及装置、电子设备、存储介质-CN202111441233.1在审
发明人：张锐 -专利权人：哲库科技（上海）有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06N3/0495 文献下载
摘要：本申请实施例涉及人工智能技术领域，具体公开了一种量化参数模型的训练方法及装置、电子设备、存储介质，包括：通过待训练的量化参数模型生成第一位宽的第一样本数据对应的初始量化参数；计算第一样本数据除以初始量化参数的第一商，并对第一商执行取整操作得到第一取整结果；根据第一取整结果和第二位宽对应的取值范围确定出区间限定值；计算区间限定值和初始量化参数的第一乘积，并将第一乘积作为第二位宽的预测样本数据；若根据第二位宽的第二样本数据确定预测样本数据满足精度要求
量化参数模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种视频插帧方法、装置、设备及存储介质-CN202211478584.4在审
发明人：汪佳丽;杨韬育;韩晶晶;徐赛杰;余横;李锋 -专利权人：上海顺久电子科技有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04N21/4402 文献下载
摘要：用于解决传统视频插帧方案存在着小物体插帧效果低下的问题，该方法为：将从目标视频中获取的第一视频帧和第二视频帧输入视频插帧模型，得到至少一个中间视频帧；将至少一个中间视频帧插入第一视频帧和第二视频帧之间；其中在视频插帧模型的训练过程中，若基于训练样本集中任一样本图像组得到的总损失值不大于权重调整阈值，则基于权重调整规则对基于光流估计的深度学习插帧模型的损失函数进行修正，以增强样本图像组对应的每个中间插值帧内画面占比小于预设值的样本对象的运动矢量；每个样本图像组包括连续的多帧；这样，可以有效提高对小物体的运动估计的准确性
一种视频方法装置设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、装置及设备-CN202211457346.5在审
发明人：杨耀晟;谢娟;季正刚 -专利权人：阿里云计算有限公司
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种模型训练方法、装置及设备，该方法包括：获取第一样本数据和第二样本数据；第一样本数据包括多个第一时刻和每个第一时刻对应的多类型气象数据，第二样本数据包括多个第二时刻、以及每个第二时刻对应的参考气象数据和标注气象数据；通过初始模型的时间编码层对多个第一时刻进行时间编码，得到每个第一时刻对应的时间编码结果；通过初始模型的至少一个特征编码层对时间编码结果和第一样本数据进行编码处理，得到编码特征；通过初始模型的至少一个特征解码层对编码特征
模型训练方法装置设备

[发明专利]基于神经网络的套筒灌浆接头质量预测方法、系统、设备及介质-CN202310038184.X在审
发明人：王茹;高欣宇;黄炜;徐宏;程凯;赵俊浩;伍志豪;吴家诚 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：基于神经网络的套筒灌浆接头质量预测方法、系统、设备及介质，包括：以材料尺寸、材料性能及灌浆缺陷三种主要影响因素为BP神经网络输入层，以套筒灌浆接头承载力为网络输出层，构建BP神经网络；进行样本数据的收集整理，形成对应的训练样本库及预测样本库；基于训练样本库，完善BP神经网络拓扑结构，采用PSO算法，为BP神经网络搭建提供初始权值及阈值；基于网络初始权值及阈值，建立基于神经网络的套筒灌浆接口质量预测模型；以可接受平均绝对值误差为迭代终止条件，在对训练样本多次迭代后，形成对套筒灌浆接头承载力的预测模型；其系统、设备及介质能够基于神经网络对套筒灌浆接头质量进行预测；本发明采用PSO算法优化BP神经网络，具备全局寻优能力强、搜索速度快、精准的优势
基于神经网络套筒灌浆接头质量预测方法系统设备介质

[发明专利]基于X射线检验集成电路的方法和系统-CN202180065195.6在审
发明人：布伦南·洛夫莱斯·彼得森;哈克·丘阿·斯姆;安德鲁·乔治·里德;纳比尔·法拉·达瓦雷·奥利维里 -专利权人：布鲁克纳米公司
申请日： 2021-08-05 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G01N23/04 文献下载
摘要：在一个实施例中，一种自动化高速X射线系统可以在与被检验样本的平面基本正交的方向上生成所述被检验样本的高分辨率的X射线图像。所述系统可以基于与所关注的第一要素相关联的X射线图像的灰度值来确定所述被检验样本中所述所关注的第一要素的第一部分的第一横截面形状。所述系统可以确定所述被检验样本中所述所关注的第一要素的第二部分的第二横截面形状。所述第二横截面形状可以基于与所述所关注的第一要素相关联的X射线图像的灰度值来确定。所述系统可以基于所述第一横截面形状与所述第二横截面形状的比较来确定与所述被检验样本中的所述所关注的第一要素相关联的一个或多个第一计量参数。
基于射线检验集成电路方法系统

[发明专利]故障测试场景的生成方法、装置、设备和存储介质-CN202211393355.2在审
发明人：薛云志;孟令中;董乾;刘光镇;杨光;王鹏琪;师源;李瑞 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：该生成方法包括：获取被测自动驾驶方案在多个样本故障测试场景中测试生成的故障信息，样本故障测试场景包括场景特征信息，场景特征信息包括驾驶环境参数、预设故障参数和交通参与者行为参数中的至少一个；将生成故障信息的样本故障测试场景进行聚类处理，得到多个测试场景集合，各测试场景集合包括至少一个样本故障测试场景；选取对应于同一测试场景集合的至少一个样本故障测试场景作为待选场景；根据待选场景对应的场景特征信息生成目标故障测试场景。
故障测试场景生成方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于全局和局部特征增广的小样本图像分类方法-CN202310036711.3在审
发明人：李文斌;史博尧;霍静;高阳 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全局和局部特征增广的小样本图像分类方法，包括：将图像数据集划分为训练集、验证集和测试集，测试集划分为支持集和查询集；将所有图像数据集分别进行预处理；对预处理后的训练集中的图像分别进行预训练，得到最优特征提取器；采用特征提取器提取支持集中每个图像的特征图，进行通道融合，得到支持集中图像样本的增广集S1；进行局部背景平滑，得到支持集中图像样本的增广集本发明在不引入过多参数情况下能够在一般小样本图像分类、细粒度小样本图像分类和多类图像分类上精度和效率更高。
一种基于全局局部特征增广样本图像分类方法

[发明专利]信创环境下应用于低代码开发环境中实现代码生成质量检测处理的方法、装置及其存储介质-CN202310155132.0在审
发明人：魏明;李卜 -专利权人：普元信息技术股份有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种信创环境下应用于低代码开发环境中实现代码生成质量检测处理的方法，包括以下步骤：将生成的源代码中的标识符进行标准化；把代码转换为机器能够识别的向量样本；对数据进行批量归一化；划分训练样本与测试样本；构建机器学习模型，使用训练样本对机器学习模型进行训练。采用了该信创环境下应用于低代码开发环境中实现代码生成质量检测处理的方法、装置及其计算机可读存储介质，采用了本发明的信创环境下应用于低代码开发环境中实现代码生成质量检测处理的方法、装置及其计算机可读存储介质，在特征提取环节进行了样本特征的充分提取以及特征的自适应细化
环境应用于代码开发实现生成质量检测处理方法装置及其存储介质

[发明专利]一种基于注意力机制的物联网设备流量早期识别方法-CN202310245479.4在审
发明人：胡晓艳;施语欣;程光;吴桦 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04L47/2483 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于注意力机制的物联网设备流量早期识别方法，分为四个部分，第一部分为对物联网流量的数据预处理和特征处理；第二部分为构建多特征时序样本集，具体内容为基于窗口，构建多特征时序样本；第三部分为构建物联网设备早期识别模型，具体为通过通道注意力和空间注意力模块，在保留所有维度信息的基础上重新学习输入样本不同通道以及不同位置的权重；第四部分为模型训练与物联网设备流量分类，具体内容为使用训练样本训练模型，使用该模型对测试样本分类
一种基于注意力机制联网设备流量早期识别方法

[发明专利]伪标签模型的训练方法、装置、存储介质及电子设备-CN202211581839.X在审
发明人：刘海政;蔡骋;李少君 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取多个已添加样本标签的样本通信关系数据；使用第一分类模型对样本通信关系数据进行分析，生成第一分类标签，第一分类模型为使用干净标签数据训练；使用第二分类模型对样本通信关系数据进行分析，生成第二分类标签，第二分类模型使用混合数据训练，混合数据包括：干净标签数据、噪声标签数据和无标签数据；确定样本标签与第二分类标签的差异为第一差异，和第一分类标签与第二分类标签的差异为第二差异；使用预设损失函数模型对第一差异和第二差异进行分析
标签模型训练方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种密度梯度液自动配置装置-CN202211632814.8在审
发明人：崔征;崔秀芳 -专利权人：致慧医疗器械（浙江）有限公司
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G01N35/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种密度梯度液自动配置装置，涉及生化检测装置技术领域，本装置包括旋转式样本盘、梯度加样针组和若干个储液槽；旋转式样本盘上设置有若干个共圆心的环形试管槽组，旋转式样本盘可绕圆心水平旋转；梯度加样针组包括加样针支架和加样针组，加样针组包括若干个弧形排列的加样针且加样针的长度依次递减，加样针组设置在旋转式样本盘上方并可沿加样针支架上下移动；一个储液槽与一个加样针联通，加样针组可同时向不同试管内加注不同试剂。本发明所述装置通过旋转式样本盘和可同时加注多个试剂的梯度加样针组的配合，可实现多密度层的密度梯度液自动化快速配置，提高生化检测效率和精度。
一种密度梯度自动配置装置

[发明专利]一种用于血液分析仪的血沉检测组件及检测方法-CN202111246904.9在审
发明人：张朋;刘斌;寻文鹏 -专利权人：深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G01N15/05 文献下载
摘要：本公开涉及一种用于血液分析仪的血沉检测组件及检测方法，经由稀释液将待检测血液段吸取到检测管路，所述稀释液与所述待检测血液段之间存在空气柱；在所述检测管路上的不同位置处布置至少两个光学检测装置，用于对所述检测管路中的不同位置的血液样本进行光照射，并检测各个不同位置的血液样本对光的传输属性的相关参数，该传输属性与血液样本的红细胞沉降率相关联；以及对由所述至少两个光学检测装置所检测的各个不同位置的血液样本对光的传输属性的相关参数或由其分别得出的各个位置的血液样本的红细胞沉降率进行相互比较和
一种用于血液分析血沉检测组件方法

[发明专利]一种基于小样本学习的茶叶病虫害分类方法、系统、设备及介质-CN202310196584.3在审
发明人：苗启广;徐梧桐;刘如意;刘向增;宋建锋;权义宁 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种基于小样本学习的茶叶病虫害分类方法、系统、设备及介质，其方法是：首先制作茶叶病虫害样本数据集，通过特征解耦的方法将茶叶病虫害数据集图像中的弱相关特征和强相关特征进行解耦，然后在强相关特征提取过程中添加注意力机制模块让茶叶病虫害分类模型在学习过程中聚焦于强相关特征信息，最后将处理后的特征向量转换成类高斯分布，依次通过Sinkhorn映射、迭代类中心估计、均衡类中心更新、最终决策，来迭代寻找类中心的最大后验概率估计；其系统、设备及介质用于按小样本的茶叶病虫害分类方法进行茶叶病虫害分类；本发明克服了传统的深度学习算法需要庞大的数据集来支撑，图像样本采集困难等问题，采用小样本学习的方法实现了茶叶病虫害分类，在已有的数据集上达到高效高精度判别。
一种基于样本学习茶叶病虫害分类方法系统设备介质