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[发明专利]用于扩充图像特征样本以及构建神经网络的方法-CN202111261016.4在审
发明人：张观良;刘殿超;王志成;王刚;曹婷 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开提供用于扩充图像特征样本的方法以及用于图像处理的神经网络的构建方法。扩充图像特征样本的方法包括：对于多个目标图像确定对应的多个辅助图像，并从中提取多个目标特征样本和对应的多个辅助特征样本；对于给定辅助特征样本：选择与给定辅助特征样本对应的目标特征样本构成正样本对；基于各候选目标特征样本的对应辅助特征样本与给定辅助特征样本之间的相似度，来选择目标特征样本构成多个负样本对，这些样本对被用于训练用于提取图像特征的神经网络。根据该扩充图像特征样本的方法，通过引入辅助图像数据对原本单一的目标图像特征样本进行了扩充，并且基于样本特征相似度规则对负样本对的构造进行指导，克服了场景相似度问题。
用于扩充图像特征样本以及构建神经网络方法

[发明专利]一种油气储层渗透率预测模型的构建方法及其应用-CN202010280776.9有效
发明人：周凯波;胡洋翔;刘颉 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2020-04-10 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于油井储层参数预测领域，具体涉及一种油气储层渗透率预测模型的构建方法及其应用，方法包括获取待测油井目标样本集和辅助油井辅助样本集；从辅助样本集选出多个样本构成分类训练样本集，结合目标样本集二类训练分类器；采用训练的分类器生成辅助样本集中各样本与待测油井相关性大小以作为该样本初始权重，从辅助样本集中确定初始权重大于过滤阈值的多个样本构成辅助训练样本集；调整该多个样本初始权重使得各样本权重加和不大于目标样本集中各样本权重加和；基于目标样本集、辅助训练样本集以及各样本权重训练渗透率预测模型。本发明适用于新井训练样本不足下的储层渗透率预测，提高在低比例训练样本数据集下油气储层渗透率预测准确性。
一种油气渗透预测模型构建方法及其应用

[发明专利]基于强化学习的局部可解释模型-CN202080066799.8在审
发明人：赛尔坎·奥默·阿里克;尹珍圣;托马斯·乔恩·菲斯特 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种用于训练局部可解释模型(190)的方法(300)包括，获得训练样本(130)的集合，以及使用训练样本的集合来训练黑盒模型(120)。该方法还包括，使用经训练的黑盒模型和训练样本的集合来生成辅助训练样本(140)的集合，以及使用辅助训练样本的集合来训练基线可解释模型(150)。该方法还包括，使用辅助训练样本的集合和基线可解释模型来训练实例式权重估计器模型(160)。对于每个辅助训练样本，该方法还包括，使用经训练的实例式权重估计器模型来确定辅助训练样本的选择概率(170)。该方法还包括，基于选择概率来选择辅助训练样本(140S)的子集，以及使用辅助训练样本的子集来训练局部可解释模型。
基于强化学习局部可解释模型

[发明专利]识别图像中对象序列的方法、训练方法、装置及设备-CN202180002757.2在审
发明人：马佳彬;牛达明;吴金易;陈景焕;刘春亚 -专利权人：商汤国际私人有限公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：在训练用于识别图像中的对象序列的神经网络时，可以同时输入样本图像、第一辅助图像以及第二辅助图像，第一辅助图像中的第一对象序列与样本图像的样本对象序列相同，第二辅助图像中的第二对象序列与样本图像的样本对象序列不同，利用神经网络提取样本图像、第一辅助图像以及第二辅助图像的特征，在构建目标损失时，可以利用样本图像的特征与第一辅助图像的特征之间的差异度、以及样本图像的特征与第二辅助图像的特征之间的差异度构建目标损失。
识别图像对象序列方法训练装置设备

[发明专利]样本测定方法、盒体以及样本测定装置-CN202211663118.3在审
发明人：小田浩平;胜见宏则;中村良则 -专利权人：希森美康株式会社
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01N35/04 文献下载
摘要：本发明涉及样本测定方法、盒体以及样本测定装置。降低用户将测定辅助物导入样本测定装置的频率。样本测定方法使用投入了由固体构成的测定辅助物的容器来测定样本。样本测定方法包括：投入工序，在所述投入工序中，从收容室向容器投入规定数量的测定辅助物，所述收容室是安装于样本测定装置的盒体的收容室，多个测定辅助物分别移动自如地收容于所述收容室；分注工序，在所述分注工序中，向容器分注样本；以及测定工序，在所述测定工序中，测定投入了测定辅助物的容器内的所述样本。
样本测定方法以及装置

[发明专利]一种不同辅助样本正负比例的迁移学习方法-CN201811403924.0在审
发明人：李远清;汤佳易 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种不同辅助样本正负比例的迁移学习方法，包括步骤：1)将目标训练集分为K份，采用K折交叉验证，得到原始分类准确率；2)从辅助样本集中随机抽取不同正负样本比例的辅助样本子集；3)将不同正负样本比例的辅助样本子集和目标训练集合并进行迁移学习，并采用K折交叉验证，得到迁移学习分类准确率；4)求得各类正负样本比例的辅助样本子集给目标训练集带来的准确率的提升程度；5)对于每种比例，多次迭代，求出其迁移学习平均提升程度，并以此为目标训练集选择最好的正负样本比例的辅助样本子集
辅助样本目标训练迁移正负样本子集准确率学习交叉验证分类准确率多次迭代目标测试评价标准随机抽取原始分类集合预测

[发明专利]一种具有数据分布优化的钢带表面缺陷分类方法-CN202310593590.2在审
发明人：储茂祥;巩荣芬;刘玲;刘历铭;刘光虎 -专利权人：辽宁科技大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种具有数据分布优化的钢带表面缺陷分类方法，包括，以钢带表面缺陷数据库为训练样本集合，构建用于训练的代表样本集和辅助样本集，计算辅助样本集中每一个样本在代表样本集中的辅助权重，根据代表样本集和辅助样本集，构建正类样本集和负类样本集，描述正类样本与负类样本之间的数据分布，构建具有数据分布优化的分类训练模型，对分类训练模型进行训练，获得最优分类超平面，根据最优分类超平面，确定分类预测模型，将未知类型的钢带表面缺陷样本输入到分类预测模型中
一种具有数据分布优化表面缺陷分类方法

[发明专利]辅助诊断信息提供装置及血液分析系统-CN202310323347.9在审
发明人：王玉亭;方建伟;霍子凌 -专利权人：深圳市帝迈生物技术有限公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G01N15/10 文献下载
摘要：本申请提供了一种辅助诊断信息提供装置及血液分析系统，辅助诊断信息提供装置包括：获取模块，用于获取对待检测对象的生物样本进行检测分析得到的样本检测数据；第一异常识别模块，用于根据所述样本分析图像，获得表征所述样本分析图像中异常特征的第一异常特征信息；第二异常识别模块，用于获得基于所述样本检测参数所确定的表征所述生物样本中参数值异常的第二异常特征信息；输出模块，用于输出包括辅助诊断类别信息、激活图及携带有定位标记的样本分析图像的辅助诊断报告。辅助诊断报告中提供激活图和带有定位标记的样本分析图像，便于医生可以快速掌握当前得到的辅助诊断类别信息的诊断依据，以判断当前的辅助诊断类别信息的可靠性。
辅助诊断信息提供装置血液分析系统

[发明专利]一种域特征映射的少样本SAR目标识别方法-CN202210568939.2有效
发明人：杨建宇;黄钰林;盛自维;裴季方;霍伟博;张寅;杨海光;张永超 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开一种域特征映射的少样本SAR目标识别方法，应用于雷达目标识别领域，针对现有技术中存在的很难获得足够的样本用于识别训练的问题，本发明通过学习光学样本与SAR样本间特征映射关系，同质化异源数据辅助少样本识别任务中不同域分类特征，充分利用它源数据监督识别信息的域特征映射少样本SAR目标识别；本发明的方法克服了差异化分布它源信息辅助时，特征异构、辅助信息难以利用的问题，同质化了异源数据特征分布，有效地利用了光学目标样本和仿真SAR目标样本辅助信息，提升了它源辅助少样本SAR目标识别准确率。
一种特征映射样本 sar 目标识别方法

[实用新型]协助人工制备MALDI样本的沉淀辅助装置-CN201320248918.9有效
发明人：克里斯蒂安·施密德;马丁·许伦贝格 -专利权人：布鲁克道尔顿有限公司
申请日： 2013-05-09 - 公布日： 2013-12-25 - 主分类号： H01J49/04 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种协助人工制备MALDI样本的沉淀辅助装置。一种用于在样本载板上进行样本的人工制备以便通过基质辅助激光解析进行电离的沉淀辅助装置，包括：用于具有若干样本点的样本载板的支架；将二维光学图像或合适的图像序列投射到样本载板的前面的装置，所述样本载板的前面包含样本点和位于所述支架中的样本载板；其中所述图像或图像序列配置为使得至少相对于相邻的、未选择的样本点以人眼可见的方式突出显示所选样本点或所选样本点组；用于手动确认沉淀的接口和/或用于自动检测人工沉淀过程的装置；以及引导系统，其选择样本点或样本点组，并且相应地控制所述沉淀辅助装置。
协助人工制备 maldi 样本沉淀辅助装置

[发明专利]一种面向不平衡数据集针对少数类的意图识别方法-CN202211270264.X在审
发明人：王儒敬;刘海燕;计洁;李志远;胡宜敏;金洲;王雪;史杨;张永恒 -专利权人：中科合肥智慧农业协同创新研究院
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向不平衡数据集针对少数类的意图识别方法，包括：准备数据集与确定少数类；采样与文本编码；生成假样本；混合采样样本与假样本，建立生成式对抗网络辅助模型，利用采样样本和假样本训练生成式对抗网络辅助模型；在训练完成的生成式对抗网络辅助模型的基础上，根据确定的少数类别信息，利用生成器生成对应意图的新样本；根据生成的对应意图的新样本训练生成式对抗网络辅助模型；对最终得到的生成式对抗网络辅助模型进行评价，判断生成式对抗网络辅助模型在少数类上的识别准确度本发明利用了生成式对抗网络，通过两阶段训练，学习少数类在特征空间中的分布，增强生成式对抗网络辅助模型对少数类的识别能力。
一种面向不平衡数据针对少数意图识别方法

[实用新型]一种自动卸载装置和样本分析仪-CN202123443567.0有效
发明人：钟勇锋;甘泉 -专利权人：深圳市理邦精密仪器股份有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G01N35/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及医疗器械技术领域，特别是涉及一种自动卸载装置和样本分析仪。样本分析仪具有相互连通且用于卸载样本架的主卸载区和辅助卸载区，在卸载时样本架顺次经过辅助卸载区和主卸载区。自动卸载装置包括驱动机构和设置在辅助卸载区一侧并与驱动机构传动连接的移动机构。移动机构包括摆动部，摆动部相对驱动机构可转动，用于在被驱动机构驱动时转动进入辅助卸载区，将位于辅助卸载区的当前样本架一端移动至主卸载区，以使当前样本架至少部分倾斜设置于主卸载区，直至下一个样本架被传送至辅助卸载区时，当前样本架相对另一端被下一个样本架移动至主卸载区，以使当前样本架完全进入主卸载区。
一种自动卸载装置样本分析

[发明专利]一种基于svm-Tradboost模型迁移的XRF小样本元素分类方法-CN202210171811.2有效
发明人：李福生;马骞;赵彦春;杨婉琪;鲁欣 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供一种基于svm‑Tradboost模型迁移的XRF小样本元素分类方法，属于X荧光光谱元素检测技术领域。该方法针对待分析的小样本目标，选择另一种数据量较多且与目标样本理化性质和元素组成相似的样本作为辅助样本，根据拥有的辅助样本数据建立分析模型，并从中筛选有效数据，通过Boosting方法建立权重调整机制，增加有效数据权重，降低无效数据权重；在分类算法实施的过程中，过滤掉与目标样本不匹配的辅助样本数据，使得元素分类朝正确的方向进行，进而实现在原有的大量辅助样本模型的基础上迁移至目标样本元素分类，并实现分类准确性保持在
一种基于 svm tradboost 模型迁移 xrf 样本元素分类方法

[发明专利]用于时钟和数据恢复的多模式相位频率检测器-CN201680036234.9在审
发明人： L·孙;Z·朱;M·李;X·孔 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2016-05-23 - 公布日： 2018-03-09 - 主分类号： H03L7/08 文献下载
摘要：时钟和数据恢复(CDR)电路产生同相时钟、从该同相时钟偏移90度的正交时钟、以及从该同相时钟偏移90度的分数的辅助时钟。数据采样器根据同相、正交和辅助时钟对数据信号进行循环地采样以形成样本组，每个组包括同相样本、正交样本、以及辅助样本。CDR逻辑电路处理这些样本以形成每个组的定时字。
用于时钟数据恢复模式相位频率检测器

[发明专利]在线取样装置-CN201680013730.2有效
发明人： S·麦克卡斯基 -专利权人：美铝澳大利亚有限公司
申请日： 2016-03-04 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G01N1/10 文献下载
摘要：一种在线取样装置，其包括：取样器；分析仪；延迟构件；和辅助设备，其中延迟构件位于分析仪的下游并且适于阻止样本暴露于辅助设备，辅助设备采用样本移除流体，来从所述装置移除样本。
在线取样装置

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