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多任务模型训练方法、任务预测方法、装置、设备及介质
多任务模型训练方法、任务预测方法、装置、设备及介质
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作者： 应思琦 朱张平 钱少华 邓皓匀 400023 重庆市江北区建新东路260号
本发明实施例提供一种多任务模型训练方法、任务预测方法、装置、设备及介质，属于智能驾驶领域。多任务模型包括共有网络、多个任务的独有网络、通道融合层、多个任务的输出头，任务模型训练方法包括：将训练集输入至共有网络，得到共... 详细信息
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多任务模型推理、多任务信息处理的方法和装置
多任务模型推理、多任务信息处理的方法和装置
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作者： 韩磊 龚建 娄杰 尹何举 贾巍 戴岱 刘凯 孙珂 刘捷 沈抖 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
本公开提供了多任务模型推理、多任务信息处理的方法和装置，涉及人工智能领域，具体涉及自然语言处理、深度学习、预训练模型技术，可应用在智慧城市、智慧政务场景下。具体实现方案为：获取至少两个任务的样本集。将固定长度字符输入... 详细信息
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激光点云多任务模型结构、构建方法、处理方法及应用
激光点云多任务模型结构、构建方法、处理方法及应用
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作者： 钱少华 400023 重庆市江北区建新东路260号
本发明是一种激光点云多任务模型结构、构建方法、处理方法及应用，涉及自动驾驶感知技术领域，多任务模型结构包括共享主干模型及若干个单任务主干模型，共享主干模型拥有共享编码器，每一个单任务主干模型拥有各自的单任务主干编码器... 详细信息
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目标任务模型的训练方法、装置和服务器
目标任务模型的训练方法、装置和服务器
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作者： 鲁方波 汪贤 樊鸿飞 蔡媛 100000 北京市海淀区小营西路33号3F02室
本发明提供了一种目标任务模型的训练方法、装置和服务器，目标任务对应的多组训练数据中，每组训练数据设置有与该组训练数据相匹配的训练难度等级；按照每组训练数据的训练难度等级由低到高的顺序，逐一通过每组训练数据训练目标任务... 详细信息
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一种基于多任务模型的关键词识别方法、装置及设备
一种基于多任务模型的关键词识别方法、装置及设备
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作者： 陈显玲 陈晓军 崔恒斌 杨明晖 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11
本说明书实施例公开了一种基于多任务模型的关键词识别方法、装置以及设备。方案包括：获取训练文本，为训练文本中的各字符分别标注第一标签，以表示对应的字符是否位于其所在词的起始位置或者终止位置；为训练文本中的各字符分别标注... 详细信息
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一种基于故障分析及维修任务模型的设备可用度预测方法
一种基于故障分析及维修任务模型的设备可用度预测方法
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作者： 刘子昂 马斌 张杰 敬军 周兴攀 430064 湖北省武汉市武昌区张之洞路268号
本发明公开了一种基于故障分析及维修任务模型的设备可用度预测方法，该方法包括以下步骤：1)装备分解，将装备逐层分解为至最小可更换单元；分解层级包括设备、部件、组件、分组件以及最小可更换单元；2)维修任务初步筛选，剔除在统计... 详细信息
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基于逻辑关系的集群无人机任务模型构建方法
基于逻辑关系的集群无人机任务模型构建方法
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作者： 聂成龙 徐英 于永利 董海瑞 张华鑫 张玉泉 董岳 050091 河北省石家庄市友谊南大街258号
本发明公开了一种基于逻辑关系的集群无人机任务模型构建方法，包括以下步骤：S1、建模分析：逻辑关系分析，确定上下层阶段任务之间的逻辑关系；S2、确定建模语言；S3、任务分解；S4、绘制每个下层的阶段任务节点；S5、绘制逻辑关系符... 详细信息
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一种多任务模型的训练方法
一种多任务模型的训练方法
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作者： 张奎 陈清梁 王超 310052 浙江省杭州市滨江区(临)东流路1805号2幢五层
本发明涉及一种多任务模型的训练方法，包括：S1.抽取多个数据集中的样本数据，其中，每个所述数据集中的所述样本数据均为单一任务的属性；S2.采用抽取的所述样本数据对神经网络模型进行训练，得到多任务模型，其中，所述神经网络模型... 详细信息
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生成多任务模型的方法、装置、设备、介质及程序产品
生成多任务模型的方法、装置、设备、介质及程序产品
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作者： 余晓峰 刘强 郑立涛 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
本申请公开了一种生成多任务模型的方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及深度学习、自然语言处理、计算机视觉和语音识别技术等人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取信息样本集，其中，信息样本集的样本包括：信息特... 详细信息
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一种多任务模型的训练方法、装置及存储介质
一种多任务模型的训练方法、装置及存储介质
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作者： 谢粤超 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区高新南九道009号威新软件科技园5号楼4层04-06室
本申请公开了一种多任务模型的训练方法、装置及计算机存储介质，利用第一训练图像集对骨干网络进行训练，以得到经训练的骨干网络；根据预设类别任务的关联性进行分支网络的整合，得到多分支网络；利用已训练的所述骨干网络对第二训练... 详细信息
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