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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

119 篇 专利

馆藏范围

119 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

14 篇 腾讯科技有限公司
4 篇 北京奇艺世纪科技...
4 篇 南方医科大学南方...
3 篇 北京百度网讯科技...
3 篇 广东欧珀移动通信...
2 篇 兰州大学第一医院
2 篇 太极计算机股份有...
2 篇 苏州浪潮智能科技...
2 篇 中国电子信息产业...
2 篇 索信达数据技术有...
2 篇 同济大学
2 篇 新华三人工智能科...
2 篇 四川省英联国泰科...
2 篇 立得空间信息技术...
2 篇 平安普惠企业管理...
2 篇 四川长虹电器股份...
2 篇 京东科技控股股份...
2 篇 平安医疗健康管理...
2 篇 北京嘀嘀无限科技...
2 篇 苏州松德激光科技...

作者

4 篇 周海涛
4 篇 王立中
4 篇 梁携儿
4 篇 侯金林
4 篇 樊蓉
4 篇 赵思如
3 篇 肖新光
2 篇 黄玉光
2 篇 张克越
2 篇 于涛
2 篇 甘丽婷
2 篇 蒋昌俊
2 篇 张亚英
2 篇 杨建业
2 篇 杨恺
2 篇 王语博
2 篇 白明明
2 篇 潘东东
2 篇 李季檩
2 篇 祁纲

语言

119 篇 中文

检索条件"主题词=样本特征信息"

共 119 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

评价数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

评价数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：张玲华刘章勋 100193 北京市海淀区东北旺西路8号院34号楼

本申请提供了一种评价数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括获取样本对象的特征信息，样本对象包括：待评价方和/或评价方；根据样本对象的特征信息及计算模型，计算获取待评价对象不同预设评价... 详细信息

标准号: CN111695919A

本申请提供了一种评价数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括获取样本对象的特征信息，样本对象包括：待评价方和/或评价方；根据样本对象的特征信息及计算模型，计算获取待评价对象不同预设评价问题的预测回答概率，计算模型为根据预设时间段内的样本特征信息及待评价对象多个预设评价问题的历史评价结果训练获得；根据预设评价问题的预测回答概率，确定待评价对象的待推送评价问题。实现了通过样本对象的多个历史特征信息综合进行评估，结合待评价对象评价问题的实际评价结果来预测回答概率，有效提高了评价数据处理效率及准确性，使得平台维护与优化更加便利。

关键词：评价对象样本对象预设计算模型特征信息概率预测数据处理技术数据处理效率样本特征信息预设时间段存储介质电子设备历史评价历史特征平台维护信息综合数据处理推送便利评估申请优化

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一种基于多注意力机制融合特征强化的点击率预测方法

一种基于多注意力机制融合特征强化的点击率预测方法

引用

作者：王粉花梁鑫柱 100083 北京市海淀区学院路30号

本发明公开了一种基于多注意力机制融合特征强化的点击率预测方法，属于机器学习技术领域，所述方法包括：获取历史点击实例样本数据，并对所获数据进行预处理，以构建样本数据集；其中，点击实例样本数据包括样本特征信息和标签值；结... 详细信息

标准号: CN118134557A

本发明公开了一种基于多注意力机制融合特征强化的点击率预测方法，属于机器学习技术领域，所述方法包括：获取历史点击实例样本数据，并对所获数据进行预处理，以构建样本数据集；其中，点击实例样本数据包括样本特征信息和标签值；结合多头自注意力机制和SENet网络，构建点击率预测模型；利用样本数据集对构建的点击率预测模型进行训练；利用训练好的点击率预测模型进行点击率预测；定期对点击率预测模型的性能进行评估，通过对比实际点击情况与模型点击率预测结果，对模型参数或结构进行调整，以持续优化预测准确性。本发明可著提高在线广告和推荐系统中点击率预测的准确性和效率。

关键词：点击率预测模型构建注意力机制预测实例样本样本数据机器学习技术样本特征信息预处理模型参数数据包括特征强化推荐系统预测结果在线广告标签多头融合评估优化网络

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指令推荐方法、装置、设备及存储介质

指令推荐方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：樊骏锋赵群李华庆简韬文李晓辰 510000 广东省广州市天河区岑村松岗大街8号

本发明属于人工智能技术领域，公开了一种指令推荐方法、装置、设备及存储介质。本发明通过根据目标指令推荐模型对用户语音指令进行分类，确定用户语音指令的指令标准类型，目标指令推荐模型是基于样本模糊指令和样本标准指令对语言模... 详细信息

标准号: CN118116377A

本发明属于人工智能技术领域，公开了一种指令推荐方法、装置、设备及存储介质。本发明通过根据目标指令推荐模型对用户语音指令进行分类，确定用户语音指令的指令标准类型，目标指令推荐模型是基于样本模糊指令和样本标准指令对语言模型进行训练得到的，样本模糊指令和样本标准指令均标注了样本特征信息；在指令标准类型为预设模糊类型时，根据目标指令推荐模型确定用户语音指令的标准语音指令；根据标准语音指令进行指令推荐。通过上述方式，实现了用户语音指令模糊或不可执行的情况下，输出标准指令对用户进行提示，帮助用户能够快速学习到明确且标准的指令，提升了用户在驾驶车辆时，通过语音对车辆进行操控的顺畅度。

关键词：指令用户语音指令目标指令标准语音指令标准类型模糊指令样本标准样本人工智能技术样本特征信息存储介质模糊类型模型确定输出标准语言模型顺畅度操控预设标注提示语音驾驶模糊分类帮助学习

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一种异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质

一种异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质

引用

作者：张友旭于涛毕磊屈亚鑫 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请实施例公开了一种异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质，本申请实施例可以获取预设网卡的网络端口的配置信息；基于所述配置信息获取流经所述网络端口基于脚本运行产生的流量数据；对所述流量数据进行解析，得到流量信息；... 详细信息

标准号: CN114465741B

本申请实施例公开了一种异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质，本申请实施例可以获取预设网卡的网络端口的配置信息；基于所述配置信息获取流经所述网络端口基于脚本运行产生的流量数据；对所述流量数据进行解析，得到流量信息；从所述流量信息中提取所述流量数据的传输特征信息；将所述传输特征信息与预设异常样本的样本特征信息进行匹配；当存在与所述传输特征信息匹配成功的样本特征信息时，确定所述流量数据存在异常脚本，生成所述流量数据存在异常脚本对应的日志文件，提高了对异常检测准确性和及时性。

关键词：流量数据传输特征样本特征信息流量信息网络端口异常检测异常脚本预设配置信息获取计算机设备存储介质脚本运行配置信息日志文件信息匹配网卡申请匹配解析样本成功

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一种目标群体预测方法、装置及设备

一种目标群体预测方法、装置及设备

引用

作者：杨建业潘健民开曼群岛大开曼岛乔治镇医院路27号开曼企业中心邮编KY1-9008

本说明书实施例公开了一种目标群体预测方法、装置及设备。方案包括：获取群体用户样本集合，所述群体用户样本集合中包括多个类型的群体用户样本；从所述群体用户样本集合中确定出有效样本集合，所述有效样本集合中的有效样本为满足预... 详细信息

标准号: CN110245787B

本说明书实施例公开了一种目标群体预测方法、装置及设备。方案包括：获取群体用户样本集合，所述群体用户样本集合中包括多个类型的群体用户样本；从所述群体用户样本集合中确定出有效样本集合，所述有效样本集合中的有效样本为满足预设条件的所述群体用户样本；将所述有效样本集合作为样本数据，利用图神经网络进行自学习，得到第一表征向量，所述第一表征向量用于表征所述有效样本集合的样本特征信息；根据所述第一表征向量得到目标群体预测模型；利用所述目标群体预测模型对待预测用户数据进行预测。

关键词：群体用户有效样本目标群体样本集合集合向量预测模型样本预测样本特征信息装置及设备神经网络样本数据用户数据预设条件自学习

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一种数据流量识别模型训练方法及装置

一种数据流量识别模型训练方法及装置

引用

作者：饶思哲 311258 浙江省杭州市萧山区闻堰街道长安村王家里368号4号楼207室

本发明实施例提供了一种数据流量识别模型训练方法及装置，涉及网络技术领域，上述方法包括：获取样本数据流量的样本特征信息；基于上述样本特征信息，生成上述样本数据流量的样本特征向量，其中，上述样本特征向量的通道数与上述样本... 详细信息

标准号: CN116319107A

本发明实施例提供了一种数据流量识别模型训练方法及装置，涉及网络技术领域，上述方法包括：获取样本数据流量的样本特征信息；基于上述样本特征信息，生成上述样本数据流量的样本特征向量，其中，上述样本特征向量的通道数与上述样本特征信息的项数相同；将上述样本特征向量中的每一通道扩展至目标数量个通道，得到通道调整后的样本特征向量；基于上述通道调整后的样本特征向量训练数据流量识别模型，上述数据流量识别模型用于识别数据流量是否为恶意流量。应用本发明实施例提供的方案可以提高对恶意流量的识别准确度。

关键词：样本特征向量样本特征信息数据流量识别恶意流量通道调整样本数据网络技术领域准确度流量识别模型训练数据流量通道扩展训练数据通道数应用

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一种数据类别确定方法、模型及装置

一种数据类别确定方法、模型及装置

引用

作者：董雷李青雯兰海 100195 北京市海淀区东冉北街9号院北区14号楼-1至3层101

本发明提供一种数据类别确定方法、模型及装置，所述方法包括：将目标数据的特征信息与预先存储的每个样本特征信息进行特征交互，得到交互特征信息，所述交互特征信息用于表征所述目标数据的特征信息与所述每个样本特征信息之间的相同... 详细信息

标准号: CN116049767A

本发明提供一种数据类别确定方法、模型及装置，所述方法包括：将目标数据的特征信息与预先存储的每个样本特征信息进行特征交互，得到交互特征信息，所述交互特征信息用于表征所述目标数据的特征信息与所述每个样本特征信息之间的相同点和不同点；根据所述目标数据的特征信息和所述交互特征信息，确定所述目标数据的类别。在确定目标数据的类别时，可以参考预设的多种样本特征信息，综合考虑了目标数据的特征信息与样本特征信息之间的异同点，从而提升分类结果的准确性。

关键词：目标数据样本特征信息特征信息交互特征分类结果数据类别特征交互预先存储综合考虑预设参考

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样本分类方法、装置、计算机设备及存储介质

样本分类方法、装置、计算机设备及存储介质

引用

作者：万忠伟甘丽婷 518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本发明公开了样本分类方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：通过分类信息对历史信息表中的样本集群进行分类得到多个样本类群，根据信息量化规则对每一样本类群对应的样本属性信息进行量化得到每一类群对应的类群特征信息，根... 详细信息

标准号: CN111461180A

本发明公开了样本分类方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：通过分类信息对历史信息表中的样本集群进行分类得到多个样本类群，根据信息量化规则对每一样本类群对应的样本属性信息进行量化得到每一类群对应的类群特征信息，根据类群特征信息及特征单元配置公式构建样本分类模型，根据信息量化规则对新增样本属性信息进行量化得到新增样本特征信息，将新增样本特征信息输入样本分类模型以获取对应的目标类别。本发明基于预测模型技术，可基于有历史记录的样本获取类群信息，并进一步构建样本分类模型，以对无历史记录的新增样本进行准确分类，提高了对样本进行分类的准确性，在实际应用过程中取得了良好的技术效果。

关键词：样本分类样本样本特征信息类群特征历史记录信息量化样本属性构建分类量化计算机设备存储介质分类模型分类信息技术效果类群信息历史信息目标类别输入样本特征单元样本获取应用过程预测模型样本集配置

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基于纵向多维数据的肝细胞癌监测模型的建模方法及装置

基于纵向多维数据的肝细胞癌监测模型的建模方法及装置

引用

作者：侯金林樊蓉梁携儿赵思如 510515 广东省广州市白云区广州大道北1838号南方医院

本发明公开了一种基于纵向多维数据的肝细胞癌监测模型的建模方法及装置，涉及医疗技术领域，该方法包括：获取样本患者的纵向随访病例信息，从纵向随访病例信息中提取样本评估信息；从样本评估信息中确定第一样本特征信息，并基于第一... 详细信息

标准号: CN115862850A

本发明公开了一种基于纵向多维数据的肝细胞癌监测模型的建模方法及装置，涉及医疗技术领域，该方法包括：获取样本患者的纵向随访病例信息，从纵向随访病例信息中提取样本评估信息；从样本评估信息中确定第一样本特征信息，并基于第一样本特征信息构建第一模型；将样本患者的样本评估信息输入至第一模型中，得到第一模型输出的第一预测评分；从样本患者的第一预测评分以及样本评估信息中确定第二样本特征信息，并基于第二样本特征信息以及第一预测评分构建第二模型；对第一模型以及第二模型进行序贯处理，构建第三模型。本发明基于纵向多维数据构建的第三模型可更好地监测患者的肝细胞癌发生状况，应用于肝硬化人群时具有较为良好的效果。

关键词：样本特征信息样本评估构建样本病例信息多维数据肝细胞癌预测医疗技术领域监测模型信息输入肝硬化建模输出监测人群应用

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通信设备的能耗管控方法、装置、计算机设备和存储介质

通信设备的能耗管控方法、装置、计算机设备和存储介质

引用

作者：魏丞昊邝瑶范智勇丁禄平钟凯董开泰田泽虎 518060 广东省深圳市南山区南海大道3688号

本发明实施例公开了一种通信设备的能耗管控方法，包括：通过获取预设时间段内T个时段对应的M个通信设备的N维样本特征信息；采用无放回的抽样方式抽取H条样本记录，将H条样本记录构成L个通信设备的抽样特征信息；采用不同的计算方法分... 详细信息

标准号: CN110852346B

本发明实施例公开了一种通信设备的能耗管控方法，包括：通过获取预设时间段内T个时段对应的M个通信设备的N维样本特征信息；采用无放回的抽样方式抽取H条样本记录，将H条样本记录构成L个通信设备的抽样特征信息；采用不同的计算方法分别计算抽样特征信息与样本特征信息的第一距离和第二距离；最终获得计算样本特征信息的聚类簇数K；对M个通信设备样本特征信息进行聚类分析，确定每一聚类簇包含的通信设备；判断相应的通信设备是否为异常能耗设备；对判定为异常能耗设备的通信设备采用预设的管控方式进行管控，该通信设备的能耗管控方法实现了对通信设备的高效管控，减少了通信设备的能耗成本，还能够实现对通信设备的能耗的准确稽核。

关键词：通信设备样本特征信息管控抽样特征能耗管控能耗设备样本记录聚类簇预设时间段抽样方式聚类分析能耗成本稽核预设抽取能耗判定

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