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跨场景迁移分类模型形成方法、装置及可读存储介质
跨场景迁移分类模型形成方法、装置及可读存储介质
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作者： 顾凌云 谢旻旗 张阳 王震宇 200000 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区商城路618号四层B207室
本申请提供的跨场景迁移分类模型形成方法、装置及可读存储介质，将源域样本集与目标域训练样本集组成训练样本集，训练样本集与目标域测试集的分布不同，通过调整源域样本与目标域训练样本的样本权重，找到源域样本中与目标域分布最接... 详细信息
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一种敦煌壁画中单体建筑模型仿真提取方法
一种敦煌壁画中单体建筑模型仿真提取方法
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作者： 杨赫赫 陈嘉睿 735000 甘肃省酒泉市敦煌市敦煌研究院住宅区5号楼2单元602
本发明公开一种敦煌壁画中单体建筑模型仿真提取方法，涉及古建筑形制和传统工艺研究领域；通过步骤：建筑形制确定，尺寸获取；测量壁画中作为参照物的人物尺寸高度，与壁画中建筑进行对比，获取建筑与人物尺寸比例关系；比例换算；将... 详细信息
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保护隐私的确定业务数据特征有效值的方法及装置
保护隐私的确定业务数据特征有效值的方法及装置
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作者： 刘颖婷 陈超超 王力 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11
本说明书实施例提供了一种保护隐私的确定业务数据特征有效值的方法及装置。业务数据分布在多个参与方中，多个参与方的业务数据能假定拼接成联合数据，其中包括多个对象针对多个特征项的特征值。多方分别获取联合数据分片、多个对象分... 详细信息
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一种带钢连轧过程的数字孪生模型构建方法
一种带钢连轧过程的数字孪生模型构建方法
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作者： 孙杰 侯凡 汪龙军 靳皓越 彭文 张殿华 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号
本发明公开了一种带钢连轧过程的数字孪生模型构建方法，涉及带钢轧制技术领域；针对带钢连轧过程控制量众多，变量间相互耦合的特点，选择使用状态空间描述法表述钢铁连轧过程复杂的变量关系。依据状态空间方程确定的各向量组成推导各... 详细信息
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一种矿石组分信息提取方法、设备及存储介质
一种矿石组分信息提取方法、设备及存储介质
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作者： 王梦飞 贾伟洁 李佳 周冬冬 孙昂 100083 北京市海淀区学院路31号航遥中心
本申请提供一种矿石组分信息提取方法、设备及存储介质，其中，方法包括：获取矿石实测高光谱数据和矿石的岩矿鉴定组分分析结果数据；连续统去除处理所述矿石实测高光谱数据；提取所述连续统去除处理后所述矿石实测高光谱数据中的矿石... 详细信息
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基于深度学习的胃部肿瘤病理分型识别系统
基于深度学习的胃部肿瘤病理分型识别系统
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作者： 王书浩 100000 北京市海淀区莲花池东路39号6层608
本发明提供了基于深度学习的胃部肿瘤病理分型识别系统，包括：切片获取模块，用于从医院数据库中筛选出胃部病理切片，并将所述胃部病理切片分组为恶性切片和非恶性切片；模型训练模块，用于对所述恶性切片进行标注训练，得到胃癌分型... 详细信息
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负样本的抽取方法、装置、计算机设备和存储介质
负样本的抽取方法、装置、计算机设备和存储介质
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作者： 任俊松 518033 广东省深圳市福田区益田路5033号平安金融中心14、15、16、41、44、45、46层
本申请涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种负样本的抽取方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：获取应用平台中展示页面的页面埋点信息，根据所述页面埋点信息确定各个埋点对象的标签信息和流行度信息；获取用户在所述应用平台中的... 详细信息
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一种可解释性的深度学习样本赋权方法
一种可解释性的深度学习样本赋权方法
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作者： 吴偶 周晓玲 李蒙阳 300072 天津市南开区卫津路92号
本发明公开一种可解释性的深度学习样本赋权方法，包括以下主要步骤：针对每个训练样本提取可以反映样本特性的权重因子。构建一个神经回归树，输入是从分类网络中提取的权重因子，输出为输入样本的权重。使用一种基于元学习的在线优化... 详细信息
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广告投放模型的训练特征选取方法、系统、设备及介质
广告投放模型的训练特征选取方法、系统、设备及介质
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作者： 张浩 710075 陕西省西安市高新区天谷八路156号软件新城研发基地二期C3栋楼904室
本发明属于广告投放领域，公开了一种广告投放模型的训练特征选取方法、系统、设备及介质，包括以下步骤：获取若干广告投放历史数据样本，将若干广告投放历史数据样本分为训练集和测试集；获取广告投放模型的若干初始训练特征；遍历各... 详细信息
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一种电力人工智能模型的计费方法及系统
一种电力人工智能模型的计费方法及系统
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作者： 康涛 崔其会 袁弘 周大洲 陈天顺 胡存金 董德波 刘伟 刘丕玉 张克 杜彦清 王宇航 李崇照 王一哲 250000 山东省济南市高新孙村片区飞跃大道以南、26号路以东(ICT产业园内)电力智能机器人生产项目101
本发明公开了一种电力人工智能模型的计费方法及系统，包括：接收调用的模块化算法模型，获取所述模型的属性数据、用户数据以及模型使用过程中的实时资源使用数据；利用获取的数据，同时考虑费用的折扣比率以及出现任务异常的时间，进... 详细信息
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