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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

300 篇 专利

馆藏范围

300 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

10 篇 网易网络有限公司
6 篇 西安电子科技大学
6 篇 北京大学
5 篇 重庆长安汽车股份...
4 篇 武汉理工大学
4 篇 福特全球技术公司
4 篇 北京航空航天大学
4 篇 广东工业大学
3 篇 国家电网有限公司
3 篇 东南大学
3 篇 中铁上海工程局集...
3 篇 马上消费金融股份...
3 篇 苏州大学
3 篇 上海联影医疗科技...
3 篇 厦门大学
3 篇 平安科技有限公司
3 篇 中南大学
2 篇 中国船舶工业集团...
2 篇 广联达科技股份有...
2 篇 久瓴数字智能科技...

作者

5 篇 王波
4 篇 张鹏
4 篇 艾希莉·伊丽莎白·...
4 篇 王勇
4 篇 蒋品
4 篇 王磊
3 篇 王凯
3 篇 孙启飞
3 篇 张涛
3 篇 黄鹤
3 篇 刘洋
3 篇 吉内什·j·杰恩
2 篇 吴长路
2 篇 刘杉
2 篇 段雄英
2 篇 朱飞龙
2 篇 杨斌
2 篇 张浩淼
2 篇 车达伟
2 篇 吴砥

语言

300 篇 中文

检索条件"主题词=模型添加"

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详细简洁

排序：

一种解决模型添加误报类精度下降的训练方法

一种解决模型添加误报类精度下降的训练方法

引用

作者：焦亚茹 100193 北京市海淀区西北旺东路10号院东区14号楼

本发明提供提出一种解决模型添加误报类精度下降的训练方法，包括：S1.获取人形标注：从数据集的数据标注中提取出人形标注，设classid为0；S2.改变网络增加误检目标分类：修改代码添加新类；即将模型由单类变为多类；S3.训练人形模型... 详细信息

标准号: CN117132801A

本发明提供提出一种解决模型添加误报类精度下降的训练方法，包括：S1.获取人形标注：从数据集的数据标注中提取出人形标注，设classid为0；S2.改变网络增加误检目标分类：修改代码添加新类；即将模型由单类变为多类；S3.训练人形模型：数据准备好后用脚本训练模型；S4.添加误报类标注：从数据集的数据标注中提取出误报类标注，设classid为1；S5.训练人形和误报类模型：加载人形模型训练，人形和误报类模型：训练时需要加载步骤S3训练出来的人形模型，正常训练完毕即可；由于添加的误报类是为消除人误报而添加，所以检测结果应滤掉这类，找到此类classid＝1的过滤掉此类即可。本方法最大的优点是在保证单类精度的情况下巧妙将模型由单类转向多类。

关键词：误报人形标注单类人形模型数据标注数据集代码添加检测结果模型添加模型训练目标分类数据准备训练模型脚本加载误检新类过滤网络保证

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一种为AR模型添加动画音效的方法及播放设备

一种为AR模型添加动画音效的方法及播放设备

引用

作者：吴相升王珺袁帅李鑫 266100 山东省青岛市崂山区松岭路399号

本申请涉及AR技术领域，提供一种为AR模型添加动画音效的方法及播放设备，针对AR小程序，使用SLAM插件，将AR模型的无声动画和包含声音的完全透明视频分开播放，并使用定时器协调动画和完全透明视频的同步播放时机，达到视听统一的有声... 详细信息

标准号: CN117294882A

本申请涉及AR技术领域，提供一种为AR模型添加动画音效的方法及播放设备，针对AR小程序，使用SLAM插件，将AR模型的无声动画和包含声音的完全透明视频分开播放，并使用定时器协调动画和完全透明视频的同步播放时机，达到视听统一的有声动画效果，提升动画效果的渲染力，且由于完全透明视频的画面不可见，不会干扰AR动画的播放，从而保证了动画质量，提升了用户体验。

关键词：视频动画效果透明定时器播放播放设备模型添加同步播放用户体验不可见小程序插件音效视听渲染时机申请协调保证统一

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一种为视觉大模型添加适配器的方法及装置

一种为视觉大模型添加适配器的方法及装置

引用

作者：吕伊凯周吴夏朗杜晓祥 100190 北京市海淀区科学院南路2号1号楼9层913

本申请公开了一种为视觉大模型添加适配器的方法及装置，涉及深度学习模型技术领域，将业务场景中的图‑文多模态大模型中的视觉大模型单独提取出来，在保证原始视觉大模型识别能力的基础上，针对不同的业务场景分别训练一种适配器，使... 详细信息

标准号: CN117351331A

本申请公开了一种为视觉大模型添加适配器的方法及装置，涉及深度学习模型技术领域，将业务场景中的图‑文多模态大模型中的视觉大模型单独提取出来，在保证原始视觉大模型识别能力的基础上，针对不同的业务场景分别训练一种适配器，使视觉大模型具有面对多种场景的通用识别能力；根据不同的线上需求选择集中式部署或分布式部署，集中式部署中视觉大模型与各个适配器共用一个推理图，适用于单节点服务器，分布式部署中视觉大模型与各个适配器部署于不同节点，通过协议通信进行数据交互，适用于集群多节点服务器，减少部署成本的同时保证了识别速度。

关键词：视觉适配器分布式部署集中式部署业务场景服务器模型技术领域单独提取模型识别模型添加数据交互协议通信需求选择单节点多节点多模态推理图集群部署保证场景通用申请学习

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一种2.5D下模型添加及排序的方法

一种2.5D下模型添加及排序的方法

引用

作者：黄尤江李松松 201906 上海市宝山区菊联路589弄199号

一种2.5D下模型添加及排序的方法，包括如下步骤：在2.5场景中，任意选择其中一个模型作为参考模型，获取参考模型在2.5D场景坐标系中的空间位置，用矩阵M1表示；从模型库中选择一个将要被添加到2.5D场景的模型作为移动模型；调整移动... 详细信息

标准号: CN104504206B

一种2.5D下模型添加及排序的方法，包括如下步骤：在2.5场景中，任意选择其中一个模型作为参考模型，获取参考模型在2.5D场景坐标系中的空间位置，用矩阵M1表示；从模型库中选择一个将要被添加到2.5D场景的模型作为移动模型；调整移动模型在参考模型顶视图和前视图中的相对位置；获取移动模型在参考模型坐标系中的空间位置；得到移动模型的在2.5D场景坐标系中的空间位置；通过2.5D场景中的相机距离2.5D场景中任意两个模型之间距离判断任意两个模型在显示上的叠加关系；通过叠加关系进行排序。通过本发明，引入参考模型的概念，从而解决了模型的精确摆放问题；通过本发明的排序方法，解决了模型叠加摆放产生的排序问题，使得可以任意摆放2.5D模型在场景中的位置。

关键词：参考模型场景空间位置移动模型排序场景坐标系叠加关系摆放矩阵调整移动距离判断模型添加排序问题顶视图模型库叠加相机引入

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基于CATIA模型添加BIM属性并输出BIM属性表的方法

基于CATIA模型添加BIM属性并输出BIM属性表的方法

引用

作者：王蕊马玉岩敖翔贺晓钢冉丽利李谧周恒宇黄志澎吴维金 610072 四川省成都市青羊区浣花北路1号

本发明提出一种基于CATIA模型添加BIM属性并输出BIM属性表的方法，属于三维数字化设计领域。为解决目前CAITA模型不能实现非几何属性录入，并且导出的BIM属性表不能实现不同平台BIM模型的兼容，导致BIM属性丢失问题，本发明包括：以CATI... 详细信息

标准号: CN111581700A

本发明提出一种基于CATIA模型添加BIM属性并输出BIM属性表的方法，属于三维数字化设计领域。为解决目前CAITA模型不能实现非几何属性录入，并且导出的BIM属性表不能实现不同平台BIM模型的兼容，导致BIM属性丢失问题，本发明包括：以CATIA三维设计软件为平台，新建零件；在所述零件中添加扩展属性；保存已添加属性的零件作为模板文件；完成设计后，通过一键导出BIM属性表，保存BIM模型。本发明能够通过CATIA模型进行非几何属性的录入，让使其成为BIM模型，并能导出BIM属性表，实现模型信息完整，不存在不同平台BIM模型转换不兼容的问题，极大的方便在CATIA模型第三方平台的属性重构。

关键词：属性表导出几何属性录入三维设计软件第三方平台三维数字化扩展属性模板文件模型添加模型信息模型转换属性丢失不兼容保存重构兼容输出

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一种在midas Civil模型中快速添加土弹簧的方法

一种在midas Civil模型中快速添加土弹簧的方法

引用

作者：孙冰岐焦云阳程永志孙启宏许延松杨静韬 241000 安徽省芜湖市鸠江区卜家店

本发明公开了一种在midas Civil模型中快速添加土弹簧的方法，包括下列步骤：S1、提取midas Civil模型数据文件，预设参数信息表格中土弹簧相关的基本参数；S2、基于Python设计的程序，对midas Civil模型数据文件进行数据处理；S3、基于... 详细信息

标准号: CN116431158A

本发明公开了一种在midas Civil模型中快速添加土弹簧的方法，包括下列步骤：S1、提取midas Civil模型数据文件，预设参数信息表格中土弹簧相关的基本参数；S2、基于Python设计的程序，对midas Civil模型数据文件进行数据处理；S3、基于“m法”并结合预设的基本参数对处理好的数据进行计算，并利用midas Civil编译方式对计算结果进行编译，完成对原有midas Civil模型添加对应土弹簧。本发明实现了自动添加土弹簧，比以往手动添加方法效率更高、更准确、操作更方遍，并且可将相同的基本参数用于各种模型添加同类型的土弹簧。

关键词：土弹簧基本参数模型数据文件模型添加编译手动添加信息表格预设参数自动添加数据处理弹簧预设

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应用扩散检测模型的目标检测方法

应用扩散检测模型的目标检测方法

引用

作者：曹刘娟罗耀钦 361000 福建省厦门市思明区思明南路422号

本发明公开一种应用扩散检测模型的目标检测方法，可实现扩散检测模型精度的提升，其包括：1、获取输入图像，通过图像特征提取器提取输入图像的图像特征图；2、获取低维真值框，通过边界框编码器将低维真值框编码，从低维空间映射到高... 详细信息

标准号: CN117893838B

本发明公开一种应用扩散检测模型的目标检测方法，可实现扩散检测模型精度的提升，其包括：1、获取输入图像，通过图像特征提取器提取输入图像的图像特征图；2、获取低维真值框，通过边界框编码器将低维真值框编码，从低维空间映射到高维空间，获取高维真值框；3、根据扩散检测模型添加噪声的规则对高维真值框逐步添加高斯噪声，获取高维噪声框；4、通过边界框解码器将高维噪声框解码，从高维空间映射回编码前的低维空间，获取低维噪声框；5、利用低维噪声框从图像特征提取器提取到的图像特征图中截取RoI特征，将截取的RoI特征与低维噪声框一起输入检测头中并进行回归和分类，预测对应低维真值框的位置和目标类别。

关键词：低维噪声高维图像特征提取低维空间高维空间输入图像图像特征边界框截取扩散映射检测解码器解码高斯噪声模型添加目标检测目标类别输入检测编码器分类回归预测应用

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一种基于AI继承模型的客户关系挖掘系统、方法及介质

一种基于AI继承模型的客户关系挖掘系统、方法及介质

引用

作者：庄亚俊 518000 广东省深圳市南山区珠光北路明亮科技园2-103

本发明涉及数据挖掘技术领域，发明了一种基于AI继承模型的客户关系挖掘方法，包括：将历史客户数据分类清洗成标准客户数据集，利用标准客户数据集为基类继承模型添加子类继承，得到客户继承模型；从标准客户数据集中分别提取出客户社... 详细信息

标准号: CN117312439A

本发明涉及数据挖掘技术领域，发明了一种基于AI继承模型的客户关系挖掘方法，包括：将历史客户数据分类清洗成标准客户数据集，利用标准客户数据集为基类继承模型添加子类继承，得到客户继承模型；从标准客户数据集中分别提取出客户社交特征集、客户行为特征集及客户个人特征集；根据客户社交特征集和客户行为特征集进行分裂决策，得到流失客户集；对客户社交特征集、客户行为特征集及客户个人特征集进行置信度关联操作，得到关联特征规则；从关联特征规则中匹配出忠诚度特征集对应的流失影响特征，根据流失影响特征和流失客户集生成流失客户关系。本发明还提出一种基于AI继承模型的客户关系挖掘系统及介质。本发明可以提高客户关系挖掘的效率。

关键词：特征集客户客户关系标准客户客户行为继承关联特征影响特征数据集数据挖掘技术关联操作历史客户模型添加数据分类数据集中挖掘系统置信度挖掘基类子类匹配清洗取出分裂决策

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一种基于差分隐私的联邦学习模型完整性验证方法、系统、设备及介质

一种基于差分隐私的联邦学习模型完整性验证方法、系统、设备及介...

引用

作者：李乐平郭晶晶刘昌 100036 北京市海淀区翠微中里14号楼四层B567

一种基于差分隐私的联邦学习模型完整性验证方法、系统、设备及介质，利用差分隐私技术对各参与方本地模型添加噪声实现隐私保护，同时通过消除聚合结果中的噪声实现无损的模型性能；此外，本发明通过设定采样率确定完整性验证级别，并... 详细信息

标准号: CN117171814B

一种基于差分隐私的联邦学习模型完整性验证方法、系统、设备及介质，利用差分隐私技术对各参与方本地模型添加噪声实现隐私保护，同时通过消除聚合结果中的噪声实现无损的模型性能；此外，本发明通过设定采样率确定完整性验证级别，并通过聚合各参与方的本地模型采样参数实现全局模型的完整性验证；其系统、设备及介质，对参与方本地模型的隐私保护，通过聚合各参与方的本地模型采样参数实现全局模型的完整性验证；具有计算复杂程度低，对于敌手的假设性更强，隐私性保护好的优点。

关键词：完整性验证参与方采样参数全局模型隐私保护聚合噪声隐私隐私性保护聚合结果模型添加采样率无损学习

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海洋运动目标检测模型搭建方法、装置、设备及存储介质

海洋运动目标检测模型搭建方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：渠耀仲国强李明珠姚黎帆宋佳芸吕科延冯文全 266100 山东省青岛市崂山区松岭路393号

本申请提供了一种海洋运动目标检测模型搭建方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取海洋生物图像数据，并对图像数据进行数据预处理；基于构建好的轻量级目标检测模型处理预处理后的所述图像数据，以对海洋运动目标进行生物检... 详细信息

标准号: CN118279487A

本申请提供了一种海洋运动目标检测模型搭建方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取海洋生物图像数据，并对图像数据进行数据预处理；基于构建好的轻量级目标检测模型处理预处理后的所述图像数据，以对海洋运动目标进行生物检测，得到海洋生物检测结果；其中，基于频域信息和空间域信息建立模型压缩评分机制，通过分阶段压缩的方式对图像块进行细分和剪枝操作，并设置可学习token，对优化后的ViT模型添加特征金字塔模块PAN和检测头，构建轻量级目标检测模型。本申请所述的海洋运动目标检测模型搭建方法、装置、设备及存储介质能够快速获取目标位置和类别信息，并在海洋保护和资源管理等方面发挥重要作用。

关键词：图像数据运动目标检测海洋存储介质模型搭建目标检测海洋生物构建预处理空间域信息数据预处理压缩检测结果建立模型快速获取类别信息模型处理模型添加目标位置频域信息评分机制生物检测运动目标资源管理分阶段检测头图像块剪枝金字塔申请优化学习

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