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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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1,497 篇 专利

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1,497 篇 电子文献
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机构

48 篇 支付宝信息技术有...
43 篇 腾讯科技有限公司
32 篇 北京百度网讯科技...
21 篇 清华大学
20 篇 北京邮电大学
20 篇 北京理工大学
18 篇 浙江大学
18 篇 南京邮电大学
16 篇 杭州海康威视数字...
16 篇 平安科技有限公司
15 篇 杭州电子科技大学
15 篇 北京航空航天大学
14 篇 哈尔滨工业大学
13 篇 北京工业大学
12 篇 华中科技大学
11 篇 北京大学
11 篇 之江实验室
11 篇 北京三快在线科技...
11 篇 阿里巴巴集团控股...
10 篇 华为技术有限公司

作者

12 篇 刘洋
11 篇 周俊
10 篇 王磊
9 篇 李仁刚
9 篇 赵雅倩
9 篇 杨帆
7 篇 吴栋
7 篇 陈涛
7 篇 郭振华
7 篇 卞阳
6 篇 方磊
6 篇 权纯
6 篇 姚沛
6 篇 王星
6 篇 刘超
6 篇 周胜平
6 篇 刘聪
6 篇 王伟
6 篇 刘春伟
6 篇 王滨

语言

1,497 篇 中文

检索条件"主题词=模型训练过程"

共 1497 条记录，以下是31-40 订阅

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一种文本处理模型的生成方法、装置、设备及存储介质

一种文本处理模型的生成方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：高印权 100005 北京市东城区建国门内大街69号

本发明公开了一种文本处理模型的生成方法、装置、设备及存储介质，包括：获取多个训练文本，确定各训练文本对应的文本难度；将多个训练文本按照文本难度由低到高进行排列，得到训练样本集，并将训练样本集划分为语病诊断样本集和语法... 详细信息

标准号: CN115577705A

本发明公开了一种文本处理模型的生成方法、装置、设备及存储介质，包括：获取多个训练文本，确定各训练文本对应的文本难度；将多个训练文本按照文本难度由低到高进行排列，得到训练样本集，并将训练样本集划分为语病诊断样本集和语法纠错样本集；使用语病诊断样本集和语法纠错样本集，同时分别对预设的神经网络模型进行训练，得到语病诊断模型和语法纠错模型。本发明实施例的技术方案可以丰富模型训练过程中文本的特征信息，提升模型的性能和泛化能力，避免模型过早陷入局部最优解。

关键词：样本集训练文本纠错语法训练样本集诊断文本模型训练过程神经网络模型存储介质特征信息文本处理最优解预设中文

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一种基于改进YOLOv5的水下图像目标检测方法与系统

一种基于改进YOLOv5的水下图像目标检测方法与系统

引用

作者：周桢杰杜宝祯徐海勇陈文明丁文晖 315800 浙江省宁波市北仑经济技术开发区庐山东路388号

本发明公开了一种基于改进YOLOv5的水下图像目标检测方法与系统，涉及水下图像检测领域，本发明以YOLOv5模型为基础模型，使用归一化模块、门控卷积模块、GELU激活函数模块与正则化模块组成的特征处理模块，替换YOLOv5模型中C3模块内的... 详细信息

标准号: CN117197644A

本发明公开了一种基于改进YOLOv5的水下图像目标检测方法与系统，涉及水下图像检测领域，本发明以YOLOv5模型为基础模型，使用归一化模块、门控卷积模块、GELU激活函数模块与正则化模块组成的特征处理模块，替换YOLOv5模型中C3模块内的Res残差模块，其通过归一化模块避免了特征数据落在激活函数的饱和区，减少了梯度消失的问题；通过门控卷积模块提升了模型的高阶空间交互性能，通过正则化模块帮助网络收敛，有效防止了网络过拟合；通过GELU激活函数模块为激活函数引入了随机性使得模型训练过程更加鲁棒，稳定了网络梯度流，因此，本发明通过替换后的C3模块，极大的提高了模型预测的准确度。

关键词：激活函数归一化模块水下图像正则化卷积门控替换随机性模型训练过程特征处理模块准确度高阶空间基础模型检测领域交互性能模块组成模型预测目标检测特征数据网络收敛网络梯度饱和区残差鲁棒拟合引入改进网络帮助

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路面标识检测方法、系统和智能终端

路面标识检测方法、系统和智能终端

引用

作者：谢启伟余林洲裴姗姗蔡普光孙钊 100085 北京市海淀区信息路甲28号13层B座13D-3

本发明公开了一种路面标识检测方法、系统和智能终端，所述方法包括：获取目标区域的原始图像；将所述原始图像输入预先训练的图像分割模型中，即可得到所述图像分割模型输出的路面标识的分割图像；其中，所述图像分割模型是基于预先构... 详细信息

标准号: CN118097598A

本发明公开了一种路面标识检测方法、系统和智能终端，所述方法包括：获取目标区域的原始图像；将所述原始图像输入预先训练的图像分割模型中，即可得到所述图像分割模型输出的路面标识的分割图像；其中，所述图像分割模型是基于预先构建的深度学习网络，利用图像样本和样本对应的分割图像进行训练得到的；在模型训练过程中，所述深度学习网络用于对图像样本的全局信息和局部信息进行提取，并通过辅助学习分支学习路面标识的边缘信息，采用金字塔结构及残差连接实现多尺度信息的训练。本发明所提供的方法和系统，提高了路面标识检测中图像分割的准确性，降低了路面标识检测中图像分割的计算量，进而提高了路面标识检测的准确性和时效性。

关键词：路面标识图像分割模型检测分割图像图像分割图像样本原始图像模型训练过程金字塔结构边缘信息辅助学习获取目标局部信息全局信息智能终端多尺度计算量时效性残差构建学习样本网络输出

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摩擦力补偿模型训练方法、装置、电子设备和存储介质

摩擦力补偿模型训练方法、装置、电子设备和存储介质

引用

作者：许泳韩乐 528200 广东省佛山市南海区桂城街道环岛南路28号

本申请属于机械臂控制技术领域，公开了一种摩擦力补偿模型训练方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：采集运动路径数据样本，具体地，随机确定运动指令类型，根据该运动指令类型在对应的机械臂可达范围内，随机生成运动路径... 详细信息

标准号: CN115091470B

本申请属于机械臂控制技术领域，公开了一种摩擦力补偿模型训练方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：采集运动路径数据样本，具体地，随机确定运动指令类型，根据该运动指令类型在对应的机械臂可达范围内，随机生成运动路径数据，并把该运动路径数据作为一个样本加入训练路径数据集；若该训练路径数据集的样本量和样本数据分布满足第一预设条件，则结束运动路径数据样本的采集，否则，继续采集运动路径数据样本；用该训练路径数据集对摩擦力补偿模型进行训练；从而可使机械臂在摩擦力补偿模型训练过程中较高程度地遍历机械臂的工作空间，进而使训练出的摩擦力补偿模型应用到机械臂的任意路径时均有较好的补偿效果。

关键词：路径数据摩擦力补偿机械臂运动路径样本采集运动运动指令模型训练过程机械臂控制补偿效果存储介质电子设备工作空间模型训练模型应用数据样本随机确定随机生成样本数据预设条件样本量遍历采集申请

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一种基于拟态对抗学习机制的现场态势未来引导技术

一种基于拟态对抗学习机制的现场态势未来引导技术

引用

作者：杨理想王云甘周亚范鹏炜 210000 江苏省南京市南京栖霞经济技术开发区兴智科技园C栋1201、1209室

本发明提供的基于拟态对抗学习机制的现场态势未来引导技术，是在拟态环境中，通常是类真实世界的模拟，通过图像数据建立样本，使用卷积神经网络作为深度学习或深度强化学习中的基础模型可以保证模型能够捕捉到当前环境态势的特征信息... 详细信息

标准号: CN110807291B

本发明提供的基于拟态对抗学习机制的现场态势未来引导技术，是在拟态环境中，通常是类真实世界的模拟，通过图像数据建立样本，使用卷积神经网络作为深度学习或深度强化学习中的基础模型可以保证模型能够捕捉到当前环境态势的特征信息。同时，基于对抗样本的学习方法在模型训练过程中生成特定的面向识别模型的攻击样本，用于模型的训练，这种方法只需要少量的标注样本，利用梯度反转层以及领域判别器来实现样本数据的领域迁移，极大减少标注成本，还可以增强模型的鲁棒性，并且提高模型的泛化能力。

关键词：样本标注卷积神经网络模型训练过程图像数据建立领域判别器基础模型强化学习特征信息梯度反转学习机制样本数据真实世界对抗鲁棒性捕捉迁移攻击学习保证

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一种自适应电力负荷识别方法与设备

一种自适应电力负荷识别方法与设备

引用

作者：陈静孙浩袁红太郭莹李文张传福耿玉栋 250014 山东省济南市科院路19号

本发明涉及一种自适应电力负荷识别方法与设备，属于电力负荷监测识别领域，包括：数据预处理；计算最小开机时间、最小关机时间、开启功率阈值；将获得的3个参数加入到模型训练过程中，对预处理后的数据提取有效的负荷激活数据；基于... 详细信息

标准号: CN116361709B

本发明涉及一种自适应电力负荷识别方法与设备，属于电力负荷监测识别领域，包括：数据预处理；计算最小开机时间、最小关机时间、开启功率阈值；将获得的3个参数加入到模型训练过程中，对预处理后的数据提取有效的负荷激活数据；基于电力负荷数据，利用长短期记忆人工神经网络对电力负荷识别模型进行训练；将测试集按照比例进行分割，在“窗口”的寻找阶段，使用进程处理技术，得到能将测试时间控制在时间阈值以内的最佳“窗口”；利用最佳“窗口”定义实时推理程序中的滑动窗口大小，对电力负荷数据进行分解识别。本发明不再受到初始模型训练数据的局限，使用自适应方法来定义最佳长度的识别窗口，通用性好，精度较高。

关键词：电力负荷电力负荷数据自适应预处理模型训练过程人工神经网络数据预处理初始模型滑动窗口激活数据监测识别进程处理时间控制数据提取推理程序训练数据测试集关机开机测试分解局限分割

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一种基于区块链的机器学习数据存证方法和系统

一种基于区块链的机器学习数据存证方法和系统

引用

作者：林健余波罗明宇 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区金融港四路18号普天物联网创新研发基地(一期)6A栋4-1

本发明公开一种基于区块链的机器学习数据存证方法和系统，区块链的网络下第一节点对机器学习相关的数据进行处理，获得机器学习的模型训练过程的中间数据的过程采样数据，获得机器学习相关的数据相应的摘要信息；摘要信息包括训练摘要... 详细信息

标准号: CN112699414A

本发明公开一种基于区块链的机器学习数据存证方法和系统，区块链的网络下第一节点对机器学习相关的数据进行处理，获得机器学习的模型训练过程的中间数据的过程采样数据，获得机器学习相关的数据相应的摘要信息；摘要信息包括训练摘要信息、过程摘要信息、以及测试摘要信息，过程摘要信息基于过程采样数据生成，利用过程摘要信息建立机器学习的模型的训练过程与测试过程之间的关联，该关联可增强数据存证的说服力；将这些摘要信息作为机器学习数据保存至区块链的网络；由区块链的网络下第二节点使用预设摘要操作方式对第一节点的机器学习数据验证。对机器学习研究成果所涉及的各项机器学习数据进行存证，提升研究成果的可信度和可复现性。

关键词：机器学习摘要信息区块采样数据生成模型训练过程关联采样数据测试过程节点使用数据保存数据验证训练过程增强数据中间数据网络复现性可信度数据存预设测试研究

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一种基于联邦学习的RIS辅助通信系统信道估计方法

一种基于联邦学习的RIS辅助通信系统信道估计方法

引用

作者：邱斌常潇邓昀梁世华刘亚荣刘伟神显豪 541004 广西壮族自治区桂林市七星区建干路12号

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于联邦学习的RIS辅助通信系统信道估计方法，针对车辆移动时难以进行精准的信道估计问题，利用联邦学习技术来实现可靠安全的信道估计，并为本地用户设计了层次残差神经网络，具体方法如下... 详细信息

标准号: CN118158032A

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于联邦学习的RIS辅助通信系统信道估计方法，针对车辆移动时难以进行精准的信道估计问题，利用联邦学习技术来实现可靠安全的信道估计，并为本地用户设计了层次残差神经网络，具体方法如下：首先对车辆所在区域进行预判断，然后再进行相应区域下的信道估计，克服了车辆在小区中移动时车辆位置变化信道估计产生的影响，同时通过联邦学习进行模型训练将本地模型上传至边缘基站，能够很大程度上减少模型训练过程中产生的通信开销，提升所提算法在RIS辅助通信场景下的整体信道估计性能。

关键词：信道估计无线通信技术领域辅助通信系统模型训练过程信道估计问题信道估计性能边缘基站车辆位置车辆移动辅助通信模型上传模型训练神经网络所在区域通信开销相应区域用户设计预判断残差算法学习场景小区移动安全

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信息推荐方法、装置、服务器及存储介质

信息推荐方法、装置、服务器及存储介质

引用

作者：娄欢高山李倩范将科 100080 北京市海淀区北四环西路9号2106-030

本公开提供了一种信息推荐方法、装置、服务器及存储介质，属于互联网技术领域。该方法包括：将用户特征和用户隐式表征向量及每条信息的信息特征和内容隐式表征向量输入到精排模型中，输出每条信息的精排分数，精排模型根据当前时间前... 详细信息

标准号: CN114519144A

本公开提供了一种信息推荐方法、装置、服务器及存储介质，属于互联网技术领域。该方法包括：将用户特征和用户隐式表征向量及每条信息的信息特征和内容隐式表征向量输入到精排模型中，输出每条信息的精排分数，精排模型根据当前时间前第一预设时间段生成的多个用户隐式表征向量和多个内容隐式表征向量训练得到；将基于精排分数筛选出目标信息推荐给用户。本公开无需每天全量训练模型，在第二预设时间段的历史数据训练的全量预训练模型基础上，基于新增的历史数据训练增量预训练模型，从而获取用于训练精排模型的多个用户隐式表征向量和多个内容隐式表征向量，降低了精排模型训练过程消耗的时长及离线资源，从而减小了信息推荐过程消耗的资源量。

关键词：隐式向量训练模型历史数据训练预设时间段信息推荐模型训练过程互联网技术消耗存储介质目标信息向量训练信息特征用户特征资源量减小离线时长服务器筛选输出

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一种电力通信设备自动建模生成方法、系统、终端及介质

一种电力通信设备自动建模生成方法、系统、终端及介质

引用

作者：杨志敏洪丹轲吴桂龙黄强刘林冯晓芳罗会洪贺云陈一童覃楚珺杨经纬 510530 广东省广州市萝岗区科学城科翔路11号

本发明公开了一种电力通信设备自动建模生成方法、系统、终端及介质，涉及电力通信技术领域，其技术方案要点是：依据多个样本数据训练构建深度学习模型，深度学习模型训练过程中学习几何特征信息与端口特性信息之间的映射关系；获取目... 详细信息

标准号: CN117874657A

本发明公开了一种电力通信设备自动建模生成方法、系统、终端及介质，涉及电力通信技术领域，其技术方案要点是：依据多个样本数据训练构建深度学习模型，深度学习模型训练过程中学习几何特征信息与端口特性信息之间的映射关系；获取目标设备的采集图像，并对采集图像进行预处理后得到原始图像；将原始图像输入到深度学习模型中，分别训练得到目标设备的全局几何特征信息和全局端口特性信息；根据目标设备的全局几何特征信息和全局端口特性信息从数据库中筛选出匹配值最高的通信设备模板作为目标设备的二维建模模板。本发明可以针对目标设备进行自动建模，其工作效率高，适用于批量电力通信设备建模。

关键词：目标设备几何特征信息电力通信设备采集图像全局端口特性信息原始图像自动建模建模预处理学习电力通信技术技术方案要点模型训练过程工作效率高端口特性获取目标样本数据映射关系二维构建通信设备全局匹配数据库筛选终端

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