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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

240 篇 专利
1 篇 期刊文献
1 篇 学位论文
1 篇 会议

馆藏范围

243 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 理学
- 1 篇 化学
- 1 篇 系统科学
2 篇 工学
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 软件工程

主题

3 篇 模型调用
1 篇 wifi
1 篇 监测
1 篇 按需服务
1 篇 数据建模
1 篇 仿真系统
1 篇 android
1 篇 近红外光谱
1 篇 工业互联网平台
1 篇 机理模型
1 篇 服务机制

机构

6 篇 超参数科技有限公...
4 篇 北京百度网讯科技...
4 篇 西北工业大学
4 篇 北京理工大学
3 篇 东南大学
3 篇 鞍钢集团矿业有限...
3 篇 清华大学
3 篇 网易网络有限公司
3 篇 国网智能科技股份...
3 篇 上海人工智能创新...
3 篇 支付宝信息技术有...
3 篇 中国平安人寿保险...
3 篇 平安银行股份有限...
3 篇 北京京东世纪贸易...
3 篇 广东电网有限责任...
2 篇 北京达佳互联信息...
2 篇 中国电建集团中南...
2 篇 广州掌动智能科技...
2 篇 国家电网有限公司
2 篇 中国人民解放军国...

作者

6 篇 郭仁杰
6 篇 李宏亮
6 篇 刘永升
5 篇 刘洋
4 篇 杨正云
4 篇 王宇舟
4 篇 张弛
4 篇 武建芳
4 篇 杨木
4 篇 龙腾
3 篇 王怀远
3 篇 余海洋
3 篇 邹恬圆
3 篇 李明
3 篇 郁博文
3 篇 王伟
3 篇 普艳红
3 篇 李永彬
3 篇 黄非
3 篇 袁弘

语言

243 篇 中文

检索条件"主题词=模型调用"

共 243 条记录，以下是11-20 订阅

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详细简洁

排序：

AI模型训练方法、AI模型调用方法、设备及可读存储介质

AI模型训练方法、AI模型调用方法、设备及可读存储介质

引用

作者：郭仁杰王宇舟武建芳杨木张弛杨正云杨少杰李宏亮刘永升 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区白石路3609号深圳湾科技生态园二区9栋B2004

本申请公开了一种AI模型训练方法、AI模型调用方法、设备及可读存储介质，所述AI模型训练方法包括：获取进行训练的元数据，并加载待训练的AI模型，其中所述AI模型基于深度强化神经网络实现；对所述元数据属于同一帧的元数据进行分块处... 详细信息

标准号: CN112149798B

本申请公开了一种AI模型训练方法、AI模型调用方法、设备及可读存储介质，所述AI模型训练方法包括：获取进行训练的元数据，并加载待训练的AI模型，其中所述AI模型基于深度强化神经网络实现；对所述元数据属于同一帧的元数据进行分块处理，得到若干子元数据；对所述子元数据进行特征提取，得到所述子元数据对应的特征向量；根据所述特征向量对所述AI模型进行训练，并确定训练后的AI模型是否收敛；若训练后的AI模型未收敛，则执行步骤：若训练后的AI模型收敛，则存储训练后的AI模型。提高模型训练的训练样本，进而提高AI模型的训练的精准性和训练效率。

关键词：模型训练元数据子元收敛特征向量可读存储介质神经网络实现分块处理模型调用数据对应特征提取训练效率训练样本加载存储申请

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AI模型训练方法、AI模型调用方法、设备及可读存储介质

AI模型训练方法、AI模型调用方法、设备及可读存储介质

引用

作者：杨木张弛杨正云王宇舟郭仁杰李宏亮刘永升 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区高新南九道10号深圳湾科技生态园10栋A2404

本申请公开了一种AI模型训练方法、AI模型调用方法、设备及可读存储介质，所述AI模型训练方法包括：获取进行训练的元数据，并加载待训练的AI模型，其中所述AI模型基于深度强化神经网络实现；对所述元数据所包含的实体单元进行特征提取... 详细信息

标准号: CN111589158A

本申请公开了一种AI模型训练方法、AI模型调用方法、设备及可读存储介质，所述AI模型训练方法包括：获取进行训练的元数据，并加载待训练的AI模型，其中所述AI模型基于深度强化神经网络实现；对所述元数据所包含的实体单元进行特征提取，得到所述元数据对应的向量特征；根据向量特征对所述AI模型进行训练，并确定训练后的AI模型是否收敛；若训练后的AI模型未收敛，则执行步骤：根据向量特征对所述AI模型进行更新，并确定训练后的AI模型是否收敛；若训练后的AI模型收敛，则存储训练后的AI模型。降低无用信息对模型精准度的影响，提高AI模型的精准性。

关键词：收敛向量特征元数据模型训练可读存储介质神经网络实现模型调用实体单元特征提取无用信息精准度加载存储更新申请

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基于纵向联邦学习和差分隐私的大模型调用方法和装置

基于纵向联邦学习和差分隐私的大模型调用方法和装置

引用

作者：刘洋邹恬圆普艳红顾子轩 100084 北京市海淀区双清路30号清华大学清华园北京100084-82信箱

本发明涉及数据安全领域，提供一种基于纵向联邦学习和差分隐私的大模型调用方法和装置，所述方法包括：基于纵向联邦学习技术，将目标大模型拆分为第一子模型和第二子模型；利用预设的安全计算方法，将客户端的原始数据在所述第一子模... 详细信息

标准号: CN118013562A

本发明涉及数据安全领域，提供一种基于纵向联邦学习和差分隐私的大模型调用方法和装置，所述方法包括：基于纵向联邦学习技术，将目标大模型拆分为第一子模型和第二子模型；利用预设的安全计算方法，将客户端的原始数据在所述第一子模型中进行计算，以得到所述第一子模型输出的中间数据；将所述中间数据中加入差分隐私噪声，以得到中间计算结果；所述第二子模型基于所述中间计算结果在明文条件下计算输出值，并基于所述输出值向所述大模型发出调用指令。解决了现有技术中大模型调用时数据安全性较低的问题，提高了大模型调用过程中的数据安全性。

关键词：子模型模型调用数据安全性中间数据输出隐私方法和装置调用指令数据安全原始数据明文预设噪声学习客户安全

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基于HTTP的模型调用方法、系统、计算机设备和存储介质

基于HTTP的模型调用方法、系统、计算机设备和存储介质

引用

作者：钟贤 510000 广东省深圳市前海深港合作区妈湾兴海大道3048号前海自贸大厦1-34层

本发明实施例提供了一种基于HTTP的模型调用方法，所述方法包括：接收一个或多个客户终端提供的多个HTTP请求；为所述多个HTTP请求配置多个进程；通过各个进程执行以下操作：根据相应的HTTP请求生成相应的处理请求，并将所述处理请求传... 详细信息

标准号: CN111880864A

本发明实施例提供了一种基于HTTP的模型调用方法，所述方法包括：接收一个或多个客户终端提供的多个HTTP请求；为所述多个HTTP请求配置多个进程；通过各个进程执行以下操作：根据相应的HTTP请求生成相应的处理请求，并将所述处理请求传输到相应的目标模型中，以便所述目标模型基于所述相应的处理请求反馈相应的处理结果；及接收所述处理结果并将所述处理结果发送到客户终端。本发明实施例通过为多个HTTP请求分配对应的进程，并通过调用对应的目标模型对HTTP请求进行处理操作，提高了对HTTP请求密集时的计算处理速度和并发时的处理效率。

关键词：处理请求目标模型客户终端处理操作处理效率计算处理进程执行模型调用调用并发进程传输反馈分配配置

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语言模型调用方法及其装置、设备、介质

语言模型调用方法及其装置、设备、介质

引用

作者：杨鹏 511430 广东省广州市番禺区南村镇万博二路79号3208

本申请涉及电商技术领域中一种语言模型调用方法及其装置、设备、介质，所述方法包括：响应业务端发送的模型调用请求，启动请求执行流程，调用集群中目标节点，从请求中的目标模型标识所关联的目标机房调度表中，调取时序最先的目标标... 详细信息

标准号: CN118349353A

本申请涉及电商技术领域中一种语言模型调用方法及其装置、设备、介质，所述方法包括：响应业务端发送的模型调用请求，启动请求执行流程，调用集群中目标节点，从请求中的目标模型标识所关联的目标机房调度表中，调取时序最先的目标标识及其标识时间戳，以调取时的时间戳更新标识时间戳，根据外部接口管理页面中目标标识的外部模型服务信息，以及请求中的请求参数调用目标外部语言模型，当调用正常时，获得由目标外部语言模型生成请求参数所需的需求文本，完成流程；当调用异常时，以调用时的时间戳更新所述标识时间戳，返回流程的启动位置，继续流程。本申请能够对外部模型服务的负载均衡和故障重试，确保整体的执行效率高。

关键词：调用语言模型时间戳时间戳更新外部目标标识调取时序调用目标服务信息负载均衡管理页面模型调用目标节点目标模型启动请求启动位置请求参数生成请求外部接口调度表业务端集群重试机房申请文本发送关联返回响应服务

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一种关于大模型调用插件的交易结算方法

一种关于大模型调用插件的交易结算方法

引用

作者：袁博浒袁穗聪江朝晖 519000 广东省珠海市横琴新区环岛东路1889号18栋218室

本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种关于大模型调用插件的交易结算方法，包括：获取输入提示词；获取输入提示词；根据输入提示词确定被调用插件的形符和被调用插件；当被调用插件的形符被引用时，进行计数，得到被调用插件的调... 详细信息

标准号: CN117934169A

本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种关于大模型调用插件的交易结算方法，包括：获取输入提示词；获取输入提示词；根据输入提示词确定被调用插件的形符和被调用插件；当被调用插件的形符被引用时，进行计数，得到被调用插件的调用计数值；保存调用计数值作为结算凭证。上述方法根据用户输入提示词确定被调用插件的形符和被调用插件，并在被调用插件的形符被引用时，对被调用插件的形符进行计数，将得到的调用计数值作为结算凭证，而非通过根据token的数量和回复数进行计数，使插件实际被调用情况被量化，解决了插件调用结算时缺少可靠交易凭证的问题。

关键词：调用插件形符输入提示结算引用人工智能技术凭证插件调用交易结算交易凭证模型调用回复量化保存申请

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CAM软件模型调用方法、系统、设备及介质

CAM软件模型调用方法、系统、设备及介质

引用

作者：张仕进曾继跃舒剑陈明 710072 陕西省西安市友谊西路127号

本申请提供一种CAM软件模型调用方法、系统、设备及介质，属于数控加工技术领域。其通过持续采集加工过程中产生的数据形成数据集用于模型训练，获得初始数据模型。随着数据采集过程的不断继续，利用新产生的数据集在云端对初始数据模... 详细信息

标准号: CN117250911B

本申请提供一种CAM软件模型调用方法、系统、设备及介质，属于数控加工技术领域。其通过持续采集加工过程中产生的数据形成数据集用于模型训练，获得初始数据模型。随着数据采集过程的不断继续，利用新产生的数据集在云端对初始数据模型进行增量训练，更新数据模型的权重参数，形成更新的数据模型回传至边缘端。CAM软件根据当前的加工需求，调用边缘端对应的传统模型或实时调用最新的数据模型，实现对加工过程的控制。从而，用部分数据模型替换传统模型，解决了传统模型无法考虑所有影响因素的弊端；并通过实时将最新数据模型传至边缘端，CAM软件根据加工需求进行调用的机制，使得客户端CAM软件无需实时更新即可获得最新数据模型。

关键词：传统模型数据模型边缘端调用初始数据模型最新数据数据集数据采集过程数控加工技术更新数据模型调用模型训练权重参数实时更新数据形成影响因素增量训练客户端回传云端加工替换采集更新申请

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基于HTTP的模型调用方法、系统、计算机设备和存储介质

基于HTTP的模型调用方法、系统、计算机设备和存储介质

引用

作者：钟贤 510000 广东省深圳市前海深港合作区妈湾兴海大道3048号前海自贸大厦1-34层

标准号: CN111880864B

关键词：处理请求目标模型客户终端处理操作处理效率计算处理进程执行模型调用调用并发进程传输反馈分配配置

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一种图像识别算法模型调用方法及存储介质

一种图像识别算法模型调用方法及存储介质

引用

作者：刘余尹毅刘升艳何雄 650051 云南省昆明市盘龙区人民东路3号

本发明公开了一种图像识别算法模型调用方法及存储介质，包括：步骤1、获取若干图像识别任务配置信息并存储在数据库；步骤2、根据要执行的图像识别任务，从数据库中查询对应的任务配置信息；步骤3：根据查询到的图像识别算法模型索引... 详细信息

标准号: CN115619620A

本发明公开了一种图像识别算法模型调用方法及存储介质，包括：步骤1、获取若干图像识别任务配置信息并存储在数据库；步骤2、根据要执行的图像识别任务，从数据库中查询对应的任务配置信息；步骤3：根据查询到的图像识别算法模型索引，读取用户选择的算法模型文件，并将该文件部署在Docker容器中；步骤4、根据查询到的任务类型，获取图片数据；步骤5：将获取到的图片数据输入Docker容器中进行图像识别计算；步骤6：将图像识别计算结果进行可视化显示；解决了深度学习算法的图像识别任务数据不易管理，计算过程抽象程度较高，算法结果展示不直观，操作人员需要掌握相关知识才能调用图像识别算法的问题，降低了图像识别算法模型的使用成本。

关键词：图像识别图像识别算法任务配置信息图片数据查询数据库读取可视化显示存储介质计算过程模型调用模型索引任务类型任务数据算法结果算法模型文件部署学习算法调用存储直观抽象展示管理

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模型库构建方法、基于模型库的模型调用方法和相关设备

模型库构建方法、基于模型库的模型调用方法和相关设备

引用

作者：郭玮苏力强王忠强唐凯杰陈鹏 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区科技南一路28号达实大厦2201

本发明公开了一种模型库构建方法、基于模型库的模型调用方法和相关设备，模型库构建方法包括：获取原始模型数据；其中，所述原始模型数据包括：原始模型应用场景信息、原始模型参数、原始模型网络结构信息、原始模型名称信息；根据所... 详细信息

标准号: CN116643814A

本发明公开了一种模型库构建方法、基于模型库的模型调用方法和相关设备，模型库构建方法包括：获取原始模型数据；其中，所述原始模型数据包括：原始模型应用场景信息、原始模型参数、原始模型网络结构信息、原始模型名称信息；根据所述原始模型名称信息和所述原始模型网络结构信息进行代码定义，得到模型代码文件；根据所述原始模型应用场景信息和所述原始模型参数从预设的候选场景接口中筛选出选定场景接口；将所述选定场景接口和所述模型代码文件进行相关联处理，得到模型关联信息；将所述模型关联信息、所述模型代码文件和所述选定场景接口存入预设的数据库中，得到模型库。本发明使得模型提取操作简易且快速。

关键词：原始模型模型库模型代码模型关联信息网络结构信息原始模型数据名称信息应用场景场景构建预设代码定义关联处理候选场景模型调用模型提取数据库简易筛选

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