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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

261 篇 专利

馆藏范围

261 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

10 篇 东软集团股份有限...
9 篇 平安科技有限公司
7 篇 支付宝信息技术有...
7 篇 腾讯科技有限公司
6 篇 北京奇艺世纪科技...
6 篇 南京理工大学
5 篇 北京达佳互联信息...
5 篇 清华大学
5 篇 中国移动通信集团...
4 篇 中国建设银行股份...
4 篇 北京百度网讯科技...
4 篇 长江三峡集团实业...
4 篇 中国长江三峡集团...
4 篇 深圳供电局有限公...
4 篇 深圳前海微众银行...
4 篇 苏州元脑智能科技...
4 篇 中国工商银行股份...
3 篇 华为技术有限公司
3 篇 电子科技大学
3 篇 京东科技信息技术...

作者

6 篇 庄志洪
5 篇 王健宗
4 篇 梁犁丽
4 篇 何光宇
4 篇 孟健
4 篇 王宏波
4 篇 程万军
4 篇 廖希洋
4 篇 金煌煌
4 篇 张磊
4 篇 刘磊
3 篇 丁凯
3 篇 杨帆
3 篇 郑小林
3 篇 陈超超
2 篇 肖强
2 篇 黄晓锋
2 篇 陈雅静
2 篇 李梦杰
2 篇 郭雄志

语言

261 篇 中文

检索条件"主题词=目标模型参数"

共 261 条记录，以下是11-20 订阅

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详细简洁

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一种核爆炸和雷电电磁脉冲分类方法及系统

一种核爆炸和雷电电磁脉冲分类方法及系统

引用

作者：刘裔文熊尉钧杨越涛熊雯王玉皞陈子鑫魏佳妤钱宗昊 334000 江西省上饶市信州区志敏大道401号

本发明提供了一种核爆炸和雷电电磁脉冲分类方法及系统，该方法包括：根据历史数据构建出核爆电磁脉冲和雷电电磁脉冲波形的初始样本集，并对初始样本集进行预处理，以生成对应的目标样本集；基于预设规则将目标样本集划分成对应的训练... 详细信息

标准号: CN117972576A

本发明提供了一种核爆炸和雷电电磁脉冲分类方法及系统，该方法包括：根据历史数据构建出核爆电磁脉冲和雷电电磁脉冲波形的初始样本集，并对初始样本集进行预处理，以生成对应的目标样本集；基于预设规则将目标样本集划分成对应的训练集以及测试集，并通过ROC曲线以及AUC评估算法确定出预设XGBoost模型的目标模型参数；根据训练集、目标模型参数以及预设XGBoost模型训练出对应的初始分类模型，并通过测试集对初始分类模型进行验证，以生成对应的目标分类模型，以通过目标分类模型自动完成核爆电磁脉冲以及雷电电磁脉冲的波形的分类。本发明能够大幅提升识别的准确率，对应提升了用户的使用体验。

关键词：雷电电磁脉冲核爆电磁脉冲目标模型参数初始样本集分类模型目标分类目标样本测试集训练集预设预处理历史数据模型训练评估算法预设规则自动完成分类准确率构建验证

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一种模型训练方法、装置和电子设备

一种模型训练方法、装置和电子设备

引用

作者：陈琨王国赛李艺 100084 北京市海淀区中关村东路1号院3号楼10层

本发明实施例提供了一种模型训练方法、装置和电子设备，其中，所述的方法包括：接收模型需求方上传的模型训练需求信息和数据提供方上传的训练数据，其中，所述训练数据为密文；依据所述模型训练需求信息，确定待训练模型；基于多方安... 详细信息

标准号: CN112668016A

本发明实施例提供了一种模型训练方法、装置和电子设备，其中，所述的方法包括：接收模型需求方上传的模型训练需求信息和数据提供方上传的训练数据，其中，所述训练数据为密文；依据所述模型训练需求信息，确定待训练模型；基于多方安全计算协议，依据所述训练数据和模型训练需求信息对所述待训练模型进行基于密文的训练，确定所述待训练模型的目标模型参数，所述目标模型参数为密文；将所述目标模型参数返回至所述模型需求方；进而不仅能够保证模型需求方的数据安全和数据提供方的数据安全；且还能够在保证数据提供方数据安全的同时，有效的提高了模型训练结果的准确性。

关键词：模型训练目标模型参数数据提供方数据安全需求信息训练模型训练数据密文上传安全计算协议电子设备保证返回

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活动文本模型的训练方法、文本生成方法、装置、设备

活动文本模型的训练方法、文本生成方法、装置、设备

引用

作者：朱臻顾冬梅朱墨晗朱鋆晗林怀远铁治欣刘海霞 312369 浙江省绍兴市上虞区杭州湾上虞经济技术开发区康阳大道58号

本公开提供了一种活动文本模型的训练方法、文本生成方法、装置、设备及存储介质，可以从目标活动的活动数据中确定出语句内容包括有效关系的特征语句，通过关系判断筛选出特征语句，减少后续关系提取的数据处理量，基于特征语句和关系... 详细信息

标准号: CN117332271A

本公开提供了一种活动文本模型的训练方法、文本生成方法、装置、设备及存储介质，可以从目标活动的活动数据中确定出语句内容包括有效关系的特征语句，通过关系判断筛选出特征语句，减少后续关系提取的数据处理量，基于特征语句和关系提取策略来构建特征关系知识图谱，通过特征关系知识图谱对信息提示模板进行增强补充得到活动文本需求新信息，通过活动文本需求新信息来对预训练好的预设文本模型进行提示学习，有助于提升文本生成的准确性和适用性，在得到预设文本生成模型根据活动文本需求信息输出的初步生成文本后，根据对初步生成文本的校验结果，调整针对预设文本模型增加的目标模型参数得到活动文本模型，有效提升文本生成的精确性和合规性。

关键词：文本模型文本生成文本特征语句预设关系提取特征关系新信息图谱目标模型参数数据处理量存储介质关系判断活动数据目标活动校验结果信息提示需求信息有效关系语句内容构建规性提示筛选输出补充学习

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模型构建方法和装置、存储介质和电子装置

模型构建方法和装置、存储介质和电子装置

引用

作者：刘思阳 100080 北京市海淀区海淀北一街2号鸿城拓展大厦10、11层

本申请提供了一种模型构建方法和装置、存储介质和电子装置，其中，该方法包括：获取目标对象的三维对象模型的目标模型参数，其中，目标模型参数包括三维对象模型的关节点的第一轴角信息和用于控制三维对象模型的体型的第一形状信息；... 详细信息

标准号: CN111047690B

本申请提供了一种模型构建方法和装置、存储介质和电子装置，其中，该方法包括：获取目标对象的三维对象模型的目标模型参数，其中，目标模型参数包括三维对象模型的关节点的第一轴角信息和用于控制三维对象模型的体型的第一形状信息；将第一轴角信息和第一形状信息输入到目标鉴别器，得到目标鉴别器输出的目标鉴别结果，其中，目标鉴别结果用于指示第一轴角信息和第一形状信息与目标对象是否匹配；在目标鉴别结果指示第一轴角信息和第一形状信息与目标对象匹配的情况下，按照目标模型参数构建三维对象模型。通过本发明，解决了相关技术中存在由于对象本身的限制，导致构建的3D对象模型不合理的问题。

关键词：目标鉴别三维对象模型形状信息第一轴角信息目标模型参数目标对象构建匹配方法和装置存储介质电子装置获取目标结果指示模型构建关节点体型输出申请

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故障诊断模型的训练方法和故障诊断方法、装置

故障诊断模型的训练方法和故障诊断方法、装置

引用

作者：黄梓畅高尚 300380 天津市西青区汽车工业区(张家窝工业区)丰泽道9号308室

本申请公开了一种故障诊断模型的训练方法和故障诊断方法、装置。该方法包括：获取第一样本集和第二样本集，利用第一样本集对第一初始故障诊断模型进行训练，得到训练后的第一故障诊断模型的目标模型参数，将目标模型参数导入第二初始... 详细信息

标准号: CN117195112A

本申请公开了一种故障诊断模型的训练方法和故障诊断方法、装置。该方法包括：获取第一样本集和第二样本集，利用第一样本集对第一初始故障诊断模型进行训练，得到训练后的第一故障诊断模型的目标模型参数，将目标模型参数导入第二初始故障诊断模型，得到第三初始故障诊断模型，利用第二样本集对第三初始故障诊断模型进行训练，得到训练后的目标故障诊断模型。这样，可以节约大量时间和人力成本。

关键词：故障诊断模型样本集目标模型参数故障诊断目标故障人力成本诊断节约申请

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基于区块链的模型轻量化方法、装置、设备及存储介质

基于区块链的模型轻量化方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：胡卓杰张亚京谢利江 224008 江苏省盐城市盐南高新区黄海街道办事处南苑社区紫金路9号208-4室(CNH)

本申请公开了一种基于区块链的模型轻量化方法、装置、设备及存储介质，涉及区块链技术领域，可以区块链网络的引入，实现分布式协同建模，再使用低比特量化机制对推荐模型进行轻量化压缩，有效提升模型的精确度，减小推荐模型在移动终... 详细信息

标准号: CN114462595A

本申请公开了一种基于区块链的模型轻量化方法、装置、设备及存储介质，涉及区块链技术领域，可以区块链网络的引入，实现分布式协同建模，再使用低比特量化机制对推荐模型进行轻量化压缩，有效提升模型的精确度，减小推荐模型在移动终端进行模型优化或推理的功耗和时延。所述方法包括：获取目标模型参数，基于约束算法，将目标模型参数约束为低比特目标模型参数；在本地数据库中查询初始模型对应的参数目标，根据参数目标，计算低比特目标模型参数与预设聚类中心的参数距离；将参数距离与预设距离进行比对，生成第一比对结果；当第一比对结果指示参数距离小于等于预设距离时，得到轻量化模型，将轻量化模型上传至区块链网络。

关键词：轻量化区块模型参数比对结果比特目标参数距离参数目标预设距离目标模型参数比特量化初始模型存储介质获取目标聚类中心模型上传模型优化移动终端指示参数再使用比对功耗减小建模时延算法推理预设数据库网络协同查询压缩引入申请

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用户偏好对象的推荐方法、装置、存储介质及电子设备

用户偏好对象的推荐方法、装置、存储介质及电子设备

引用

作者：周文彬 100037 北京市西城区阜成门外大街31号4层429D

本申请公开了一种用户偏好对象的推荐方法、装置、存储介质及电子设备，该方法应用于人工智能领域，该方法包括：获取待推荐对象的用户，得到目标用户信息；确定待推荐对象对应的业务场景，得到目标业务场景；在模型参数集合中确定目标... 详细信息

标准号: CN117725507A

本申请公开了一种用户偏好对象的推荐方法、装置、存储介质及电子设备，该方法应用于人工智能领域，该方法包括：获取待推荐对象的用户，得到目标用户信息；确定待推荐对象对应的业务场景，得到目标业务场景；在模型参数集合中确定目标业务场景对应的模型参数，得到目标模型参数；依据目标模型参数部署第一推荐模型的模型参数，得到目标推荐模型；将目标用户信息输入目标推荐模型中进行预测，得到预测结果。通过本申请，解决了相关技术中预测不同业务场景下推荐用户偏好对象时使用所有业务场景下的历史数据训练模型，导致不同业务场景的预测结果不准确的问题。

关键词：业务场景模型参数目标模型参数目标用户信息目标业务用户偏好预测结果历史数据训练人工智能领域场景存储介质电子设备输入目标预测申请集合部署

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人体模型的重建方法、装置、计算机设备及存储介质

人体模型的重建方法、装置、计算机设备及存储介质

引用

作者：李世楷吴文岩钱晨 100080 北京市海淀区海淀北二街10号05层0505

本公开提供了一种人体模型的重建方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：对目标图像中的目标人脸进行关键点识别，得到所述目标人脸的目标关键点；所述目标关键点用于表征所述目标人脸的面部特征；利用所述目标关键点在... 详细信息

标准号: CN114612614A

本公开提供了一种人体模型的重建方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：对目标图像中的目标人脸进行关键点识别，得到所述目标人脸的目标关键点；所述目标关键点用于表征所述目标人脸的面部特征；利用所述目标关键点在所述目标图像中的位置信息，调整标准人体模型的模型参数，得到目标模型参数；所述模型参数用于表征所述标准人体模型的动作特征和/或形状特征；其中，所述标准人体模型是对人体进行三维建模得到的标准化参数模型；利用所述目标模型参数渲染得到与所述目标人脸对应的目标三维人体模型。

关键词：目标人脸关键点标准人体模型目标模型参数模型参数目标图像三维人体模型标准化参数计算机设备存储介质动作特征面部特征人体模型三维建模形状特征渲染重建

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数据处理方法及相关装置

数据处理方法及相关装置

引用

作者：廖舒舒 518173 广东省深圳市龙岗区横岗街道荣德时代广场B座1413室

本申请实施例公开了一种数据处理方法及相关装置，方法包括：确定Q个参与方；协商神经网络的规模参数，规模参数与Q个客户设备对应的可信执行环境的存储区域相关；根据规模参数生成初始的神经网络模型，初始的神经网络模型中所有的参数... 详细信息

标准号: CN117556467A

本申请实施例公开了一种数据处理方法及相关装置，方法包括：确定Q个参与方；协商神经网络的规模参数，规模参数与Q个客户设备对应的可信执行环境的存储区域相关；根据规模参数生成初始的神经网络模型，初始的神经网络模型中所有的参数都是随机生成的，服务器为每个节点生成一个初始参数；将初始的神经网络模型发送给Q个参与方中的每一参与方，通过该每一参与方将初始参数依据先后顺序关联到每一层的每个节点，并通过Q个参与方中的每一参与方的第二可信执行区域对各自的初始的神经网络模型进行神经网络训练，得到Q个训练结果，将Q个训练结果汇总给服务器；将Q个训练结果进行安全聚合操作，得到聚合后的目标模型参数。

关键词：参与方神经网络模型训练结果初始参数聚合服务器可信执行环境目标模型参数神经网络训练参数生成存储区域节点生成客户设备神经网络随机生成相关装置数据处理可信关联申请协商安全

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一种图卷积网络模型的确定方法和装置

一种图卷积网络模型的确定方法和装置

引用

作者：傅司超王晓睿杜宝坤赫阳 100176 北京市北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室

本发明公开了一种图卷积网络模型的确定方法和装置，涉及超级深度学习技术领域。具体实施方式包括：获取样本数据；利用非线性转换函数对初始特征向量矩阵、初始邻接关系矩阵和预设的卷积权重参数矩阵进行转换，确定每一层卷积网络的特... 详细信息

标准号: CN117436481A

本发明公开了一种图卷积网络模型的确定方法和装置，涉及超级深度学习技术领域。具体实施方式包括：获取样本数据；利用非线性转换函数对初始特征向量矩阵、初始邻接关系矩阵和预设的卷积权重参数矩阵进行转换，确定每一层卷积网络的特征向量矩阵为根据之前全部层的卷积网络的卷积结果得到的；通过第二非线性转换函数分别确定每一层的特征向量矩阵的贡献系数；将预设的全连接层的权重系数矩阵、贡献系数输入分类器，输出分类结果；利用验证样本对分类结果进行验证，确定目标模型参数，生成目标GCN模型。该实施方式能够给定各个卷积层的贡献系数，输出综合了全部卷积网络层的卷积情况的分类结果，从而为不同的应用场景匹配自适应的图卷积网络GCN模型。

关键词：卷积矩阵分类结果贡献系数非线性转换函数特征向量矩阵预设验证初始特征向量目标模型参数方法和装置输入分类器邻接关系权重参数权重系数网络模型样本数据应用场景输出网络连接层网络层自适应匹配样本转换学习

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