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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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限定检索结果

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191-200 订阅

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详细简洁

排序：

事务凭证审核方法、装置、存储介质以及电子设备

事务凭证审核方法、装置、存储介质以及电子设备

引用

作者：毛景民冉雷 400060 重庆市南岸区复兴街9号32-1

本说明书公开了一种事务凭证审核方法、装置、存储介质以及电子设备，其中，方法包括：由电子设备将本地事务凭证审核模型的目标模型梯度参数上传至服务平台，该目标模型梯度参数用于指示服务平台基于至少一个电子设备上传的目标模型梯... 详细信息

标准号: CN117372154A

本说明书公开了一种事务凭证审核方法、装置、存储介质以及电子设备，其中，方法包括：由电子设备将本地事务凭证审核模型的目标模型梯度参数上传至服务平台，该目标模型梯度参数用于指示服务平台基于至少一个电子设备上传的目标模型梯度参数确定目标模型参数，继而电子设备接收服务平台发送的目标模型参数，并根据该目标模型参数对本地事务凭证审核模型进行更新得到目标事务凭证审核模型，之后电子设备根据目标事务凭证审核模型进行事务凭证审核处理。

关键词：事务凭证电子设备审核目标模型参数目标模型梯度参数上传存储介质服务平台接收服务指示服务发送更新

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分类模型的训练方法、图像分类方法和装置、设备及介质

分类模型的训练方法、图像分类方法和装置、设备及介质

引用

作者：李泽远王健宗 518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本申请提供了一种分类模型的训练方法、图像分类方法和装置、设备及介质，属于人工智能技术领域。该方法应用于客户端，包括：获取样本医学图像；通过本地分类模型的卷积层对样本医学图像进行特征提取，得到样本图像特征；通过本地分类... 详细信息

标准号: CN115239675A

本申请提供了一种分类模型的训练方法、图像分类方法和装置、设备及介质，属于人工智能技术领域。该方法应用于客户端，包括：获取样本医学图像；通过本地分类模型的卷积层对样本医学图像进行特征提取，得到样本图像特征；通过本地分类模型的交叉注意力机制和自注意力机制对样本图像特征进行注意力计算，得到目标融合图像特征；通过本地分类模型的预测层对目标融合图像特征进行损失计算，得到模型损失值，并根据模型损失值将本地分类模型接收到的原始模型参数更新为本地模型参数；将本地模型参数发送给服务器端；从服务器端下载目标模型参数；根据已下载的目标模型参数更新本地模型参数，以训练本地分类模型。本申请能够提高模型的训练效果。

关键词：分类模型模型参数目标模型参数注意力机制服务器端目标融合图像特征样本图像医学图像下载样本人工智能技术方法和装置参数更新损失计算特征提取图像分类训练效果原始模型客户端卷积申请注意力预测更新

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一种适用碳信用评价的联邦学习方法、系统及电子设备

一种适用碳信用评价的联邦学习方法、系统及电子设备

引用

作者：石聪聪黄秀丽费稼轩翟雨佳于鹏飞 102209 北京市昌平区未来科技城滨河大道18号

本发明公开了一种适用碳信用评价的联邦学习方法、系统及电子设备，方法包括：获取目标参与节点的目标联邦子模型，目标联邦子模型是由联邦模型拆分后得到的，联邦模型包括至少3个联邦子模型，目标联邦子模型包括模型参数以及目标参与... 详细信息

标准号: CN114818011B

本发明公开了一种适用碳信用评价的联邦学习方法、系统及电子设备，方法包括：获取目标参与节点的目标联邦子模型，目标联邦子模型是由联邦模型拆分后得到的，联邦模型包括至少3个联邦子模型，目标联邦子模型包括模型参数以及目标参与节点的目标特征；获取当前网络时延以及目标特征的预设优化次数；基于当前网络时延与预设优化次数对应的预设网络时延的差异，确定当前优化次数；根据当前优化次数对目标特征进行本地优化；将目标特征的优化结果与其他参与节点进行加密交互，以对模型参数进行优化确定目标联邦子模型的目标模型参数。本技术方案提升了多方数据交互时的安全性。

关键词：子模型目标特征参与节点网络时延优化预设联邦模型模型参数目标模型参数电子设备获取目标数据交互优化结果碳信用加密学习

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多媒体推荐模型的训练方法、装置、服务器以及存储介质

多媒体推荐模型的训练方法、装置、服务器以及存储介质

引用

作者：李吉祥杨森贾纪元 100085 北京市海淀区上地西路6号1幢1层101D1-7

本公开关于一种多媒体推荐模型的训练方法、装置、服务器以及存储介质，属于深度学习技术领域，该方法包括：对多个多媒体推荐模型进行迭代训练，确定各个多媒体推荐模型对应的关联模型，基于各个多媒体推荐模型的模型参数和对应的关联... 详细信息

标准号: CN112925926A

本公开关于一种多媒体推荐模型的训练方法、装置、服务器以及存储介质，属于深度学习技术领域，该方法包括：对多个多媒体推荐模型进行迭代训练，确定各个多媒体推荐模型对应的关联模型，基于各个多媒体推荐模型的模型参数和对应的关联模型的模型参数，分别确定各个多媒体推荐模型的目标模型参数。本公开实施例提供的技术方案，由于各个多媒体推荐模型每次所确定的关联模型均基于上一次所确定的关联模型来确定，因此，能够确保各个多媒体推荐模型间的模型参数能够尽可能地融合交互，能够更加广泛的进行多媒体推荐模型间的参数优化，提高了模型训练的全面性，从而提升了多媒体推荐模型的预测能力。

关键词：多媒体关联模型模型参数目标模型参数参数优化存储介质迭代训练模型训练预测能力全面性服务器融合学习

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基于多层感知器的房价指数的显示方法、装置以及设备

基于多层感知器的房价指数的显示方法、装置以及设备

引用

作者：张开元 518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)

本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于多层感知器的房价指数的显示方法，包括：获取房屋交易数据；按照预设的特征提取方式，从房屋交易数据中提取出每个房屋交易案例对应的房屋特征向量、时间哑元向量和成交价格值；基于每个房屋交... 详细信息

标准号: CN113793236A

本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于多层感知器的房价指数的显示方法，包括：获取房屋交易数据；按照预设的特征提取方式，从房屋交易数据中提取出每个房屋交易案例对应的房屋特征向量、时间哑元向量和成交价格值；基于每个房屋交易案例对应的房屋特征向量、时间哑元向量和成交价格值对预设的目标多层感知器进行训练：从训练完成的目标多层感知器中提取出目标模型参数；根据目标模型参数计算出每一期时间对应的房价指数，并在交互界面显示房价指数。可见，本发明能够实现对建筑特征、房屋成交时间和房屋成交价格之间的关系的非线性拟合，从而使得在交互界面上所显示的房价指数更加准确。

关键词：房屋交易向量多层感知器目标模型参数房屋特征预设人工智能领域特征提取方式非线性拟合建筑特征交互界面房屋

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一种故障诊断方法、装置、设备及存储介质

一种故障诊断方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：王斯袁传博张秀波 215100 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢

本申请公开了一种故障诊断方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域。该方法应用于服务器管理中心，包括：获取每个企业系统分别发送的用于对目标类型器件进行故障诊断的模型参数；所述模型参数为企业系统下不同的企业服务器利... 详细信息

标准号: CN114461439A

本申请公开了一种故障诊断方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域。该方法应用于服务器管理中心，包括：获取每个企业系统分别发送的用于对目标类型器件进行故障诊断的模型参数；所述模型参数为企业系统下不同的企业服务器利用与预设机器学习算法中的假设函数对应的代价函数确定出的参数；利用预设加权规则对不同企业系统发送的模型参数进行加权平均，以得到目标模型参数；将目标模型参数发送给每个企业系统下不同的企业服务器，以便在企业服务器宕机时，利用假设函数以及目标模型参数确定自身的所述目标类型器件是否出现故障。通过本申请的技术方案，可以将横向联邦学习应用在企业服务器的故障诊断中，提高故障诊断的准确率。

关键词：企业服务器故障诊断企业系统目标模型参数模型参数目标类型预设服务器管理中心计算机技术领域机器学习算法发送存储介质代价函数加权规则加权平均准确率申请应用学习

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核心调度方法和终端

核心调度方法和终端

引用

作者：曹海恒谭利文杜明亮 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

本发明实施例提供了一种核心调度方法和相关设备，该方法包括：获取目标模型参数，目标模型参数用于表示一卷积神经网络模型的计算密度；根据目标模型参数，从预设的第一对应关系中确定至少两个核心的核心权重值，至少两个核心的核心权... 详细信息

标准号: CN109937410B

本发明实施例提供了一种核心调度方法和相关设备，该方法包括：获取目标模型参数，目标模型参数用于表示一卷积神经网络模型的计算密度；根据目标模型参数，从预设的第一对应关系中确定至少两个核心的核心权重值，至少两个核心的核心权重值与目标模型参数对应，至少两个核心为终端上的异构核心，第一对应关系包括目标模型参数和至少两个核心的核心权重值的对应关系，核心权重值用于表示核心被选择以运行卷积神经网络模型的优先程度；根据至少两个核心的核心权重值，从至少两个核心中确定运行卷积神经网络模型的核心。通过不同核心的核心权重值，可确定适配的核心来运行具有具体计算密度的卷积神经网络模型。

关键词：权重卷积神经网络目标模型参数核心调度获取目标模型参数适配异构预设终端

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基于联邦学习的自动驾驶训练方法、设备及介质

基于联邦学习的自动驾驶训练方法、设备及介质

引用

作者：董苗波衣志昊梁新乐范力欣 518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)

本申请公开了一种基于联邦学习的自动驾驶训练方法、设备和介质，应用于云端服务器，所述方法包括：在检测到训练指令时，获取预设待训练模型，将所述预设待训练模型发送给预设行驶范围内的各目标车辆；获取所述各目标车辆基于各自实时... 详细信息

标准号: CN112052959A

本申请公开了一种基于联邦学习的自动驾驶训练方法、设备和介质，应用于云端服务器，所述方法包括：在检测到训练指令时，获取预设待训练模型，将所述预设待训练模型发送给预设行驶范围内的各目标车辆；获取所述各目标车辆基于各自实时本地数据集对所述预设待训练模型进行训练后得到的各第一目标模型参数；基于所述各第一目标模型参数，执行预设联邦流程，并对所述预设待训练模型进行迭代训练，得到第二目标模型参数；将所述第二目标模型参数发送给所述目标车辆，以供各所述目标车辆基于所述第二目标模型参数得到各自的目标模型，以实现各自的自动驾驶功能。本申请解决现有技术中难以快速准确获取有效自动驾驶模型的技术问题。

关键词：目标模型参数预设目标车辆训练模型自动驾驶云端服务器迭代训练目标模型数据集申请指令行驶检测应用学习

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一种平整机轧制力获取方法及装置

一种平整机轧制力获取方法及装置

引用

作者：王晓东任新意徐海卫 063200 河北省唐山市曹妃甸工业区

本发明涉及金属压力加工控制领域，尤其涉及一种平整机轧制力获取方法及装置，方法包括：获取多组历史平整机轧制数据、当前的设定轧制力和实际轧制力，以及初始模型参数，基于这些数据，获得第一计算轧制力，在第一计算轧制力与实际轧... 详细信息

标准号: CN113649420A

本发明涉及金属压力加工控制领域，尤其涉及一种平整机轧制力获取方法及装置，方法包括：获取多组历史平整机轧制数据、当前的设定轧制力和实际轧制力，以及初始模型参数，基于这些数据，获得第一计算轧制力，在第一计算轧制力与实际轧制力的差值满足第一预设条件时，获得预设模型的目标模型参数，将平整机轧制数据作为自变量，基于不同的钢种，将预设模型的模型参数作为因变量，得到对应于每个预设模型参数的目标函数，基于目标函数和目标模型参数，当前平整机轧制数据，获得第二计算轧制力，在第二计算轧制力与实际轧制力的差值满足第二预设条件时，获得预设模型的模型参数的值，获得对平整机设定的目标轧制力，从而获得精确的平整机设定轧制力。

关键词：轧制力平整机预设轧制模型参数目标模型参数目标函数预设条件自变量初始模型参数金属压力加工因变量钢种

来源：评论

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一种多媒体信息推荐方法、装置和相关设备

一种多媒体信息推荐方法、装置和相关设备

引用

作者：孟健程万军何光宇 110179 辽宁省沈阳市浑南新区新秀街2号

本申请实施例公开了一种多媒体信息推荐方法、装置和相关设备，在获取待推荐的多媒体信息之后，可以确定多媒体信息的目标特征，所述目标特征包括文本特征、图片特征或视频特征中的至少两种特征；然后，根据多媒体信息的目标特征、待定... 详细信息

标准号: CN110489574A

本申请实施例公开了一种多媒体信息推荐方法、装置和相关设备，在获取待推荐的多媒体信息之后，可以确定多媒体信息的目标特征，所述目标特征包括文本特征、图片特征或视频特征中的至少两种特征；然后，根据多媒体信息的目标特征、待定用户的用户特征和目标模型参数，确定待定用户对所述多媒体信息的兴趣度。最后，将兴趣度满足预设条件的待定用户作为目标用户，并向目标用户推荐多媒体信息。该方法通过将多媒体信息的文本特征、图片特征或视频特征中的至少两种特征，作为表征该多媒体信息的目标特征，可以使得目标特征更完整的表征所述多媒体信息的内容。进而提高了后续个性化推荐的准确性。

关键词：多媒体信息目标特征目标用户视频特征图片特征文本特征兴趣度目标模型参数个性化推荐用户特征预设条件申请

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