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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211-220 订阅

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详细简洁

排序：

任务模型获取方法和装置、存储介质及电子装置

任务模型获取方法和装置、存储介质及电子装置

引用

作者：李悦翔郑冶枫 518000 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本发明公开了一种任务模型获取方法和装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：获取对第一训练模型进行模型训练得到的目标模型参数，第一训练模型包括：第一编码器和第一解码器，目标模型参数包括：与第一编码器对应的第一模型参... 详细信息

标准号: CN110363296A

本发明公开了一种任务模型获取方法和装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：获取对第一训练模型进行模型训练得到的目标模型参数，第一训练模型包括：第一编码器和第一解码器，目标模型参数包括：与第一编码器对应的第一模型参数，第一训练模型的输入为目标光学图像的第一通道的第一图像，训练完成后的第一训练模型的输出为与目标光学图像的第二通道的第二图像对应的预测图像，预测图像与第二图像的图形相似度大于或者等于目标相似度阈值；使用目标模型参数初始化第二训练模型的模型参数，得到初始任务模型，第二训练模型包括与第一编码器结构相同的第二编码器；使用目标光学图像对初始任务模型进行训练，得到目标任务模型。

关键词：训练模型图像任务模型目标模型参数目标光学编码器模型参数预测图像相似度编码器结构方法和装置解码器存储介质电子装置模型训练初始化输出

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一种模型参数确定方法、装置、设备及存储介质

一种模型参数确定方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：孟健何光宇程万军 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模型参数确定方法、装置、设备及存储介质，包括：终端设备获取对话应答模型的个性化模型参数以及用于训练该对话应答模型的训练样本，该训练样本为目标用户与其他用户的训练对话；终端设备向服务器发送该个性化... 详细信息

标准号: CN110851581A

本申请实施例公开了一种模型参数确定方法、装置、设备及存储介质，包括：终端设备获取对话应答模型的个性化模型参数以及用于训练该对话应答模型的训练样本，该训练样本为目标用户与其他用户的训练对话；终端设备向服务器发送该个性化模型参数和训练样本的样本数量，以使得服务器根据该个性化模型参数和样本数量得到综合模型参数，这样，终端设备根据综合模型参数和个性化模型参数得到对话应答模型的目标模型参数。由此可见，最终训练得到的对话应答模型所生成的对话响应能够符合用户个性化的对话特点；同时，综合模型参数增加了每个对话应答模型的训练样本的数据量，使得对话应答模型所生成的对话响应更加准确。

关键词：应答对话个性化模型训练样本终端设备综合模型样本目标模型参数服务器发送参数增加存储介质模型参数目标用户数据量响应服务器个性化申请

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一种模型训练、数据筛选方法、装置及计算机设备

一种模型训练、数据筛选方法、装置及计算机设备

引用

作者：唐杰 100098 北京市海淀区北三环西路25号27号楼三层3011室

本发明实施例公开了一种模型训练、数据筛选方法、装置及计算机设备，包括：获取样本数据；所述样本数据包括测试样本数据和/或实操样本数据；根据所述样本数据对预设机器学习模型进行训练，得到模型训练结果；根据多个评价指标对所述... 详细信息

标准号: CN114091556A

本发明实施例公开了一种模型训练、数据筛选方法、装置及计算机设备，包括：获取样本数据；所述样本数据包括测试样本数据和/或实操样本数据；根据所述样本数据对预设机器学习模型进行训练，得到模型训练结果；根据多个评价指标对所述模型训练结果进行多维度评估；根据多维度评估结果确定所述预设机器学习模型的目标模型参数；根据所述目标模型参数以及所述预设机器学习模型构建目标机器学习模型；其中，所述目标机器学习模型用于从混合数据中筛选设备测试数据；所述混合数据包括所述设备测试数据和设备实操数据。本发明实施例的技术方案能够提高测试数据的筛选效率和筛选精度。

关键词：样本数据机器学习模型模型训练预设目标模型参数测试数据混合数据目标机器多维度筛选测试样本数据计算机设备评估结果评价指标筛选设备设备测试数据筛选构建学习评估

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一种模型相似度获取方法、装置、电子设备及存储介质

一种模型相似度获取方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：张浩文黄晓锋陈锦忠刘龙斌 516000 广东省惠州市惠城区马安镇新鹏路4号

本申请提供一种模型相似度获取方法、装置、电子设备及存储介质，涉及模型数据处理技术领域，该方法包括：若目标模型为第一类模型，获取目标模型的目标模型属性；根据目标模型属性在第一模型数据库中进行对比，得到第一对比结果；若目... 详细信息

标准号: CN113393145A

本申请提供一种模型相似度获取方法、装置、电子设备及存储介质，涉及模型数据处理技术领域，该方法包括：若目标模型为第一类模型，获取目标模型的目标模型属性；根据目标模型属性在第一模型数据库中进行对比，得到第一对比结果；若目标模型为第二类模型，获取目标模型的目标模型参数；根据目标模型参数在第二模型数据库中进行对比，得到第二对比结果；根据目标模型属性与第一对比结果得到第一相似度结果，或，根据目标模型参数与第二对比结果得到第二相似度结果。该方法通过对模型进行分类对比，对相似结果进行获取，获取模型之间的相似度，从而提高模型的复用率和设计工作的效率。

关键词：目标模型对比结果目标模型参数模型数据库相似度结果获取目标数据处理技术模型相似度存储介质电子设备复用率相似度分类申请

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语音模型训练方法、装置、可读介质及电子设备

语音模型训练方法、装置、可读介质及电子设备

引用

作者：袁两胜 100080 北京市海淀区海淀大街38号银科大厦16层1601-1608室

本申请公开了一种语音模型训练方法、装置、可读介质以及电子设备，所述方法包括：接收一个或多个客户端反馈的模型参数；一个或多个客户端具有相同结构的语音模型；模型参数是客户端基于本地业务数据训练语音模型而产生的参数；若接收... 详细信息

标准号: CN114333757A

本申请公开了一种语音模型训练方法、装置、可读介质以及电子设备，所述方法包括：接收一个或多个客户端反馈的模型参数；一个或多个客户端具有相同结构的语音模型；模型参数是客户端基于本地业务数据训练语音模型而产生的参数；若接收模型参数的时间戳与指定时间戳之间的间隔时长大于预设时长，则根据从指定时间戳开始所接收的一个或多个客户端反馈的模型参数进行计算，以确定语音模型的第一目标模型参数；将第一目标模型参数发送至客户端，以使客户端基于第一目标模型参数更新语音模型的模型参数，得到训练好的语音模型。本申请实施例提供的技术方案，不仅避免用户隐私数据的泄露，而且服务端无需存储客户端的所有用户数据，减少存储资源占用。

关键词：客户端模型参数语音模型目标模型参数时间戳用户隐私数据存储客户存储资源电子设备可读介质训练语音业务数据用户数据预设时长反馈服务端时长申请泄露发送占用更新

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基于私有数据保护的模型学习方法、装置及系统

基于私有数据保护的模型学习方法、装置及系统

引用

作者：刘磊 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11

本说明书实施例提供一种基于私有数据保护的模型学习方法、装置及系统。方法包括：联盟中的非集中计算平台成员对象将本地训练完成的学习模型的模型参数发送至联盟中的集中计算平台成员对象。集中计算平台成员对象通过多方安全计算得到... 详细信息

标准号: CN110795768B

本说明书实施例提供一种基于私有数据保护的模型学习方法、装置及系统。方法包括：联盟中的非集中计算平台成员对象将本地训练完成的学习模型的模型参数发送至联盟中的集中计算平台成员对象。集中计算平台成员对象通过多方安全计算得到的联盟中的至少两个成员对象的学习模型的模型参数，确定目标模型参数。集中计算平台成员对象将目标模型参数发送至联盟中的非集中计算平台成员对象。联盟中的非集中计算平台成员对象基于目标模型参数，对本地的学习模型进行调整。

关键词：成员对象计算平台目标模型参数模型参数发送装置及系统模型学习私有数据学习安全

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质子交换膜燃料电池的性能分析方法、装置及终端设备

质子交换膜燃料电池的性能分析方法、装置及终端设备

引用

作者：汪殿龙王梓鉴吴朝峰杨代军丁鑫健 050018 河北省石家庄市裕翔街26号

本发明适用于燃料电池技术领域，提供了一种质子交换膜燃料电池的性能分析方法、装置及终端设备，包括：获取质子交换膜燃料电池的极化数据；根据所述极化数据和所述质子交换膜燃料电池的预设稳态模型，确定所述质子交换膜燃料电池的差... 详细信息

标准号: CN113078335B

本发明适用于燃料电池技术领域，提供了一种质子交换膜燃料电池的性能分析方法、装置及终端设备，包括：获取质子交换膜燃料电池的极化数据；根据所述极化数据和所述质子交换膜燃料电池的预设稳态模型，确定所述质子交换膜燃料电池的差分进化算法；利用所述差分进化算法对所述极化数据重复进行变异、交叉和选择操作，在所述操作满足预设终止条件的情况下，确定所述预设稳态模型的目标模型参数；根据所述目标模型参数，分析所述质子交换膜燃料电池的性能。本发明方法可快速、简便地分析质子交换膜燃料电池的性能，提高了质子交换膜燃料电池活化研究和性能分析的效率。

关键词：质子交换膜燃料电池极化数据预设差分进化算法目标模型参数稳态模型性能分析燃料电池技术选择操作终端设备终止条件活化分析重复研究

来源：评论

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用于多级系统的模型训练方法、装置、设备及存储介质

用于多级系统的模型训练方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：鲍青波周晓阳万可 100000 北京市海淀区上地东路1号院3号楼四层

本公开涉及一种用于多级系统的模型训练方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：第一级系统向每个第二级系统发送待训练的网络攻击检测模型，每个第二级系统根据本地的网络攻击数据训练网络攻击检测模型，并将训练后的模型参数发... 详细信息

标准号: CN114124522A

本公开涉及一种用于多级系统的模型训练方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：第一级系统向每个第二级系统发送待训练的网络攻击检测模型，每个第二级系统根据本地的网络攻击数据训练网络攻击检测模型，并将训练后的模型参数发送至第一级系统；第一级系统将接收的多个模型参数进行聚合，生成目标模型参数，并根据目标模型参数更新网络攻击检测模型，以及向每个第二级系统发送更新后的网络攻击检测模型；重复以上步骤直至满足预设的停止条件，第一级系统根据当前的目标模型参数生成网络攻击检测模型。根据本公开的技术方案，应用于多级隐私环境下，在保护数据隐私的同时保证了网络攻击检测模型的准确度。

关键词：网络攻击检测第一级目标模型参数级系统模型参数发送存储介质多级系统模型训练数据训练数据隐私停止条件网络攻击准确度更新预设聚合隐私重复应用保证

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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: CN109937410A

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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任务调度训练方法、装置、设备及计算机可读存储介质

任务调度训练方法、装置、设备及计算机可读存储介质

引用

作者：史露强钟储建郭岳陈琪童铮 310000 浙江省杭州市解放东路19号

本发明公开了一种任务调度训练方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，任务调度训练方法包括：对待训练模型的计算任务进行任务划分，以获取所述计算任务对应的所有子任务，其中，所述子任务为并行计算子任务、或串行计算子任务、或... 详细信息

标准号: CN115309517A

本发明公开了一种任务调度训练方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，任务调度训练方法包括：对待训练模型的计算任务进行任务划分，以获取所述计算任务对应的所有子任务，其中，所述子任务为并行计算子任务、或串行计算子任务、或矩阵计算子任务；确定各所述子任务对应的集群，并根据各所述集群对各所述子任务进行计算处理，以获取各所述子任务对应的计算结果；对各所述计算结果进行整合，并将整合结果作为所述待训练模型的目标模型参数。本发明提高了模型训练的效率。

关键词：任务调度训练模型集群整合计算机可读存储介质目标模型参数并行计算串行计算计算处理矩阵计算模型训练

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