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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

分类表

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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221-230 订阅

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详细简洁

排序：

光伏阵列的异常检测方法、装置、电子设备及存储介质

光伏阵列的异常检测方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：田鸿翔范吉祥周文辉陆昕原张晓燕张洋彭文博赵东明陈雄飞李晓磊王立闯李孟蕾刘云高虎罗丽珍朱纹哲 650000 云南省昆明市盘龙区北京路延长线华能综合楼21楼

本公开提出一种光伏阵列的异常检测方法、装置、电子设备及存储介质。包括：获取光伏阵列的多个运行数据，并构建初始光伏阵列模型，初始光伏阵列模型具有对应的模型参数，再采用花授粉算法对模型参数进行处理，确定目标模型参数解，并... 详细信息

标准号: CN115037245A

本公开提出一种光伏阵列的异常检测方法、装置、电子设备及存储介质。包括：获取光伏阵列的多个运行数据，并构建初始光伏阵列模型，初始光伏阵列模型具有对应的模型参数，再采用花授粉算法对模型参数进行处理，确定目标模型参数解，并采用目标模型参数解对初始光伏阵列模型进行调整，得到目标光伏阵列模型，再根据多个运行数据和目标光伏阵列模型，确定光伏阵列的异常检测结果，由于是采用花授粉算法对初始光伏阵列模型的模型参数进行求解处理，能够有效地提升模型参数求解的准确度，进而能够有效地提升光伏阵列模型的模型构建效果，从而能够在将构建得到的目标光伏阵列模型用于光伏阵列的异常检测时，有效地提升光伏阵列的异常检测效果。

关键词：光伏阵列模型参数异常检测有效地目标模型参数运行数据求解授粉构建算法存储介质电子设备模型构建准确度

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广告流量预测方法及装置

广告流量预测方法及装置

引用

作者：佘一夫丁玉成张雄虎姜昆鹏杨运超何亮 410003 湖南省长沙市开福区湖南国际会展中心北四楼

本发明提供了一种广告流量预测方法及装置，该方法包括：当需要预测广告流量时，获取历史流量数据；获取各个模型参数备选区间，依据每个模型参数备选区间中包含的各个模型参数，确定各个模型参数组；从各个模型参数组中确定目标模型参... 详细信息

标准号: CN111310988A

本发明提供了一种广告流量预测方法及装置，该方法包括：当需要预测广告流量时，获取历史流量数据；获取各个模型参数备选区间，依据每个模型参数备选区间中包含的各个模型参数，确定各个模型参数组；从各个模型参数组中确定目标模型参数组，并将目标模型参数组应用至广告流量模型中，获得目标广告流量模型；设置未来时间段对应的时间参数，并将时间参数及历史流量数据输入至目标广告流量模型中，触发目标广告流量模型输出预测值，并将所述预测值作为目标广告位在未来时间段内的广告流量。应用本发明提供的方法，可以通过确定目标模型参数组，并将目标模型参数组应用至广告流量模型上，通过广告流量模型和历史流量数据，实现对广告流量的预测。

关键词：流量模型模型参数目标模型参数目标广告广告历史流量数据时间参数时间段组应用备选预测流量预测输出预测触发应用

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面向软件定义卫星的神经网络模型可复用训练方法、装置

面向软件定义卫星的神经网络模型可复用训练方法、装置

引用

作者：赵岩赵军锁王欣欣 100000 北京市海淀区中关村南四街4号

本申请提供一种面向软件定义卫星的神经网络模型可复用训练方法、装置，涉及卫星数据处理技术领域。该方法包括：获取卫星应用模型的训练请求，提取目标神经网络模型的目标骨干网络；根据目标骨干网络的标识和预设超参数，从预设的网络... 详细信息

标准号: CN112949711A

本申请提供一种面向软件定义卫星的神经网络模型可复用训练方法、装置，涉及卫星数据处理技术领域。该方法包括：获取卫星应用模型的训练请求，提取目标神经网络模型的目标骨干网络；根据目标骨干网络的标识和预设超参数，从预设的网络模型库中目标骨干网络对应的预训练超参数中，确定目标预训练超参数；将目标骨干网络模型参数与预设模型参数进行融合，得到目标模型参数；根据第一卫星样本数据、预设超参数，和目标模型参数，对目标神经网络模型进行参数训练，得到卫星应用模型。通过本申请，提高卫星应用模型的训练效率。

关键词：骨干网络预设网络模型卫星应用目标模型参数模型参数目标神经神经网络模型卫星数据处理参数训练训练请求训练效率样本数据卫星可复用申请融合

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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: CN110795768A

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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基于元学习的自适应语音识别方法、装置、设备及介质

基于元学习的自适应语音识别方法、装置、设备及介质

引用

作者：罗剑王健宗程宁 518000 广东省深圳市福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本申请公开了一种基于元学习的自适应语音识别方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，可以解决目前在对语音识别模型进行说话人自适应调节时，需要人工预先根据不同说话人类型进行调整准则的设计，设计过程繁琐、工作量较大，... 详细信息

标准号: CN112562648A

本申请公开了一种基于元学习的自适应语音识别方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，可以解决目前在对语音识别模型进行说话人自适应调节时，需要人工预先根据不同说话人类型进行调整准则的设计，设计过程繁琐、工作量较大，并且无法涵盖所有参数调整情况，进而导致语音识别效果不佳的问题。其中方法包括：利用预处理后的样本语音数据训练语音识别模型以及元学习适应模型；基于所述元学习适应模型，将所述语音识别模型的初始模型参数调整为与目标语音类型匹配的目标模型参数；利用配置有所述目标模型参数的语音识别模型识别所述目标语音类型下的目标语音。本申请适用于对语音的自适应识别。

关键词：语音识别目标语音目标模型参数预处理初始模型参数人工智能技术自适应调节自适应识别参数调整模型识别设计过程数据训练样本语音自适应申请学习匹配工作量语音涵盖配置

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三维频率域全声波成像方法及装置

三维频率域全声波成像方法及装置

引用

作者：张德耀杨顶辉 100084 北京市海淀区双清路30号

本说明书一个或多个实施例公开了一种三维频率域全波形声波成像方法及装置，用以解决现有全波形声波成像方法中频率域正演模拟时常用差分方法存在的严重数值频散问题，以及全波形反演时容易陷入局部极小值的问题。所述方法包括：确定三... 详细信息

标准号: CN111007565A

本说明书一个或多个实施例公开了一种三维频率域全波形声波成像方法及装置，用以解决现有全波形声波成像方法中频率域正演模拟时常用差分方法存在的严重数值频散问题，以及全波形反演时容易陷入局部极小值的问题。所述方法包括：确定三维均匀介质下的频率域声波方程；频率域声波方程包含以下参数：频率域波场、声波传播的角频率、空间位置坐标、频率域震源及声波传播速度；获取对频率域声波进行全声波反演的初始模型，根据初始模型确定所述全声波反演的目标函数；根据频率域声波方程以及利用近似解析离散化NAD方法对频率域声波方程对应的真实模型的正演结果，对目标函数进行反演，得到目标模型参数；根据目标模型参数确定目标反演模型。

关键词：频率域声波方程反演声波全波形目标模型参数初始模型目标函数声波成像声波传播三维空间位置坐标反演模型均匀介质真实模型正演模拟角频率离散化中频率震源波场解析近似

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可控离散杆战斗部杀伤切口长度确定方法

可控离散杆战斗部杀伤切口长度确定方法

引用

作者：王宏波叶蒙蒙庄志洪李寒李世程金煌煌 210094 江苏省南京市孝陵卫200号

本发明公开一种可控离散杆战斗部杀伤切口长度确定方法，包括如下步骤：(10)初始参数获取：获取目标模型参数和可控离散杆战斗部初始参数；(20)可控离散杆战斗部轨迹计算：根据离散杆战斗部初始参数，确定可控离散杆战斗部每根杆条重心... 详细信息

标准号: CN108776733B

本发明公开一种可控离散杆战斗部杀伤切口长度确定方法，包括如下步骤：(10)初始参数获取：获取目标模型参数和可控离散杆战斗部初始参数；(20)可控离散杆战斗部轨迹计算：根据离散杆战斗部初始参数，确定可控离散杆战斗部每根杆条重心及端点的初始位置，及径向运动过程中每根杆条重心及端点的实时位置，求得杆条端点绕自身长轴旋转的角速度，进而得到旋转运动后端点的实时位置，得到离散杆战斗部轨迹；(30)切口长度计算：根据可控离散杆战斗部轨迹和目标模型参数，计算每根杆条对每个目标面元的切口长度，求得单位面元的切口长度，最后计算离散杆战斗部对目标杀伤的切口长度。本发明对杆条在运动过程中面元杀伤的切口长度确定准确度高。

关键词：战斗部可控初始参数根杆杀伤长度确定实时位置面元目标模型参数重心准确度长度计算轨迹计算获取目标径向运动模型参数运动过程目标面长轴对杆杆条

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序列数据处理方法、装置、设备及存储介质

序列数据处理方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：燕鹏举 311121 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路998号18幢704室

本发明公开一种注意力模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括训练样本及其标签；通过所述注意力模型对所述训练样本进行处理，获得所述注意力模型的预测结果和注意力向量；根据所述... 详细信息

标准号: CN110929869B

本发明公开一种注意力模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括训练样本及其标签；通过所述注意力模型对所述训练样本进行处理，获得所述注意力模型的预测结果和注意力向量；根据所述训练样本的预测结果及其标签，获得固有损失函数；根据所述固有损失函数和所述注意力向量确定总损失函数；基于所述总损失函数更新所述注意力模型的模型参数，获得所述注意力模型的目标模型参数。本发明使得注意力模型在训练过程中对注意力向量进行优化，从而可实现提高注意力模型的收敛速度。

关键词：注意力模型损失函数训练样本注意力训练数据预测结果向量标签目标模型参数计算机设备存储介质模型参数向量确定训练过程收敛更新优化

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用于帖子推荐的方法、电子设备和存储介质

用于帖子推荐的方法、电子设备和存储介质

引用

作者：顾茂杰彭飞唐文斌 201207 上海市浦东新区自由贸易试验区芳春路400号1幢3层

本公开的实施例涉及用于帖子推荐的方法、电子设备和计算机存储介质，涉及信息处理领域。根据该方法，获取与多个神经网络模型相关联的多个第一模型参数集；基于多个第一模型参数集，经由随机丢弃层，生成多个第二模型参数集；基于多个... 详细信息

标准号: CN113836438A

本公开的实施例涉及用于帖子推荐的方法、电子设备和计算机存储介质，涉及信息处理领域。根据该方法，获取与多个神经网络模型相关联的多个第一模型参数集；基于多个第一模型参数集，经由随机丢弃层，生成多个第二模型参数集；基于多个第二模型参数集，经由混合专家层，生成目标模型参数集；基于目标模型参数集以及与目标场景中的多个用户相关联的用户属性数据和帖子点击数据，训练目标神经网络模型，以生成经训练的目标神经网络模型和多个用户特征表示；以及基于多个用户特征表示，经由经训练的目标神经网络模型，预测关于用户针对帖子的点击概率，以用于推荐帖子。由此，能够实现多个场景的模型参数迁移到目标场景，提高了模型训练速度。

关键词：模型参数帖子目标模型参数神经网络模型目标场景目标神经网络模型用户特征计算机存储介质信息处理领域用户属性数据关联点击概率电子设备模型训练训练目标点击数丢弃迁移场景预测

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在线训练方法、装置、系统及计算机可读存储介质

在线训练方法、装置、系统及计算机可读存储介质

引用

作者：姜春阳孔东营 100084 北京市海淀区中关村东路1号院8号楼20层B2201

本公开是关于一种在线训练方法、装置、系统及计算机可读存储介质，属于深度学习领域。所述方法将深度神经网络模型的所有模型参数分成多个部分，当获取到实时的训练样本数据时，采用与该实时训练数据对应的模型参数对该深度神经网络模... 详细信息

标准号: CN109635948A

本公开是关于一种在线训练方法、装置、系统及计算机可读存储介质，属于深度学习领域。所述方法将深度神经网络模型的所有模型参数分成多个部分，当获取到实时的训练样本数据时，采用与该实时训练数据对应的模型参数对该深度神经网络模型进行训练，得到每个模型参数的梯度信息；基于每个模型参数的梯度信息以及与该实时训练数据对应的模型参数，获取至少一个目标模型参数；基于该至少一个目标模型参数以及该每个模型参数的梯度信息，更新该深度神经网络模型，来实现在线训练模型的目的。

关键词：模型参数神经网络模型梯度信息目标模型参数实时训练数据对应计算机可读存储介质训练样本数据在线训练模型在线训练更新学习

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