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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241-250 订阅

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详细简洁

排序：

脸部三维图像生成方法及相关设备

脸部三维图像生成方法及相关设备

引用

作者：林祥凯陈雅静张浩贤王盛者雪飞暴林超 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本公开实施例提供了一种脸部三维图像生成方法及相关设备。该方法包括：获取目标脸部颜色图像及其目标脸部深度图像；利用神经网络模型处理目标脸部颜色图像及其目标脸部深度图像，获得中间脸部颜色图像及其中间脸部深度图像；通过身份... 详细信息

标准号: CN111754622A

本公开实施例提供了一种脸部三维图像生成方法及相关设备。该方法包括：获取目标脸部颜色图像及其目标脸部深度图像；利用神经网络模型处理目标脸部颜色图像及其目标脸部深度图像，获得中间脸部颜色图像及其中间脸部深度图像；通过身份识别模型分别对目标脸部颜色图像和中间脸部颜色图像进行处理，获得身份识别损失；根据目标脸部颜色图像及中间脸部颜色图像、目标脸部深度图像及中间脸部深度图像和身份识别损失，确定目标损失；根据目标损失确定神经网络模型的目标模型参数；利用包括目标模型参数的神经网络模型处理目标脸部颜色图像及其目标脸部深度图像，获得目标脸部三维图像。本公开实施例的技术方案采用了人工智能技术。

关键词：脸部颜色深度图像图像神经网络模型身份识别目标模型参数处理目标三维图像人工智能技术获取目标损失确定

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融合公域数据和私有数据的联盟学习方法、装置和系统

融合公域数据和私有数据的联盟学习方法、装置和系统

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

本说明书实施例公开了一种融合公域数据和私有数据的联盟学习方法、装置和系统，在所述方法中，联盟中的第二成员节点对至少两个第一成员节点发送的模型参数进行整合后，还基于公域数据对整合得到的第一目标模型参数进行了更新，得到第... 详细信息

标准号: CN110874650B

本说明书实施例公开了一种融合公域数据和私有数据的联盟学习方法、装置和系统，在所述方法中，联盟中的第二成员节点对至少两个第一成员节点发送的模型参数进行整合后，还基于公域数据对整合得到的第一目标模型参数进行了更新，得到第二目标模型参数，然后将所述第二目标模型参数发送至所述联盟中的第一成员节点，以使联盟中的第一成员节点基于所述第二目标模型参数和本地数据再次进行本地训练。

关键词：目标模型参数成员节点域数据整合发送模型参数私有数据融合更新学习

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语言模型训练、数据处理方法、装置、设备、介质及产品

语言模型训练、数据处理方法、装置、设备、介质及产品

引用

作者：朱泽润 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

本公开提供了一种语言模型训练、数据处理方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能领域，尤其涉及自然语言处理、深度学习、知识图谱领域。具体实现方案为：获取已标注的第一训练数据和未标注的第二训练数据；第一训练数据和第二训... 详细信息

标准号: CN114611625A

本公开提供了一种语言模型训练、数据处理方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能领域，尤其涉及自然语言处理、深度学习、知识图谱领域。具体实现方案为：获取已标注的第一训练数据和未标注的第二训练数据；第一训练数据和第二训练数据为文本数据；对第二训练数据进行数据扩展处理，获得第二训练数据对应的扩展数据；以第一训练数据的标签作为第一训练数据在待训练的语言模型的比对数据，计算获得第一损失值；以扩展数据作为对应的第二训练数据在语言模型的比对数据，计算获得第二损失值；若确定第一损失值和第二损失值之和满足损失条件，则确定语言模型训练结束，获得语言模型的目标模型参数。本公开的技术方案提高了语言模型的模型精度。

关键词：训练数据语言模型语言模型训练比对数据扩展数据标注目标模型参数人工智能领域自然语言处理数据处理数据扩展文本数据图谱标签学习

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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: CN111007565B

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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基于迁移学习的模型生成方法、装置和计算机设备

基于迁移学习的模型生成方法、装置和计算机设备

引用

作者：廖希洋 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

本申请涉及人工智能领域，提供一种基于迁移学习的模型生成方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取预设的二型糖尿病干预模型；获取二型糖尿病干预模型的目标模型参数；基于迁移学习，使用目标模型参数对预设的第二强化学习... 详细信息

标准号: CN113421638B

本申请涉及人工智能领域，提供一种基于迁移学习的模型生成方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取预设的二型糖尿病干预模型；获取二型糖尿病干预模型的目标模型参数；基于迁移学习，使用目标模型参数对预设的第二强化学习模型的模型参数进行初始化，得到初始化后的第二强化学习模型；获取预先采集的一型糖尿病患者随访数据；基于一型糖尿病患者随访数据对初始化后的第二强化学习模型进行训练，得到与一型糖尿病患者随访数据对应的一型糖尿病干预模型。本申请能够降低生成一型糖尿病干预模型的构建成本，提高一型糖尿病干预模型的构建效率。本申请还可以应用于区块链领域，上述一型糖尿病干预模型可以存储于区块链上。

关键词：糖尿病干预患者随访强化学习初始化目标模型参数构建区块预设申请迁移人工智能领域计算机设备存储介质模型参数模型生成数据对应存储采集学习应用

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一种基于联邦学习的多站点医学数据分析方法及系统

一种基于联邦学习的多站点医学数据分析方法及系统

引用

作者：朱旗杨启鸣王明明邵伟张道强 210016 江苏省南京市江宁区将军路29号

本发明涉及一种基于联邦学习的多站点医学数据分析方法及系统，该方法包括：根据多个源站点数据集在本地学习得到多个源站点模型；将各源站点模型参数发送至目标站点，获取各源站点对应的目标站点数据集的伪标签和预测值，将各预测值整... 详细信息

标准号: CN115310130A

本发明涉及一种基于联邦学习的多站点医学数据分析方法及系统，该方法包括：根据多个源站点数据集在本地学习得到多个源站点模型；将各源站点模型参数发送至目标站点，获取各源站点对应的目标站点数据集的伪标签和预测值，将各预测值整合得到预测值集合，并将该预测值集合作为辅助数据集；搭建初始模型，根据辅助数据集对初始模型进行训练，得到训练好的辅助模型；将各源站点模型和辅助模型进行聚合得到目标模型；获取目标模型参数，根据目标模型参数对各源站点模型进行参数优化，得到优化后的源站点模型；优化后的源站点模型用于对待测样本数据进行医学分析。本发明能够在避免隐私泄露的前提下实现数据的共享，并提高医学数据分析的精度。

关键词：源站点医学数据分析辅助数据集预测初始模型辅助模型模型参数目标站点数据集集合目标模型参数参数优化获取目标目标模型样本数据医学分析隐私泄露整合聚合优化站点标签发送共享学习

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一种图像质量评估模型训练方法、装置、设备及介质

一种图像质量评估模型训练方法、装置、设备及介质

引用

作者：马骏杨涛杨钰群杜天昊 100089 北京市海淀区中关村大街18号12层1211-55

本申请提供了一种图像质量评估模型训练方法、装置、设备及介质，该方法包括：将采集到的包含目标对象的多个待选样本图像分为训练样本集、测试样本集和元训练集；构建初始评估模型；将任一目标批次元训练集对应的独立模型参数替换初始... 详细信息

标准号: CN115187569A

本申请提供了一种图像质量评估模型训练方法、装置、设备及介质，该方法包括：将采集到的包含目标对象的多个待选样本图像分为训练样本集、测试样本集和元训练集；构建初始评估模型；将任一目标批次元训练集对应的独立模型参数替换初始评估模型的初始模型参数，并使用目标批次元训练集对该初始评估模型进行训练，得到各个批次元训练集对应调整后的过程模型参数；根据各个过程模型参数匹配的权值，计算得到目标模型参数，并在满足预设的收敛条件时，使用测试样本集对包含目标模型参数的目标评估模型进行验证，达到预设训练要求后，完成训练。本申请方法在持续训练的过程中不会遗忘较先进行训练的样本特征，泛化能力强，准确度高。

关键词：评估模型训练集过程模型参数目标模型参数预设初始模型参数图像质量评估测试样本集训练样本集准确度参数替换独立模型模型训练目标对象使用测试收敛条件训练要求样本特征能力强样本集构建申请匹配遗忘采集图像验证

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一种私有数据保护的模型学习方法、装置及系统

一种私有数据保护的模型学习方法、装置及系统

引用

作者：宋博文奚冬博 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。其中，方法包括：联盟中的非赋能成员对象基于属于私有数据的风险特征集合，对本地的风控模型进行训练，得到本地的风控模型的模型参数，其中，所述风险特征集合包... 详细信息

标准号: CN111401913A

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。其中，方法包括：联盟中的非赋能成员对象基于属于私有数据的风险特征集合，对本地的风控模型进行训练，得到本地的风控模型的模型参数，其中，所述风险特征集合包含有交易样本数据中的交易逻辑拓扑的图特征。所述联盟中的非赋能成员对象将本地的风控模型的模型参数发送至所述联盟中的赋能成员对象。所述赋能成员对象基于所述联盟中的至少两个成员对象的风控模型的模型参数，确定目标模型参数。所述赋能成员对象将所述目标模型参数发送至所述联盟中的非赋能成员对象。接收到所述目标模型参数的非赋能成员对象，基于所述目标模型参数，对本地的风控模型进行调整。

关键词：成员对象赋能风控目标模型参数模型参数私有数据特征集合发送装置及系统交易逻辑模型学习样本数据拓扑交易

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一种数据处理模型发布方法、装置、服务器及存储介质

一种数据处理模型发布方法、装置、服务器及存储介质

引用

作者：徐晨华朱何进李特 200000 上海市黄浦区北京东路666号H区(东座)12G室

本发明实施例公开了一种数据处理模型发布方法、装置、服务器及存储介质，其中，该方法包括：接收终端发送的账户信息以及所述终端的网络标识；分别对所述网络标识以及所述账户信息进行身份验证，并在所述网络标识以及所述账户信息均身... 详细信息

标准号: CN109508485A

本发明实施例公开了一种数据处理模型发布方法、装置、服务器及存储介质，其中，该方法包括：接收终端发送的账户信息以及所述终端的网络标识；分别对所述网络标识以及所述账户信息进行身份验证，并在所述网络标识以及所述账户信息均身份验证通过之后，接收所述终端发送的模型发布指令，所述模型发布指令携带目标模型的标识；根据所述目标模型的标识从参数数据库中，获取与所述目标模型对应的目标模型参数；利用所述目标模型参数对所述目标模型进行参数配置，得到参数配置后的目标模型，并发布所述参数配置后的目标模型。采用本发明实施例，可以自动配置模型参数以及发布模型，从而提高模型参数的配置效率以及模型发布的效率。

关键词：目标模型参数配置模型发布网络标识账户信息目标模型参数身份验证发布指令数据处理模型自动配置模型参数数据库存储介质接收终端模型参数终端发送服务器终端发送携带配置

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联邦学习方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备

联邦学习方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备

引用

作者：马鑫包仁义蒋锦鹏 100191 北京市海淀区花园北路35号9号楼8层801

本公开属于机器学习领域，涉及一种联邦学习方法及装置、存储介质、电子设备。该方法包括：将与目标模型对应的当前模型参数分别发送至每一客户端，以接收每一客户端发送的第一模型参数；根据多个第一模型参数确定与目标模型对应的初始... 详细信息

标准号: CN114819192A

本公开属于机器学习领域，涉及一种联邦学习方法及装置、存储介质、电子设备。该方法包括：将与目标模型对应的当前模型参数分别发送至每一客户端，以接收每一客户端发送的第一模型参数；根据多个第一模型参数确定与目标模型对应的初始目标模型参数；根据初始目标模型参数与当前模型参数之间的目标修正关系，对初始目标模型参数进行修正，得到目标模型参数；将目标模型参数发送至每一客户端，以使每一客户端再次对目标模型参数进行更新，直至更新后的目标模型参数满足迭代结束条件，将更新后的目标模型参数确定为与目标模型对应的最优模型参数。在本公开中，通过对初始目标模型参数进行修正，提高了最终确定出的最优模型参数的准确度。

关键词：模型参数目标模型参数初始目标客户端目标模型最优模型发送修正更新迭代结束条件机器学习领域准确度存储介质电子设备学习

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