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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61-70 订阅

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详细简洁

排序：

语音识别方法及装置

语音识别方法及装置

引用

作者：谢鲁源 100085 北京市海淀区上地西路6号2幢2层201-H2-6

本申请提出了一种语音识别方法及装置，在唤醒词识别模型的训练阶段，训练了适用于不同语速类别的语音数据的唤醒词识别的模型参数，在用户需要语音唤醒待唤醒对象(如任一终端或其安装的任一应用等)的情况下，获取相应的待识别语音数据... 详细信息

标准号: CN113782014B

本申请提出了一种语音识别方法及装置，在唤醒词识别模型的训练阶段，训练了适用于不同语速类别的语音数据的唤醒词识别的模型参数，在用户需要语音唤醒待唤醒对象(如任一终端或其安装的任一应用等)的情况下，获取相应的待识别语音数据，先对其进行语速识别，得到其语速识别结果，选择与其相匹配的目标模型参数后，再将待识别语音数据输入采用该目标模型参数的唤醒词识别模型进行处理，相对于采用固定模型参数对各种语速的语音数据进行唤醒词识别处理，提高了待识别语音数据的唤醒词识别结果的精准度，从而提高了待唤醒对象的唤醒率。

关键词：唤醒词识别语音数据目标模型参数语音数据输入固定模型模型参数训练阶段用户需要语音识别精准度匹配语音终端申请应用

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神经网络模型的不确定性估计方法及其相关设备

神经网络模型的不确定性估计方法及其相关设备

引用

作者：赵杰黄增荣解壁伟李兴权 518000 广东省深圳市南山区兴科一街2号

本申请公开了一种神经网络模型的不确定性估计方法及其相关设备，属于数据处理领域，本申请输入待分析数据，基于预设神经网络模型对待分析数据进行预测处理，得到待分析数据的分析结果，分析结果包括待分析数据的预测值和预设神经网络... 详细信息

标准号: CN116307216A

本申请公开了一种神经网络模型的不确定性估计方法及其相关设备，属于数据处理领域，本申请输入待分析数据，基于预设神经网络模型对待分析数据进行预测处理，得到待分析数据的分析结果，分析结果包括待分析数据的预测值和预设神经网络模型的不确定性估计；预设神经网络模型是通过对预设待训练模型中目标模型参数的待定参数进行训练后得到的，目标模型参数是通过将预设待训练模型中的原始模型参数由点值替换为spike and slab分布得到的，分析结果是通过对训练后得到的预设神经网络模型中的目标模型参数进行随机抽样，并基于随机抽样得到的目标神经网络模型对待分析数据进行预测得到的。

关键词：神经网络模型预设分析数据目标模型参数不确定性随机抽样训练模型数据处理领域目标神经网络模型预测处理原始模型预测申请替换

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电路控制方法、装置、车辆及存储介质

电路控制方法、装置、车辆及存储介质

引用

作者：王俊龙郑乐平王亮薛鹏辉 518118 广东省深圳市坪山区比亚迪路3009号

本公开涉及一种电路控制方法、装置、车辆及存储介质。该方法包括：获取目标电路对应的预设控制周期以及当前的目标占空比；根据目标电路的当前电路电流、目标占空比和预设控制周期，从预设状态空间模型的多个候选模型参数组中确定每个... 详细信息

标准号: CN116937976A

本公开涉及一种电路控制方法、装置、车辆及存储介质。该方法包括：获取目标电路对应的预设控制周期以及当前的目标占空比；根据目标电路的当前电路电流、目标占空比和预设控制周期，从预设状态空间模型的多个候选模型参数组中确定每个目标子周期对应的目标模型参数；根据预设状态空间模型和目标模型参数控制目标电路的电路拓扑状态；其中，上述目标电路为双向直流变换电路，上述预设控制周期包括至少一个过渡子周期，该过渡子周期对应的目标电路拓扑状态包括第一拓扑状态和第二拓扑状态，第一拓扑状态和第二拓扑状态的电流路径不同。

关键词：拓扑状态控制周期目标电路子周期预设目标模型参数目标占空比空间模型预设状态电路双向直流变换电路存储介质电流路径电路电流电路控制电路拓扑候选模型获取目标控制目标参数组

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一种用于温度控制的带钢分层方法和装置

一种用于温度控制的带钢分层方法和装置

引用

作者：武振威南宁任存杰罗旭烨 100040 北京市石景山区石景山路

本发明涉及热轧板带的技术领域，具体涉及一种用于温度控制的带钢分层方法和装置，该方法包括：获取待分层带钢的总厚度，并根据所述总厚度确定所述待分层带钢的目标温度层数；获取服从正态分布的温度分层模型，并根据所述目标温度层数... 详细信息

标准号: CN111651884B

本发明涉及热轧板带的技术领域，具体涉及一种用于温度控制的带钢分层方法和装置，该方法包括：获取待分层带钢的总厚度，并根据所述总厚度确定所述待分层带钢的目标温度层数；获取服从正态分布的温度分层模型，并根据所述目标温度层数确定所述温度分层模型的目标模型参数；将所述总厚度、所述目标温度层数和所述目标模型参数代入所述温度分层模型中，以获得每个温度层的厚度；根据所述每个温度层的厚度对所述待分层带钢进行分层。本发明通过所述服从正态分布的温度分层模型计算每个温度层的厚度，更符合温度的实际变化规律，提高了所述温度层厚度计算的准确性，根据每个温度层的厚度进行分层，从而提高了带钢分层的精确度。

关键词：温度层分层带钢温度分层正态分布目标模型参数方法和装置变化规律厚度计算厚度确定模型计算热轧板带

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联邦学习的参数聚合方法和装置

联邦学习的参数聚合方法和装置

引用

作者：张黎刘维炜陈广辉 310000 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路998号5幢608室

本申请提供一种联邦学习的参数聚合方法和装置，其中方法包括：获取目标用户当前聚合节点上传的模型参数密文、模型准确率和密文审计证明，基于模型参数密文、模型准确率和密文审计证明对目标模型参数密文进行聚合以得到电力数据分析模... 详细信息

标准号: CN115186285B

本申请提供一种联邦学习的参数聚合方法和装置，其中方法包括：获取目标用户当前聚合节点上传的模型参数密文、模型准确率和密文审计证明，基于模型参数密文、模型准确率和密文审计证明对目标模型参数密文进行聚合以得到电力数据分析模型当前聚合节点对应的模型参数更新值，模型参数密文是目标用户基于各自的加密随机数集合对当前聚合节点对应的本地模型参数进行加密得到的，当前聚合节点对应的本地模型参数是目标用户对本地电力数据分析模型训练得到的，加密随机数集合是基于各用户两两之间的共享随机数确定的，模型准确率是基于测试集对目标用户的本地模型进行测试得到的，能保证模型准确性和训练效率，并防止数据泄露。

关键词：模型参数聚合节点密文目标用户准确率电力数据分析加密随机数聚合集合模型参数更新目标模型参数方法和装置模型准确性随机数确定获取目标模型训练数据泄露训练效率测试集审计上传加密测试共享申请保证学习

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模型训练方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

模型训练方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

引用

作者：岳家名姚旭峰沈小勇吕江波 518051 广东省深圳市南山区前海嘉里中心T2栋22层

本申请提供一种模型训练方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域。方法包括：将获取的训练数据集划分为多个训练任务；通过各个训练任务中的第一支持集，对初始文字识别模型进行训练，得到各个训练任务对应... 详细信息

标准号: CN115457572A

本申请提供一种模型训练方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域。方法包括：将获取的训练数据集划分为多个训练任务；通过各个训练任务中的第一支持集，对初始文字识别模型进行训练，得到各个训练任务对应的模型参数和已训练文字识别模型；通过各个训练任务中的第一请求集，对各个训练任务对应的已训练文字识别模型进行测试，得到各个训练任务对应的已训练文字识别模型的损失函数；通过多个损失函数确定目标模型参数，基于目标模型参数确定训练好的文字识别模型。采用本申请能够克服在需要识别的语言种类比较多，部署的模型数量也较多，导致占用的硬件资源比较多的问题。

关键词：文字识别目标模型参数损失函数计算机可读存储介质人工智能技术计算机设备训练数据集模型参数模型训练硬件资源申请占用测试语言部署

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用于工业设备的故障预测方法、装置、设备及存储介质

用于工业设备的故障预测方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：周正 266101 山东省青岛市崂山区海尔路1号

本申请涉及工业设备故障检测技术领域，公开一种用于工业设备的故障预测方法，应用于工业设备，包括获取所述工业设备的当前模型参数并发送至所述工业设备相关联的服务器，所述当前模型参数由所述工业设备通过第一模型对运行数据进行模... 详细信息

标准号: CN115730693A

本申请涉及工业设备故障检测技术领域，公开一种用于工业设备的故障预测方法，应用于工业设备，包括获取所述工业设备的当前模型参数并发送至所述工业设备相关联的服务器，所述当前模型参数由所述工业设备通过第一模型对运行数据进行模型训练获得；获取所述服务器发送的目标模型参数，所述目标模型参数由所述服务器通过第二模型对所述当前模型参数进行模型训练获得并发送至所述工业设备；根据所述目标模型参数，获得预测特征数据；根据所述预测特征数据与所述工业设备的故障特征数据，确定所述工业设备的使用寿命。该方法能够提升工业设备故障预测的精准度。本申请还公开一种用于工业设备的故障预测装置、设备及存储介质。

关键词：工业设备目标模型参数模型参数工业设备故障模型训练特征数据预测服务器故障预测装置检测技术领域服务器发送发送存储介质故障特征故障预测使用寿命运行数据精准度申请关联应用

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一种医学影像检测方法、装置、设备和存储介质

一种医学影像检测方法、装置、设备和存储介质

引用

作者：刘君茹陈琪文黎书畅 210048 江苏省南京市化学工业园区晓山路106号02幢305室

本发明实施例公开了一种医学影像检测方法、装置、设备和存储介质。其中，该方法由至少一个客户端执行，包括：接收服务器下发的训练模型，基于客户端本地存储的医学影像数据对训练模型进行训练；将待上传模型参数集合中的模型参数上传... 详细信息

标准号: CN111652863A

本发明实施例公开了一种医学影像检测方法、装置、设备和存储介质。其中，该方法由至少一个客户端执行，包括：接收服务器下发的训练模型，基于客户端本地存储的医学影像数据对训练模型进行训练；将待上传模型参数集合中的模型参数上传至服务器，以供服务器根据待上传模型参数集合中的模型参数进行联盟聚合得到训练模型的目标模型参数；根据目标参数对训练模型进行训练确定目标训练模型，并基于目标训练模型对客户端本地接收的医学影像进行诊断预测。本实施例的技术方案，将作为训练集的医学影像数据存储于客户端本地中，并且在客户端本地进行诊断预测，避免了由于数据上传到服务器所带来的隐私泄露，保护了隐私数据的安全性。

关键词：客户端模型参数训练模型上传服务器医学影像数据目标训练医学影像存储集合目标模型参数接收服务器诊断存储介质目标参数隐私数据隐私泄露训练集预测聚合检测

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一种基于深度学习的DDoS攻击回溯抵御方法

一种基于深度学习的DDoS攻击回溯抵御方法

引用

作者：肖军弼张刚华力 266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号

本发明公开了一种基于深度学习的DDoS攻击回溯抵御方法，该方法包含：将途径流量标记路径标签；确定与所述业务相适用的目标模型参数，构建深度检测模型进行流量性质的初步检测；进行基于熵计算的二次检测，精细化筛选性质不明的可疑流... 详细信息

标准号: CN112422584A

本发明公开了一种基于深度学习的DDoS攻击回溯抵御方法，该方法包含：将途径流量标记路径标签；确定与所述业务相适用的目标模型参数，构建深度检测模型进行流量性质的初步检测；进行基于熵计算的二次检测，精细化筛选性质不明的可疑流量，将误判的合法流量从中剔除，提高准确性；进行回溯抵御，反向回溯恶意流量的转发路径，生成过滤器并计算其分数，依据过滤器下发控制流表，随时间降低相应过滤器的分数，动态更新过滤器状态；对异常信息进行日志保存和文本化信息输出。本发明的方法能够适用于应用SDN网络架构的工业互联网场景中，并对工业互联网流量信息进行分析与检测，在源头抵御DDoS攻击，显著提高了反应敏感度、检测精度及抵御强度。

关键词：回溯过滤器工业互联网检测目标模型参数过滤器状态生成过滤器动态更新恶意流量二次检测可疑流量流量标记流量信息路径标签日志保存深度检测时间降低网络架构下发控制信息输出异常信息转发路径误判精细化敏感度文本化构建流表剔除筛选场景源头应用合法分析学习

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一种基于矩阵分解的税务数据安全图神经网络训练方法

一种基于矩阵分解的税务数据安全图神经网络训练方法

引用

作者：师斌刘奥张纪强赵锐潘天泽董博郑庆华 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

本发明一种基于矩阵分解的税务数据安全图神经网络训练方法，包括：首先，对税务数据图的邻接矩阵部分利用外部服务器进行安全的特征值分解，并将获得的特征值分解结果分成多个部分，与特征向量矩阵做运算，生成多个可分发的邻接矩阵；... 详细信息

标准号: CN116861152A

本发明一种基于矩阵分解的税务数据安全图神经网络训练方法，包括：首先，对税务数据图的邻接矩阵部分利用外部服务器进行安全的特征值分解，并将获得的特征值分解结果分成多个部分，与特征向量矩阵做运算，生成多个可分发的邻接矩阵；其次，对税务数据图的特征矩阵部分，进行差分隐私；再次，税务数据拥有着通过参数服务器将分解后的邻接矩阵与差分隐私后的特征矩阵分发给各计算方进行模型训练；最后，计算方将计算结果返回给税务数据拥有者，经过参数服务器整合更新获得目标模型参数。本发明拓扑秘密分享及邻接矩阵特征值分解的方式，将原始税务数据进行了安全的分解，进而借助外部算力资源实现了对税务数据的高效分析建模，提高了分析效率。

关键词：税务数据邻接矩阵特征值分解参数服务器特征矩阵隐私分发目标模型参数神经网络训练特征向量矩阵外部服务器分解分析效率矩阵分解模型训练安全建模拓扑整合运算返回秘密外部更新分析

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