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公开(公告)号：CN111414539A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010197501.9
申请日：2020-03-19
Applicant: 清华大学 , 智者四海(北京)技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/435 , G06F16/335 , G06Q30/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及一种基于特征增强的推荐系统神经网络训练方法及装置，所述方法包括：将第一训练集中的多个第一样本，输入第t轮待训练的神经网络中进行处理，得到与多个第一样本对应的预测分值；根据多个第一样本的特征信息及与多个第一样本对应的预测分值，分别确定神经网络对各个属性的关注度；根据关注度阈值及神经网络对各个属性的关注度，分别确定各个属性的增强概率；根据第一增强率及增强概率，从多个第一样本的特征信息中，确定出待更新的特征信息；根据待更新的特征信息及噪声特征值，更新第一训练集中的第一样本，得到更新后的第二训练集；根据第二训练集，对神经网络进行第t轮训练。本公开的实施例可提高神经网络的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111414539B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010197501.9
申请日：2020-03-19
Applicant: 清华大学 , 智者四海(北京)技术有限公司
IPC: G06N3/084 , G06F16/9535 , G06F16/435 , G06F16/335 , G06Q30/0601 , G06N3/048
Abstract: 本公开涉及一种基于特征增强的推荐系统神经网络训练方法及装置，所述方法包括：将第一训练集中的多个第一样本，输入第t轮待训练的神经网络中进行处理，得到与多个第一样本对应的预测分值；根据多个第一样本的特征信息及与多个第一样本对应的预测分值，分别确定神经网络对各个属性的关注度；根据关注度阈值及神经网络对各个属性的关注度，分别确定各个属性的增强概率；根据第一增强率及增强概率，从多个第一样本的特征信息中，确定出待更新的特征信息；根据待更新的特征信息及噪声特征值，更新第一训练集中的第一样本，得到更新后的第二训练集；根据第二训练集，对神经网络进行第t轮训练。本公开的实施例可提高神经网络的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113221017B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110770191.X
申请日：2021-07-08
Applicant: 智者四海(北京)技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06N3/00
Abstract: 本申请实施例提供一种粗排方法、装置及存储介质，所述方法包括：基于线上请求，获取用户侧特征数据，将所述用户侧特征数据输入至双塔粗排模型，输出与所述线上请求对应的item embedding向量排序结果，其中，所述双塔粗排模型是以精排模型作为teacher模型，以所述双塔粗排模型作为student模型进行联合训练得到的，能够在不增加线上资源消耗及耗时的情况下，大幅度提升双塔粗排模型的效果，同时提升推荐系统的整体效果。
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公开(公告)号：CN113221017A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110770191.X
申请日：2021-07-08
Applicant: 智者四海(北京)技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06N3/00
Abstract: 本申请实施例提供一种粗排方法、装置及存储介质，所述方法包括：基于线上请求，获取用户侧特征数据，将所述用户侧特征数据输入至双塔粗排模型，输出与所述线上请求对应的item embedding向量排序结果，其中，所述双塔粗排模型是以精排模型作为teacher模型，以所述双塔粗排模型作为student模型进行联合训练得到的，能够在不增加线上资源消耗及耗时的情况下，大幅度提升双塔粗排模型的效果，同时提升推荐系统的整体效果。
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公开(公告)号：CN106250550A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610664122.X
申请日：2016-08-12
Applicant: 智者四海(北京)技术有限公司
CPC classification number: G06F16/955 , G06F17/2785
Abstract: 本发明实施例公开了一种实时关联新闻的推荐内容的方法及装置。该方法包括：获取历史新闻内容及所述历史新闻内容的关联内容，建立内容库，并提取文本特征；获取用户当前浏览新闻内容；从所述当前浏览新闻内容提取出当前新闻文本特征；将所述当前新闻文本特征与所述内容库中的历史新闻内容和/或所述历史新闻内容的关联内容进行语义相似性匹配；根据匹配结果，从历史新闻内容和/或所述历史新闻内容的关联内容中选择目标内容，向所述用户推送。本发明实施例实现人们在浏览新闻时，自动推送当前浏览新闻内容，以及人们对该事件的优质讨论，以便于用户快速系统地了解所关注新闻的来龙去脉。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110569427B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201910727793.X
申请日：2019-08-07
Applicant: 智者四海(北京)技术有限公司
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本申请提供一种多目标排序模型训练、用户行为预测方法及装置，涉及人工智能领域。在构建初始多目标排序模型和损失函数之后，先通过初始多目标排序模型对训练样本进行处理，得到点击预估值和多任务预估值，然后再对点击预估值进行矫正处理，以减少点击预估值与实际点击率之间的偏差，能够避免训练得到的多目标排序模型在实际应用中预测用户行为时，出现预测不准确，预测误差大的问题。
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公开(公告)号：CN110569427A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910727793.X
申请日：2019-08-07
Applicant: 智者四海(北京)技术有限公司
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本申请提供一种多目标排序模型训练、用户行为预测方法及装置，涉及人工智能领域。在构建初始多目标排序模型和损失函数之后，先通过初始多目标排序模型对训练样本进行处理，得到点击预估值和多任务预估值，然后再对点击预估值进行矫正处理，以减少点击预估值与实际点击率之间的偏差，能够避免训练得到的多目标排序模型在实际应用中预测用户行为时，出现预测不准确，预测误差大的问题。
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公开(公告)号：CN119264808A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411121550.9
申请日：2024-08-15
Applicant: 清华大学
IPC: C09D179/08 , C09D7/20 , C09D7/63 , C09D7/65
Abstract: 本申请提出一种组合物、离子凝胶涂层及其制备方法和应用，其中组合物含氟聚酰胺酸、离子液体、表面活性剂和添加剂，所述含氟聚酰胺酸、离子液体、表面活性剂和添加剂四者的质量比为(20‑60)：(1.5‑27)：1：(40‑60)。本申请的组合物，将具有低凝点、非挥发性和化学稳定性的离子液体锁定在具有耐高低温性和优异的机械性能的含氟聚酰亚胺中，并通过表面活性剂和添加剂与其耦合，使材料整体具有较高的疏水性和透明度，同时兼具室温自修复、自清洁等多种功能，并与不锈钢等基材表面具有较高的结合力，可以实现在极端低温环境下很大程度上降低表面的冰粘附强度并提升材料低冰粘附性能的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114900409B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210416646.2
申请日：2022-04-20
Applicant: 深圳清华大学研究院 , 华润微电子控股有限公司 , 华润深圳湾发展有限公司科学技术研究分公司
IPC: H04L27/06
Abstract: 本申请提供了一种2ASK信号的解调方法、设备及可读存储介质。解调方法应用于通信系统，且包括：获取2ASK信号；根据2ASK信号单个周期内的最大幅度相位点和最小幅度相位点，将2ASK信号转换为两路直流信号；分别对两路直流信号进行滤波，得到两路目标信号；对两路目标信号进行信号拼接处理，得到调制信号；其中，2ASK信号由通过二进制振幅键控将调制信号调制入载波信号的方式得到。本申请在对2ASK信号进行解调的过程中，并未涉及现有解调方法中的正交分解和平方和开方等环节，从而能够有效地减少解调的开销，进而能够大幅度提升解调的效率。
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公开(公告)号：CN116376430A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310307877.4
申请日：2023-03-27
Applicant: 清华大学
IPC: C09D183/04 , C09D127/18 , C09D127/12 , C09D201/04 , C09D163/10 , C09D175/14 , C09D7/61 , C09K3/18 , B05D7/24
Abstract: 本申请公开了一种基于油基磁化微针的抗冰涂层及其制备方法和应用，该抗冰涂层的制备方法，包括如下步骤：S1：对基材表面进行预处理，使基材表面的粗糙度为2～15μm；S2：将油基纳米四氧化三铁磁性液体加入到稀释树脂中，分散均匀后，制得胶体溶液；S3：将胶体溶液转移至基材表面，在磁场强度为3000～5000高斯的磁场作用下在基材表面形成磁性微针阵列；S4：在磁场强度为3000～5000高斯的磁场作用下，固化成型，制得所述抗冰涂层。本发明可以实现在常用基材表面的制备且具有极低冰粘附能力、极佳的光热效应，进而在很大程度上延缓结冰时间。
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