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    图像识别模型训练方法、图像识别方法及门禁设备
    1.
    发明公开
    图像识别模型训练方法、图像识别方法及门禁设备

    公开(公告)号：CN118982744A

    公开(公告)日：2024-11-19

    申请号：CN202411001812.8

    申请日：2024-07-24

    申请人： 杭州海康威视数字技术股份有限公司

    发明人： 张烁 ,  杨悦 ,  杨彭举 ,  谢迪

    IPC分类号： G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/96 ,  G06V40/16 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G07C9/37

    摘要： 本申请提供了图像识别模型训练方法、图像识别方法及门禁设备，本申请实施例在获得训练图像后在本地对当前图像识别模型进行增量训练，提升图像识别的准确度。在本地对当前图像识别模型进行增量训练时，先对当前图像识别模型进行模型变换，利用训练图像对专家网络和当前批次对应的门控网络进行训练，实现对当前图像识别模型的增量训练，提升增量训练的效率，且保证当前图像识别模型的性能下限。对待识别的图像进行图像识别时，依据各分类头输出的该图像的分类信息选择目标网络识别该图像。图像识别网络作为目标网络时能保证图像识别准确度的最低下限。其中一个批次对应的门控网络和专家网络作为目标网络时能够进一步提升图像识别的准确度。

    一种数据处理方法和装置
    3.
    发明公开
    一种数据处理方法和装置

    公开(公告)号：CN118982143A

    公开(公告)日：2024-11-19

    申请号：CN202411046487.7

    申请日：2024-07-31

    申请人： 联想(北京)有限公司

    发明人： 陈东辉 ,  张亚红

    IPC分类号： G06Q10/063 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

    摘要： 本申请公开了一种数据处理方法和装置，该方法包括：确定目标供应链场景中多个计划对象之间的线性规划问题的问题描述特征，问题描述特征用于表征线性规划问题中各决策变量的特征以及各决策变量之间的约束关系；确定各决策变量的初始状态值，初始状态值用于表征决策变量是否作为基变量；基于问题描述特征，利用扩散模型对各决策变量的初始状态值进行迭代去噪，得到各决策变量的最优状态值；基于各决策变量的最优状态值，确定线性规划问题的初始基，初始基为用于求解线性规划问题的最优解的基。

    基于图模式的有向图神经网络模型的训练方法和装置
    4.
    发明公开
    基于图模式的有向图神经网络模型的训练方法和装置

    公开(公告)号：CN118982047A

    公开(公告)日：2024-11-19

    申请号：CN202411421853.2

    申请日：2024-10-12

    申请人： 中国科学院大学

    发明人： 徐俊刚 ,  刘淼

    IPC分类号： G06N3/042 ,  G06N3/08

    摘要： 本申请涉及一种基于图模式的有向图神经网络模型的训练方法和装置。所述方法包括：获取与非图数据以及与非图数据对应的物理数据标签；与非图数据包括二输入与门逻辑网络和一输入非门逻辑网络；根据二输入与门逻辑网络和一输入非门逻辑网络的结构特点信息，构建图模式；根据图模式，从与非图数据中识别出模式特征和模式分布，得到图模式数据；根据与非图图结构特征和与非图图功能特征，构建待训练有向图神经网络模型；根据与非图数据、物理数据标签以及图模式数据，对待训练有向图神经网络模型进行训练，得到已训练有向图神经网络模型。采用本方法能够有利于故障排查和后续改进。

    可信神经网络的形式化快速可解释方法及系统
    5.
    发明公开
    可信神经网络的形式化快速可解释方法及系统

    公开(公告)号：CN118982045A

    公开(公告)日：2024-11-19

    申请号：CN202410976566.1

    申请日：2024-07-20

    申请人： 南京理工大学

    发明人： 周倩如

    IPC分类号： G06N3/042 ,  G06N3/047 ,  G06N3/09

    摘要： 本发明公开了一种可信神经网络的形式化快速可解释方法及系统，通过对神经网络模型的形式化建模和化简，以博弈作为模型的决策过程模型，以博弈树遍历作为模型决策的解释方法，得出神经网络模型逻辑严谨且完备的解释，实现可信的神经网络模型。本发明提出了快速计算边界输入值的方法，可直接计算函数输出发生变化时的边界输入值，无需遍历所有输入输出可能；此外，本发明方法可为连续变量的神经网络提供形式化的解释。

    一种基于多专家系统的大模型系统
    6.
    发明公开
    一种基于多专家系统的大模型系统

    公开(公告)号：CN118981542A

    公开(公告)日：2024-11-19

    申请号：CN202411021726.3

    申请日：2024-07-29

    申请人： 重庆位图信息技术有限公司

    发明人： 王燃

    IPC分类号： G06F16/36 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N5/043 ,  G06N3/08

    摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种基于多专家系统的大模型系统，旨在解决现有大型人工智能模型在自然语言处理和图像理解等任务中面临的高计算资源消耗和能源消耗问题。本发明通过整合多个任务下的专家大模型，根据任务类别筛选出各类别下性能接近乃至高过GPT‑4的大模型。并选取其中模型参数更少的大模型来处理输入数据，在保证了模型性能的同时降低计算和能源的消耗，大幅降低了系统推理成本。