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基于深度学习的阻塞性睡眠呼吸暂停检测方法及装置
本发明公开了一种基于深度学习的阻塞性睡眠呼吸暂停检测方法及装置,其中,该方法包括:将被检测对象的生理数据输入到预先训练好的生理数据阻塞性睡眠呼吸暂停检测模型中,输出对应的呼吸暂停低通气指数AHI分类结果;将被检测对象从多个预设角度拍摄的头部图像输入到预先训练好的各个图像数据阻塞性睡眠呼吸暂停检测模型中,输出对应的AHI分类结果;将生理数据阻塞性睡眠呼吸暂停检测模型输出的AHI分类结果和各个图像数据阻塞性睡眠呼吸暂停检测模型输出的AHI分类结果,输入到集成学习算法模型中,输出被检测对象的AHI分类结果。本发明无需用户穿戴各种PSG设备,操作简单,且能够检测到低AHI值的阻塞性睡眠呼吸暂停情况。
目标对象识别方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请公开了一种目标对象识别方法、装置、计算机设备及存储介质,应用于互联网技术领域,包括:获取针对于目标业务的目标对象;对目标对象进行特征化处理,得到目标对象特征;基于目标对象特征,进行特征处理后确定第一兴趣度特征以及第二兴趣度特征;对第一兴趣度特征进行加噪处理,得到第一加噪特征;基于第二兴趣度特征和第一加噪特征,通过目标分类模型获取目标对象对应的兴趣点分类结果;根据目标对象对应的兴趣点分类结果确定目标对象的兴趣度标签。通过上述方法,在保留重要特征的前提下保证模型输出兴趣点分类结果的准确度,由此提升对目标对象识别的准确度,并通过对目标对象的特征进行加扰能够提升对任一属性信息的保护。
模型参数更新方法、装置、计算机可读介质及电子设备
本公开的实施例提供了一种模型参数更新方法、装置、计算机可读介质及电子设备,涉及计算机技术领域;包括:接收各参与方发送的待联邦训练数据;对各参与方发送的待联邦训练数据进行联合计算,得到联合计算结果;将联合计算结果发送至各参与方,以使得各参与方根据联合结果更新各自对应的模型参数。可见,实施本公开实施例的技术方案,能够对多个参与方发送的待联邦训练数据进行联邦计算,从而得到融合了各参与方发送的待联邦训练数据的联合计算结果并反馈至各参与方,各参与方基于联合计算结果进行模型训练,可以基于跨样本训练提升各参与方的由软决策树组成的模型训练效率。
一种基于区块链的分布式联邦学习方法、装置及终端设备
本申请公开了一种基于区块链的分布式联邦学习方法、装置及终端设备,方法包括:确定预先创建的区块链;参与者节点通过智能合约确定全局模型参数,基于全局模型参数更新本地网络模型的模型参数,基于本地训练数据对更新后的本地网络模型进行训练以得到本地模型参数;参与者节点将本地模型参数发送至智能合约,并通过智能合约聚合接收到的所有本地模型参数以更新全局模型参数;通过智能合约确定本轮训练过程中各参与者节点各自对应的奖励资源。本申请通过使用区块链上的智能合约来实现传统联邦学习中的中央服务器的功能,从而使用能够进行可信计算的智能合约来代替联邦学习中的中央服务器,可以解决联邦学习中的中央服务器不可信的问题。
基于集成分类模型的分类方法及相关设备
本公开提供了一种基于集成分类模型的分类方法及相关设备。该方法包括:构建集成分类模型,集成分类模型包括基分类器层,基分类器层包括基分类器;其中,构建集成分类模型包括:从N个分类器中选择k个分类器,获得至少两种分类器组合;基于每种分类器组合中包含的分类器的数量,确定每种分类器组合的目标分类器个数指标;根据每种分类器组合的目标分类器个数指标确定每种分类器组合的加权个数准确性多样性度量指标;根据每种分类器组合的加权个数准确性多样性度量指标从至少两种分类器组合中确定目标分类器组合;将目标分类器组合中的分类器作为集成分类模型的基分类器层中的基分类器。本公开实施例提供的方案可以适用于人工智能领域的机器学习技术。
一种基于振动信号特征熵融合的断路器故障诊断方法
本发明提供了一种基于振动信号特征熵融合的断路器故障诊断方法。该方法包括:采集断路器的振动信号,对振动信号进行EMD分解,得到IMF分量序列;根据IMF分量序列计算出振动信号的两组特征熵,该两组特征熵包括由能量熵、奇异熵和互相关熵组成的一组特征熵,以及由样本熵、近似熵和模糊熵组成的另一组特征熵;将两组特征熵分别组合成特征熵向量,将所有特征熵向量进行特征熵融合,得到融合特征;根据融合特征采用故障诊断算法得到所述断路器的故障诊断结果。本发明能够有效的对断路器的运行参数进行监测,不需要断电检修即可得到断路器的工作状态,并提前预警,快速、准确的给出断路器可能的故障类型及其概率。
黑烟船舶的识别方法、装置、介质及设备
本发明公开了一种黑烟船舶的识别方法,包括:按照预设的视野坐标控制摄像机进行区域巡航及检测船体信息;若在区域巡航过程中检测到船体信息,则对所述船体信息进行跟踪,得到跟踪视频;对所述跟踪视频中的船体信息进行黑烟识别,获取黑烟船舶;提取所述黑烟船舶的船体编码。本发明实现了对黑烟船舶的自动化识别,且提高了对黑烟船舶的监测效率和准确率。
模型训练方法、信息提取方法、相关装置及存储介质
本申请提供了一种模型训练方法、信息提取方法、相关装置及存储介质。模型训练方法包括:获取N个样本数据;每个样本数据包括M种类别的子数据;N个样本数据对应M×N个子数据对,每个子数据对包括M个子数据,每个子数据所属的类别不同,每个子数据对包括的M个子数据之间对应一个关联关系,每个样本数据包括的M种类别的子数据相互关联;将M×N个子数据对输入到预设模型中进行训练,生成每种类别的子数据各自对应的预训练模型;预设模型用于计算每个子数据对的M个子数据之间的相似度,并根据M×N个子数据对包括的M个子数据之间的相似度确定每一种数据类别对应的向量表示空间,采用该方法得到的预训练模型可以快速准确地提取目标信息。
用于联邦位置指纹定位的方法和设备
本文中所描述的方法涉及识别客户端的上下文,且更明确地说,涉及在维持数据隐私和匿名的同时识别客户端的上下文。方法可包含:向客户端提供机器学习模型;从所述客户端接收状态矢量;基于使用所述状态矢量作为所述机器学习模型的输入而确定所述客户端的代表性位置;以及基于所述客户端的所述代表性位置而向所述客户端提供与位置相关的服务或信息。所述客户端的所述代表性位置可包含上下文矢量。所述上下文矢量可包含针对多个兴趣点类别的相应类别的兴趣点计数的指示。还提供了对应的设备和计算机程序产品。