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1. 发明申请

WO2019128435A1 METHOD FOR TRAINING MODEL AND INFORMATION RECOMMENDATION SYSTEM 审中-公开
公开(公告)号：WO2019128435A1
公开(公告)日：2019-07-04
申请号：PCT/CN2018/112241
申请日：2018-10-27
申请人： GUANGDONG OPPO MOBILE TELECOMMUNICATIONS CORP., LTD.
发明人： HUANG, Shudong
IPC分类号： G06N99/00 , G06Q30/02 , H04L29/08
CPC分类号： G06K9/6257 , G06K9/6255 , G06N5/041 , G06N20/00 , G06Q30/0241 , H04L67/22
摘要： A method for training a model are provided and an information recommendation system. The method includes the following. A reference training sample is obtained (101). A target training sample is obtained by inputting the reference training sample into a sample model (102). An updated target model is obtained by training a target model according to the target training sample (103). A target recommendation task is processed according to the updated target model, where the target recommendation task is a recommendation task for one or more target items to be recommended (104). According to the method, it is beneficial to denoising and purifying samples and improving accuracy of the target model.

2. 发明申请

WO2018092044A1 DATA OBJECT CREATION AND RECOMMENDATION USING MACHINE LEARNING BASED OFFLINE AND ONLINE EVOLUTION 审中-公开
公开(公告)号：WO2018092044A1
公开(公告)日：2018-05-24
申请号：PCT/IB2017057147
申请日：2017-11-15
申请人： SENTIENT TECH BARBADOS LIMITED
发明人： BRUNDAGE MYLES , MIIKKULAINEN RISTO
IPC分类号： G06N3/02 , G06F15/18
CPC分类号： G06K9/6215 , G06F17/3025 , G06F17/30256 , G06F17/30259 , G06K9/6253 , G06K9/6255 , G06K9/6257 , G06K9/626 , G06K9/6262 , G06N3/0454 , G06N3/086 , G06N99/005
摘要： The technology disclosed relates to neural network-based systems and methods of preparing a data object creation and recommendation database. Roughly described, it relates to, for each of a plurality of preliminary data object images, providing a representation of the image in conjunction with a respective conformity parameter indicating level of conformity of the image with a predefined goal, training a neural network system with the preliminary data object image representations in conjunction with their respective conformity parameters, to evaluate future data object image representations for conformity with the predefined goal, selecting a subset of secondary data object image representations, from a provided plurality of secondary data object image representations, in dependence upon the trained neural network system, and storing the image representations from the selected subset of secondary data object image representations in a tangible machine readable memory for use in a data object creation and recommendation system.

3. 发明申请

WO2018090657A1 基于BP_Adaboost模型的信用卡用户违约的预测方法及系统审中-公开
公开(公告)号：WO2018090657A1
公开(公告)日：2018-05-24
申请号：PCT/CN2017/093803
申请日：2017-07-21
申请人：同济大学
发明人：蒋昌俊 , 闫春钢 , 丁志军 , 张亚英 , 许朴
IPC分类号： G06Q10/04
CPC分类号： G06K9/6257 , G06Q10/04 , G06Q40/025
摘要：一种基于BP_Adaboost模型的信用卡用户违约的预测方法及系统，包括获取信用卡用户的属性数据，并进行归一化处理，得到训练样本集和测试样本集；初始化训练样本的分布权值，确定BP神经网络结构，初始化BP神经网络的参数；利用训练样本，训练T个BP神经网络弱分类器；根据T个弱分类器得到强分类器，即用于信用卡用户违约预测的BP_Adaboost模型，以根据信用卡用户的属性数据预测是否会违约。基于BP_Adaboost模型的信用卡用户违约的预测方法及系统根据银行信用卡用户的历史信用信息进行数据分析、训练，建立BP_AdaBoost模型，提升了信用卡用户违约预测的准确度。

4. 发明申请

WO2017188048A1 作成装置、作成プログラム、および作成方法审中-公开
标题翻译：创建设备，创建程序和创建方法
公开(公告)号：WO2017188048A1
公开(公告)日：2017-11-02
申请号：PCT/JP2017/015486
申请日：2017-04-17
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：熊谷　充敏 , 岩田　具治
IPC分类号： G06N99/00
CPC分类号： G06K9/6257 , G06K9/6259 , G06N7/005 , G06N20/00 , G06N20/10 , G06N20/20
摘要：サンプルの生成分布の経時変化と学習データに現れなかった新しい特徴とを考慮して分類精度が維持された分類器を作成することを目的として、特徴相関学習部（１３）が、ラベルあり学習データのサンプルの特徴と、ラベルなし学習データのサンプルのみに現れる特徴との相関関係を学習し、分類器作成部（１５）が、相関関係を用いてラベルあり学習データのサンプルの特徴にラベルなし学習データのサンプルのみに現れる特徴を付加し、ラベルなし学習データのサンプルのみに現れる特徴を付加したラベルあり学習データのサンプルを用いて、入力されたサンプルに対応するラベルを出力する分類器を作成する。
摘要翻译：用于创建通过考虑在
分类器的分类精度的目的维持老化产物分布，并且没有出现在训练数据样本中的一个新的特征，其中，所述相关性学习单元（ 13），该标签具有15的训练数据的样品的特性的学习仅出现未标记的训练数据分类创建单元的样品中的特征之间的相关性（）位于使用相关的学习数据的标签标签功能，以增加仅出现未标记的训练数据样本的样品中的功能外，还有标签仅出现使用训练数据的样本未标记的训练数据的样品中添加的功能，对应于所述输入样本如图所示。

5. 发明申请

WO2017087653A2 GENERATING SIMULATED IMAGES FROM DESIGN INFORMATION 审中-公开
公开(公告)号：WO2017087653A2
公开(公告)日：2017-05-26
申请号：PCT/US2016/062500
申请日：2016-11-17
申请人： KLA-TENCOR CORPORATION
发明人： ZHANG, Jing , BHASKAR, Kris
IPC分类号： G03F7/20 , G03F1/76
CPC分类号： G06T19/20 , G06F17/5081 , G06K9/4628 , G06K9/6257 , G06T7/00 , G06T7/001 , G06T9/00 , G06T2200/08 , G06T2207/10061 , G06T2207/30148
摘要： Methods and systems for generating simulated images from design information are provided. One system includes one or more computer subsystems and one or more components executed by the computer subsystem(s), which include a generative model. The generative model includes two or more encoder layers configured for determining features of design information for a specimen. The generative model also includes two or more decoder layers configured for generating one or more simulated images from the determined features. The simulated image(s) illustrate how the design information formed on the specimen appears in one or more actual images of the specimen generated by an imaging system.

6. 发明申请

WO2016087973A1 METHOD FOR TRACKING A TARGET ACOUSTIC SOURCE 审中-公开
标题翻译：跟踪目标声源的方法
公开(公告)号：WO2016087973A1
公开(公告)日：2016-06-09
申请号：PCT/IB2015/058922
申请日：2015-11-18
申请人： FONDAZIONE ISTITUTO ITALIANO DI TECNOLOGIA
发明人： CROCCO, Marco , MURINO, Vittorio , TRUCCO, Andrea , MARTELLI, Samuele
IPC分类号： G01S3/80 , G01S3/801 , G01S5/18
CPC分类号： G01S5/18 , G01S3/8006 , G01S3/801 , G01S7/539 , G06K9/0055 , G06K9/6257 , G06T11/206 , G06T11/60 , G06T15/08
摘要： A method of processing an acoustic image providing the following steps: a) acquiring acoustic signals generated by acoustic sources in a predetermined region of space, b) generating a multispectral 3D acoustic image (1), consisting of a collection of 2D acoustic images, each 2D acoustic image being formed by the transposition of the position of each of the acquired acoustic sources into a grayscale or color model, each 2D acoustic image being identified by a single frequency or a frequency band, such that each 2D acoustic image has the position of each of the detected audio sources marked thereon along the axes of the coordinates of the 2D image, for spatial allocation of the acquired acoustic sources, c) performing a frequency integration of said multispectral acoustic image for generating a 2D acoustic map. The method further provides the additional following steps: d) locating at least one target acoustic source of interest and modeling the signal spectrum associated with said target acoustic source, e) generating a classification map obtained by comparing the signal spectrum of each signal associated with each pixel of said multispectral acoustic image and the model of the signal spectrum associated with said target acoustic source, said comparison being obtained by training a classification algorithm, which classification algorithm is executed for each pixel of said multispectral acoustic image, to thereby distinguish the spectrum of the signal associated with the target acoustic source from the signal spectra associated with the remaining acoustic sources, f) merging said classification map and said acoustic map to obtain a merged map.
摘要翻译：一种处理声学图像的方法，其提供以下步骤：a）获取在预定空间区域中由声源产生的声信号，b）产生多光谱3D声像（1），其包括2D声像的集合，每个通过将所获取的每个声源的位置转换成灰度或颜色模型形成2D声学图像，每个2D声学图像由单个频率或频带识别，使得每个2D声学图像具有每个检测到的音频源沿着2D图像的坐标轴标记在其上，用于所获取的声源的空间分配，c）执行所述多光谱声像的频率积分以产生2D声谱。该方法还提供了以下附加的步骤：d）定位至少一个感兴趣的目标声源并对与所述目标声源相关联的信号频谱进行建模，e）产生通过比较与每个信号相关联的每个信号的信号频谱而获得的分类图所述多光谱声像的像素和与所述目标声源相关联的信号频谱的模型，所述比较通过训练分类算法获得，所述分类算法对所述多光谱声像的每个像素执行分类算法，从而区分与来自与剩余声源相关联的信号光谱与目标声源相关联的信号，f）合并所述分类图和所述声谱以获得合并图。

7. 发明申请

WO2016021342A1 画像認識装置、その学習方法、および電子機器审中-公开
标题翻译：图像识别装置，其学习方法和电子装置
公开(公告)号：WO2016021342A1
公开(公告)日：2016-02-11
申请号：PCT/JP2015/068984
申请日：2015-07-01
申请人：ソニー株式会社
发明人：松井　康浩
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06K9/4604 , G06K9/00973 , G06K9/4652 , G06K9/6257
摘要：　本開示の画像認識装置は、複数のメモリ部と、複数の画素データを有するデータマップの各画素データを、複数のメモリ部に対して選択的に書き込む書込部と、複数のメモリ部から、所定数の画素データを含む画素データセットを複数読み出し、複数の画素データセットに基づいて、データマップに対応する入力画像が識別対象体を含むか否かを判定する演算部とを備える。
摘要翻译：该图像识别装置配备有多个存储单元; 写入单元，其从包含多个像素数据的数据图中选择性地将若干像素数据写入多个存储器单元; 以及计算单元，从所述多个存储单元读取各自包含预定数量的像素数据的多个像素数据组，并且基于所述多个像素数据集，确定与所述数据对应的输入图像地图包含要识别的对象。

8. 发明申请

WO2015186708A1 粒状物外観品位判別装置における品位判別基準の作成方法审中-公开
标题翻译：用于创建粒度对象外观等级分辨设备中的等级判别标准的方法
公开(公告)号：WO2015186708A1
公开(公告)日：2015-12-10
申请号：PCT/JP2015/065922
申请日：2015-06-02
申请人：株式会社サタケ
发明人：森尾　吉成 , 石突　裕樹 , 石津　任章 , 竹内　宏明 , 越智　龍彦
IPC分类号： G01N21/85 , G01B11/02 , G01B11/24 , G01B11/28 , G06T7/00
CPC分类号： G01N21/85 , G01B11/02 , G01B11/24 , G01B11/28 , G01N21/88 , G01N2021/8592 , G01N2201/12 , G06K9/00147 , G06K9/036 , G06K9/6257 , G06T7/0004 , G06T7/60 , G06T2207/20081 , G06T2207/30128
摘要：本発明による粒状物外観品位判別装置における品位判別基準の作成方法は、複数の粒状物を品位別に区分けして撮像手段の撮像面に載置する粒状物載置工程と、前記撮像面に載置した前記粒状物を前記撮像手段により撮像して撮像データを取得する撮像データ取得工程と、前記撮像データに基づいて前記品位別に前記粒状物の品位情報を取得する品位情報取得工程と、前記品位別に取得した前記品位情報を使用して品位判別基準を作成する品位判別基準作成工程と、を備える。
摘要翻译：在颗粒状物体外观等级识别装置中创建等级识别标准的方法具有：粒状物体安装步骤，用于根据等级对多个粒状物进行分级，并将粒状物体安装在图像捕获装置的图像捕获表面上 ; 捕获图像数据获取步骤，用于捕获由图像捕获装置安装在图像捕获表面上的颗粒状物体的图像，并获取捕获的图像数据; 等级信息获取步骤，用于根据所捕获的图像数据，根据等级获取粒状物体的等级信息; 以及使用根据等级获取的等级信息来创建等级鉴别标准的等级判别标准制定步骤。

9. 发明申请

WO2015089434A1 AUTOMATED EPITHELIAL NUCLEI SEGMENTATION FOR COMPUTATIONAL DISEASE DETECTION ALGORITHMS 审中-公开
标题翻译：用于计算疾病检测算法的自动上传核心分类
公开(公告)号：WO2015089434A1
公开(公告)日：2015-06-18
申请号：PCT/US2014/070080
申请日：2014-12-12
申请人： UNIVERSITY OF PITTSBURGH - OF THE COMMONWEALTH SYSTEM OF HIGHER EDUCATION , BURGER, Virginia M. , CHENNUBHOTLA, Srinivas C.
发明人： BURGER, Virginia M. , CHENNUBHOTLA, Srinivas C.
IPC分类号： G06T7/60 , G06F19/00
CPC分类号： G06K9/4638 , G06K9/00134 , G06K9/2018 , G06K9/4604 , G06K9/6257 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/143 , G06T2207/30024
摘要： In aspects, the subject innovation can comprise systems and methods capable of automatically labeling cell nuclei (e.g., epithelial nuclei) in tissue images containing multiple cell types. The enhancements to standard nuclei segmentation algorithms of the subject innovation can enable cell type specific analysis of nuclei, which has recently been shown to reveal novel disease biomarkers and improve diagnostic accuracy of computational disease classification models.
摘要翻译：在一些方面，本发明可以包括能够在包含多种细胞类型的组织图像中自动标记细胞核（例如上皮细胞核）的系统和方法。本发明的标准细胞核分割算法的增强可以使得细胞核细胞类型特异性分析最近已经显示出揭示新型疾病生物标志物并提高计算疾病分类模型的诊断准确性。

10. 发明申请

WO2014193474A1 ATTRIBUTE IMPORTANCE DETERMINATION 审中-公开
标题翻译：属性重要性确定
公开(公告)号：WO2014193474A1
公开(公告)日：2014-12-04
申请号：PCT/US2013/073398
申请日：2013-12-05
申请人： LANDMARK GRAPHICS CORPORATON
发明人： RANGARAJAN, Keshava, P. , DURSUN, Serkan , SINGH, Amit, Kumar
IPC分类号： G06F19/00 , G06F17/50
CPC分类号： G01V99/005 , G01V99/00 , G01V2210/62 , G06K9/6228 , G06K9/6257
摘要： A system and method for determination of importance of attributes among a plurality of attribute importance models incorporating a segmented attribute kerneling (SAK) method of attribute importance determination. The method permits operation of multiple attribute importance algorithms simultaneously, finds the intersecting subset of important attributes across the multiple techniques, and then outputs a consolidated ranked set. In addition, the method identifies and presents a ranked subset of the attributes excluded from the union.
摘要翻译：一种用于在包含属性重要性确定的分段属性内核（SAK）方法的多个属性重要性模型中确定属性的重要性的系统和方法。该方法允许同时操作多个属性重要性算法，通过多种技术找到重要属性的相交子集，然后输出综合排序集。此外，该方法识别并呈现从联合中排除的属性的排名子集。

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