公开(公告)号：CN118175041A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410435610.8

申请日：2024-04-11

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 朱舂彦 ,  单黎平 ,  杨青

IPC: H04L41/082 ,  H04L41/14

Abstract: 本发明提供一种系统单元更新方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：接收上传的网络模型与对应所述网络模型的数据集；打包所述网络模型和对应的所述数据集，生成第一服务单元；获取所述第一服务单元的业务需求；按照所述业务需求，通过主服务单元调控所述第一服务单元的机器资源；接收目标第一服务单元的更新信息；根据所述更新信息中的业务需求调控所述目标第一服务单元的机器资源，进行目标第一服务单元更新。本发明中的各个网络模型之间可以独立更新，避免大量验证工作，同时可以根据各个服务的业务需求分配对应资源，提高资源利用率。

公开(公告)号：CN118035934A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410137353.X

申请日：2024-01-31

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 李俊辰 ,  杨青

IPC: G06F18/25 ,  G06N3/048

Abstract: 本申请提供了一种特征信息融合方法、装置、设备以及可读存储介质，该方法包括：将N路输入数据进行预处理，得到N路隐向量；将N路隐向量通过多塔编码层中的编码器进行处理，得到N路特征向量；计算每路特征向量的查询向量、键向量和值向量；根据每路特征向量及其对应查询向量计算得到每路特征向量的第一融合特征向量，单路特征向量的第一融合特征向量包括单路特征向量与其它特征向量之间的关联信息；将N路输入数据对应的第一融合特征向量进行融合，得到第二融合特征向量，第二融合特征向量包括N路特征向量中，每个特征向量与其它特征向量之间的关联信息。

公开(公告)号：CN118014710A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202311865052.0

申请日：2023-12-29

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 王一茜 ,  杨青

IPC: G06Q40/03 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0985 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2431

Abstract: 本发明提供一种定价模型训练方法、定价方法、装置、电子设备及介质，该训练方法包括：将用户数据及其对应的定价输入至待训练的定价模型中；通过使用预设加权模型对用户数据进行加权，得到加权后的用户数据，加权后的用户数据与对应定价互相独立；通过待训练的定价模型基于加权后的用户数据得到输出盈利值；基于输出盈利值以及盈利值标签之间的第一差异，调整待训练的定价模型的参数，直至第一差异小于第一预设差异阈值，得到目标定价模型。通过对用户数据进行加权使加权后的用户数据与定价互相独立，用户数据不会影响到定价与盈利性之间的因果关系，消除了混淆因子对定价策略的影响，提高了定价准确性。

公开(公告)号：CN117611702A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311606570.0

申请日：2023-11-28

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 张天宇 ,  杨青

IPC: G06T11/00 ,  G06T11/60 ,  G06T7/10 ,  G06V20/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供了一种图像渲染模型训练方法、设备以及可读存储介质，该方法包括：将样本图像的图像参数通过文本编码器进行处理，得到得到文本特征向量，样本图像中包括文本；对样本图像进行编码加噪处理，得到加噪后的图像；对样本图像进行文本分割处理，得到文本图像信息；将文本图像信息通过第一神经网络处理，得到文本图像信息向量；将文本图像特征向量、噪声图像和文本图像信息向量通过第二神经网络训练，得到样本图像的预测噪声；基于预测噪声调整第二神经网络的网络参数和/或结构，得到第三神经网络，第三神经网络是训练好的神经网络；根据第三神经网络和降噪处理模块得到图像渲染模型。

公开(公告)号：CN117575776A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311606580.4

申请日：2023-11-28

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 曾文琦 ,  单黎平 ,  杨青

IPC: G06Q40/03 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/243

Abstract: 本申请提供了一种借贷风控模型训练方法、设备以及可读存储介质，包括：获取第一样本数据和第二样本数据，第一样本数据包括第一用户的特征信息，第二样本数据包括第二用户的特征信息，第一用户包括在贷款后12个月发生信贷违约的客户和未发生信贷违约的客户，第二用户包括在贷款后N个月发生信贷违约的客户和未发生信贷违约的客户，N小于12；通过第一样本数据训练第一借贷风控模型，得到训练后的第一借贷风控模型；通过第二样本数据训练第三借贷风控模型，得到训练好的第二借贷风控模型，第三借贷风控模型为训练好的第一借贷风控模型。

公开(公告)号：CN117437401A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311315931.6

申请日：2023-10-11

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 张凯昱 ,  杨青

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种针对目标检测的神经网络搜索方法、设备、装置及存储介质，该方法包括：基于预先构建的backbone、neck层和head层确定初始目标检测超网模型；将所述backbone中stage层的多个输出特征输入neck层，通过所述neck层获得不同分辨率的目标图像特征；将所述目标图像特征输入head层，通过所述head层输出各个训练集图像的类别信息和坐标信息；基于预测信息和标签信息通过二分匹配法优化所述初始目标检测超网模型，获得目标检测超网模型。由此通过head进行分类，并二分匹配法优化进行模型优化，由此降低了anchor的依赖，缩短基于NAS算法的模型训练周期。

公开(公告)号：CN117290557A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311234540.1

申请日：2023-09-22

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 王少添 ,  单黎平 ,  杨青

IPC: G06F16/903 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供了一种数据加载方法、相关装置、设备以及可读存储介质，该方法包括：向数据查询服务发送第一查询消息，所述第一查询消息中的第一信息用于指示查询第一模型训练任务所需第一训练文件所在的目标存储节点的信息；接收来自数据查询服务发送的第一消息，所述第一消息包括所述目标存储节点的信息；向所述目标存储节点发送数据加载请求消息，所述数据加载请求消息用于请求第一训练文件；接收来自所述目标存储节点的第一训练文件；根据所述第一训练文件进行模型训练。

公开(公告)号：CN117093933A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202310851489.2

申请日：2023-07-12

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 卓正兴 ,  陈尧瑞 ,  杨磊 ,  杨青

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/27 ,  G06N5/01 ,  G06Q40/03

Abstract: 本发明提供一种模型构建方法、装置、存储介质及电子设备，其中，该方法包括：获取N个第一历史样本集，以及获取第二历史样本集，同一第一历史样本集中的第一历史样本对应同一利率信息，且一个第二历史样本对应的利率信息为随机生成的利率信息，N为正整数；分别采用N个第一历史样本集中的各个第一历史样本集，确定N个单一利率模型，N个单一利率模型中的各个单一利率模型与各个第一历史样本集一一对应；基于第二历史样本集和各个单一利率模型，构建利率敏感模型，利率敏感模型用于预测目标对象的利率敏感度。本发明实施例可精确地获取目标对象的利率敏感度，以基于目标对象的利率敏感度为目标对象确定合适的利率信息。

公开(公告)号：CN116863043A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310602158.5

申请日：2023-05-25

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 王远强 ,  杨青

IPC: G06T13/40 ,  G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种面部动态捕捉驱动方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：接收第一输入，所述第一输入包括面部形态键信息和面部绑定关键骨骼信息；响应于所述第一输入，生成面部动态捕捉驱动模型；接收第二输入，所述第二输入为若干帧包含面部特征的图像信息；响应于所述第二输入，将所述包含面部特征的图像信息导入所述面部动态捕捉驱动模型中，生成并显示面部动态捕捉驱动结果。

公开(公告)号：CN116756532A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310610744.4

申请日：2023-05-26

Applicant: 度小满科技(北京)有限公司

Inventor： 卫作臣 ,  严澄 ,  杨青

IPC: G06F18/21 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06Q40/03 ,  G06Q40/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请实施例公开了一种模型训练方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：基于业务数据，确定所述业务数据对应的时点特征序列，以及所述时点特征序列的位置编码特征；对所述时点特征序列和所述位置编码特征进行拼接，得到样本特征；对所述样本特征进行扰动处理，得到所述样本特征对应的对抗样本；基于所述样本特征和所述对抗样本，以及所述样本特征和所述对抗样本对应的样本标签，训练得到风险预测模型。本申请可以构建不受时间窗限制、存在关联的样本特征和对抗样本，并基于以上样本训练得到风险预测模型，从而能够提升模型训练的效果。