信息处理方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111539742A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010468961.0

    申请日:2020-05-28

    Abstract: 本说明书提供了一种信息处理方法,包括:接收来自第一用户的资源转移请求;确定所述资源转移请求对应的目标第二用户;其中,所述目标第二用户为所述第一用户意图进行资源转移的资源接收方;建立所述第一用户与所述目标第二用户的通信连接;接收所述第一用户针对所述资源转移请求的处理指令;以及根据所述处理指令对所述资源转移请求进行处理。本说明书还提供了实现上述方法的信息处理装置、电子设备及存储介质。

    一种模型训练方法、数据识别方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN114417987B

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202210028772.0

    申请日:2022-01-11

    Abstract: 本说明书实施例提供了一种模型训练方法、数据识别方法、装置及设备,包括:获取多个训练样本,将多个训练样本输入至第一模型中,确定训练样本对应的字符序列中的每个字符位的字符为预设字符的第一预测概率;并将多个训练样本输入至第二模型中,确定训练样本对应的字符序列中的每个字符位的字符为预设字符的第二预测概率;基于第一预测概率和训练样本的标签信息,从多个训练样本中选取第一数量的训练样本;并基于第二预测概率和训练样本的标签信息,从多个训练样本中选取第二数量的训练样本;基于第一数量的训练样本对第二模型进行训练,并基于第二数量的训练样本对第一模型进行训练,直到训练后的第一模型和/或训练后的第二模型满足相应的收敛条件。

    数据处理方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN114238744B

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202111574694.6

    申请日:2021-12-21

    Abstract: 本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备,所述方法包括:在接收到针对第一图像的相似图像检索指令的情况下,确定与所述第一图像对应的候选图像;基于预先训练的特征提取模型,获取与所述第一图像对应的第一特征向量,与所述候选图像对应的第二特征向量,所述特征提取模型为基于第二图像、所述第二图像的标签,对由特征提取算法和度量学习算法构建的特征提取模型进行训练得到,所述第二图像的标签为基于所述第二图像的标题信息和预设聚类算法确定;基于所述第一特征向量和所述第二特征向量,确定所述候选图像中与所述第一图像对应的目标图像,并将所述目标图像确定为与所述相似图形检索指令对应的检索结果。

    一种模式挖掘的方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN118709148A

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202410712785.9

    申请日:2024-06-03

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种模式挖掘的方法、装置及电子设备。所述模式挖掘的方法包括:对数据集中的每组数据组,构建以目标用户为中心的原始图;基于所述数据集中包含的数据组中的行为数据,构建所述原始图中各个节点的补充信息;从所述原始图中,提取包含所述原始图中目标用户对应的节点的至少一个子图,并对所述子图进行聚合处理,得到所述子图的聚合信息,所述聚合处理用于在将所述子图中节点的邻接节点的补充信息汇聚到节点后,对所述子图中各个节点的信息进行聚合;对所述数据集中各个所述目标用户对应的聚合信息进行匹配,并根据匹配结果,确定所述数据集中所述目标用户的行为模式。

    一种模型的处理方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN118658167A

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202410703850.1

    申请日:2024-05-31

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型的处理方法、装置及设备,该方法包括:获取相互匹配的第一图像文本对和带有噪声的第二图像文本对;分别对第一图像文本对中的图像数据和第二图像文本对中的图像数据进行编码处理,得到相应的第一图像表征和第二图像表征;分别将第一图像表征和第二图像表征输入到目标模型中,得到第一图像表征对应的预测结果和第二图像表征对应的预测结果;从第一图像表征对应的预测结果中获取第一预测结果,将第一预测结果对应的第一文本数据相互匹配,得到第三图像文本对;基于第三图像文本对中的不同数据之间的相似度,以及第二图像表征对应的预测结果与第一预测结果的相似度对目标模型进行模型训练。

    数据处理方法、装置及设备
    26.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118349902A

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202410532691.3

    申请日:2024-04-29

    Abstract: 本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备,其中,方法包括:获取目标图结构数据中与候选节点对应的子图数据;基于所述子图数据,通过表征提取模型对所述子图数据进行表征提取处理,得到所述子图数据包含的节点对应的表征向量;基于所述子图数据包含的节点对应的表征向量,对多个所述子图数据进行聚类处理,得到多个类;基于每个类对应的所述子图数据的数量,确定所述多个类中的目标类;在基于所述目标类对应的子图数据包含的节点的风险标签,确定所述目标类对应的子图数据为存在风险的子图数据的情况下,基于所述目标类对应的子图数据和待检测的图结构数据,对目标用户触发执行资源转移业务是否存在风险进行检测。

    多任务大语言模型训练方法及装置

    公开(公告)号:CN118261225A

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410473352.2

    申请日:2024-04-18

    Abstract: 本说明书实施例涉及多任务大语言模型训练方法及装置,大语言模型包括已训练好的目标网络层,和用于对目标网络层进行旁路训练的适配器,方法包括:首先,获取针对若干任务类型对适配器进行训练得到的第一适配器;然后,获取多条归属于目标任务类型的文本训练数据;目标任务类型不同于若干任务类型中的任一任务类型;接下来,将待训练的掩码矩阵作用于第一适配器,然后与待训练的第二适配器组合,得到组合适配器;然后,将多条文本训练数据输入到包含组合适配器的大语言模型中,根据大语言模型的输出,调整第二适配器与掩码矩阵中的参数;最后,将训练完成的掩码矩阵作用于第一适配器,然后与训练完成的第二适配器相加,作为新的第一适配器。

    一种图像的处理方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN118172223A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410138873.2

    申请日:2024-01-31

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种图像的处理方法、装置及设备,该方法包括:通过编码器对待调整的目标图像进行编码处理,得到目标图像的编码信息,通过局部动态模型基于前景图像的编码信息中的局部前景图像的编码信息,在目标图像中的背景图像的编码信息中进行语义匹配,并基于匹配到的局部背景图像的编码信息调整局部前景图像的编码信息,得到调整后的目标图像的编码信息,基于调整后的目标图像的编码信息,通过掩码感知全局动态模型中的多层感知机生成用于处理目标图像中的前景图像的掩模图像的模型内核,并通过模型内核对掩模图像进行处理,得到处理后的掩模图像的编码信息,基于上述信息,通过解码器生成目标图像对应的调整图像。

    一种安全检测的方法及装置
    29.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118093988A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202311211874.7

    申请日:2023-09-19

    Abstract: 本说明书公开了一种安全检测的方法及装置,涉及人工智能领域,可用于隐私保护,可以从预设的诱导信息库中获取诱导信息,所述诱导信息用于诱导生成模型生成存在风险的内容,而后,将诱导信息输入到预先训练的诱导信息补充模型中,得到用于获取诱导信息的相关内容的询问语句,将询问语句输入到待检测的生成模型中,得到生成内容,通过预先训练的风险识别模型,对生成内容进行风险识别,得到识别结果,以通过识别结果,对待检测的生成模型进行安全检测,可以看出,本方法可以自动化地对生成模型进行安全检测,从而相比于现有技术,能够提高对生成模型安全检测的效率。

    一种异常图挖掘方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN117743863A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311715865.1

    申请日:2023-12-13

    Abstract: 本说明书公开了一种异常图挖掘方法、装置、存储介质及电子设备。在本说明书提供的异常图挖掘方法中,获取样本业务图,将样本业务图中存在异常的节点确定为黑节点,不存在异常的节点确定为白节点;在样本业务图中确定出以黑节点为中心节点的黑样本子图,以白节点为中心节点的白样本子图;针对每个图模式,根据与该图模式同构的黑样本子图的数量,确定该图模式的黑支持度;根据该图模式中的节点特征,与白样本子图中的节点特征,对该图模式与白样本子图进行匹配,得到与该图模式匹配的白样本子图的数量,并根据与该图模式匹配的白样本子图的数量,确定该图模式的白支持度;根据该图模式的黑支持度与白支持度,判断该图模式是否为异常图模式。

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