特征选择方法、装置、电子设备、及存储介质

    公开(公告)号:CN110175644A

    公开(公告)日:2019-08-27

    申请号:CN201910445442.X

    申请日:2019-05-27

    Abstract: 本公开实施例公开了一种特征选择方法、装置、电子设备、及存储介质,方法包括:从样本集中抽取训练集和验证集;基于所述训练集对预选的基于树的算法模型进行训练得到经训练模型,根据设定算法计算所述经训练模型的多个特征的权重值;根据权重值排序顺序从所述多个特征中选择至少两种数量的特征得到至少两个特征集,对所述训练集分别基于所述至少两个特征集进行模型训练得到至少两个新经训练模型,根据所述验证集确定所述至少两个新经训练模型的评分值;根据评分值从所述至少两个新经训练模型中选择新经训练模型确定特征集。本分开实施例的技术方案能够自动根据所提供的样本集选出最佳特征集,能减少用户干预,提高用户的操作效率。

    一种情感检测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119989095A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202510100502.X

    申请日:2025-01-22

    Abstract: 本发明实施例公开了一种情感检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:在获取到待检测媒体信息的情况下,对待检测媒体信息进行特征提取操作,得到待检测媒体信息的特征信息;将特征信息分别输入至预先训练的不同的情感检测模型中,得到每个情感检测模型的输出结果;其中,输出结果包括待检测媒体信息与每种预设情感类型之间的关联程度值;基于预先确定的每个情感检测模型对应的决策权重和输出结果,确定待检测媒体信息的目标情感分类。本发明实施例的技术方案,可以减少单一情感检测模型进行检测时产生的检测偏差,有利于提高情感检测的准确性和鲁棒性。

    一种数据校验方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN119248756A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202410841003.1

    申请日:2024-06-26

    Abstract: 本发明实施例公开了一种数据校验方法、装置、设备和存储介质,其中,方法包括:在接收到校验配置指令的情况下,在预设界面中显示初始校验配置表;针对初始校验配置表中的每个待配置项,根据配置填充操作生成待配置项对应的配置结果,根据多个待配置项的配置结果得到目标校验配置表;基于目标校验配置表对待校验数据片段进行数据校验,生成待校验数据片段对应的目标校验结果。本发明实施例的技术方案解决了现有数据校验技术中数据校验规则修改难度高,无法适应业务需求的问题,可以通过对校验配置表自定义校验规则,并基于编辑出的配置表进行数据校验,无需对底层代码的修改,降低校验规则修改难度,提高数据校验的适用性。

    一种安全告警事件的处理方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113778806B

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202111088543.X

    申请日:2021-09-16

    Abstract: 本发明实施例公开了一种安全告警事件的处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取在设定时长内产生的多个安全告警事件,并识别与每个安全告警事件分别对应的目标告警硬件;获取与各目标告警硬件对应的目标资产类型,并查询资产类型与资产重要性指数间的映射关系,获取目标资产重要性指数;获取与各安全告警事件对应的目标危害级别,并查询危害级别与危害重要性指数间的映射关系,获取目标危害重要性指数;根据各目标资产重要性指数以及各目标危害重要性指数,确定各安全告警事件的处理顺序,对其进行处理。本发明实施例,解决了数以万计的信息技术资产有效防护的问题,实现了安全事件处置效率的提高,并将安全加固的成本效益最大化。

    图像类别的检测方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN119027730A

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202411109944.2

    申请日:2024-08-13

    Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域,尤其提供一种图像类别的检测方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:获取待检测图像;利用风格分类模型对所述待检测图像进行分类,得到所述待检测图像的第一目标类别,所述第一目标类别包括真实风格类别或者非真实风格类别;将所述第一目标类别对应的图像检测模型作为目标检测模型;利用所述目标图像检测模型对所述待检测图像进行检测,得到所述待检测图像的第二目标类别,所述第二目标类别包括生成类别或者非生成类别。由于先利用风格分类模型判断出待检测图像的风格类别后,再根据风格类别送入对应的图像检测模型判断待检测图像是不是生成类图像,提升了图像类别检测的准确性。

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