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公开(公告)号：CN118194079A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410131436.8
申请日：2024-01-30
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：基于初始训练样本集，确定待读取初始训练样本集；从待读取初始训练样本集中，确定出目标训练样本集；调用初始分类模型，对目标训练样本集中的各个目标训练样本进行样本预测，得到各个目标训练样本的样本预测值，并基于各个目标训练样本的样本预测值与相应的标签值，计算模型损失值；按照减小模型损失值的方向，对初始分类模型中的模型参数进行优化，得到模型优化后的初始分类模型，以基于模型优化后的初始分类模型，确定目标分类模型。本发明实施例可在避免过滤掉有效样本及避免正负样本比例失衡的情况下，确定目标训练样本集，以提高模型训练效率和模型性能。
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公开(公告)号：CN118037436A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410336547.2
申请日：2024-03-22
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种用户信用评估方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：接收处于第一阶段用户的信用评估请求；响应于所述信用评估请求，获取所述处于第一阶段用户的第一用户数据，所述第一用户数据包括申请用户数据和未申请用户数据；获取第一评估模型；将所述第一用户数据输入所述第一评估模型进行信用资质评估，获得与所述第一用户数据对应的若干个目标用户的信用资质评估结果。本发明解决了针对两个阶段的用户客群因为在时间窗口上的差异而需要分别建模的问题，综合了用户的用信需求和用信资质进行用户的信用资质评估。
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公开(公告)号：CN118018029A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410038920.6
申请日：2024-01-10
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: H03M7/30 , G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种文本压缩方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：获取待压缩文本，并确定待压缩文本的文本表示数据，文本表示数据包括L个向量；确定文本分组方式，并按照文本分组方式对文本表示数据进行分组处理，得到N个子文本表示数据，一个子文本表示数据包括至少一个向量；调用目标压缩模型，分别对N个子文本表示数据中的各个子文本表示数据进行压缩，得到文本压缩结果，且文本压缩结果支持通过目标序列模型被处理。本发明实施例可在避免打乱待压缩文本的原有含义以及避免造成上下文缺失的情况下，通过对待压缩文本的文本压缩，实现对待压缩文本的预处理，从而基于文本压缩结果实现通过目标序列模型对文本表示数据的处理。
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公开(公告)号：CN117851967A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311717564.2
申请日：2023-12-13
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Inventor： 杨青
IPC: G06F18/25
Abstract: 本申请提供一种多模态信息融合方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取第一模态特征；第一模态特征包括一组来源于多个模态的单模太特征，来源于多个模态的单模太特征包含目标特征信息；输出目标层数据，包括对第一模态特征进行数据处理，得到多个模态输出数据；根据多个模态输出数据获取目标层输出数据。其通过寻找多模态融合过程的一个稳定点，并以自适应和递归的方式建模特征之间的相关性，从低级到高级全面编码了模态内部和模态间的丰富信息，并且引入了软门控函数来动态感知模态信息并消除冗余，以实现高效的跨模态学习，利用多模态信息处理融合对图像信息、数字信息、音频信息、视频信息可以实现高精度、自适应、动态处理。
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公开(公告)号：CN117726009A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311787895.3
申请日：2023-12-22
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：接收第一输入，第一输入为机器学习模型和与机器学习模型对应的第一数据；响应于第一输入，将机器学习模型和第一数据进行打包，并部署在目标客户端；接收第二输入，第二输入为将第一数据更新为第二数据的请求信息；响应于第二输入，将第二数据与对应的机器学习模型进行打包，替换机器学习模型和第一数据部署在目标客户端。本发明实现模型服务宿主机硬盘空间的目的，减少了获取数据的请求耗时，减少了后续的运维成本。并在更新数据库时，将新的数据与模型部署在客户端中后，调度更新前后数据的流量，减少了因数据更新造成的数据丢失和损坏。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117474660A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311281472.4
申请日：2023-09-28
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06Q40/03 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/045
Abstract: 本公开公开了一种风控模型训练方法、装置、电子设备及计算机介质，其中，方法包括：获取多个信贷样本数据；将所述多个信贷样本数据输入第一目标模型中，得到所述多个信贷样本数据对应的多个第一目标特征向量；将所述多个信贷样本数据输入第二目标模型中，得到所述多个信贷样本数据对应的多个第二目标特征向量；根据所述多个第一目标特征向量和所述多个第二目标特征向量，对初始风控模型进行训练，得到训练后的目标风险预测模型，本公开各实施例提供的技术方案，可起到提高风控模型对用户逾期风险预测的准确性的作用。
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公开(公告)号：CN117173797A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311093402.6
申请日：2023-08-28
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种活体检测模型的训练方法、活体检测方法及装置，活体检测模型包括图像复原模块、特征提取模块、分类模块，训练方法包括：对特征提取模块的参数进行预训练，得到特征提取模块的初始参数；从图像样本集中获取第一图像，以及对第一图像进行过模糊处理的第二图像；通过图像复原模块对第二图像进行复原处理，得到复原图像；通过特征提取模块对复原图像进行特征提取，得到对应的人脸特征信息；通过分类模块对输入的人脸特征信息进行分类，得到预测分类结果；基于第一图像、复原图像，以及预测分类结果对活体检测模型进行训练，得到训练好的活体检测模型。本申请提供的方案，可起到提高活体检测模型的泛化能力和准确性的作用。
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公开(公告)号：CN117061763A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311093319.9
申请日：2023-08-28
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种文生视频生成方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：接收第一输入，所述第一输入为与待生成视频对应的第一文本信息；响应于所述第一输入，将所述第一文本信息编码为第一特征信息，经过扩散后生成所述第一特征信息的第一高斯噪声；接收第二输入，所述第二输入为所述第一文本信息和所述第一高斯噪声；响应于所述第二输入，在频谱隐空间生成与所述第一文本信息对应的第二特征信息，将所述第二特征信息解码生成所述待生成视频。本发明能够以极低的资源实现任意长度长视频的生成。
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公开(公告)号：CN116776940A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310716795.5
申请日：2023-06-16
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本申请实施例提供了一种神经网络模型生成方法、装置及电子设备，其中，该神经网络模型生成方法包括：基于原始神经网络模型的各项结构参数、权重，确定不同的第一目标子网络模型，根据目标硬件设备的部署要求，再结合各个第一目标子网络模型的性能参数，自适应地生成满足目标硬件设备的部署条件的第二目标子网络模型。如此，可使用规模小且精度高的第二目标子网络模型替代原始神经网络模型部署至目标硬件设备中，该第二目标子网络模型所需的硬件资源较少，能够扩展原始神经网络模型的应用范围的同时，该第二目标子网络模型是适配目标硬件设备的所有子网络模型集合中，精度最高的一个，实现了针对目标硬件设备的最优化模型部署。
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公开(公告)号：CN116175576A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310188531.7
申请日：2023-02-21
Applicant: 度小满科技(北京)有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请公开了一种数字人骨骼驱动方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取具有骨骼的数字人模型和参考图像帧；对参考图像帧中的目标进行关键点检测，生成关键点检测结果，关键点检测结果中包括：多个关键点在目标中的位置参数；根据参考图像帧和关键点检测结果，采用预先训练的骨骼控制参数神经网络模型输出目标的骨骼控制参数；根据骨骼控制参数对数字人模型的骨骼进行驱动，得到目标数字人模型。本申请可以准确驱动数字人，并提高数字人驱动的扩展性和通用性。
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