公开(公告)号：CN119646502A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202311210842.5

申请日：2023-09-18

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 李向阳 ,  王航宇 ,  陈渤 ,  唐睿明 ,  张伟楠 ,  俞勇

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045

Abstract: 本申请实施例公开了一种数据处理方法，该方法中，可以通过预训练语言模型和第一训练数据对推荐模型进行训练，以使得训练后的推荐模型不仅能够学习到第一训练数据本身的所携带的协同信息，还可以学习到预训练语言模型所携带的语义知识，从而可以使得训练后的推荐模型能够融合协同知识和语义知识来实现推荐任务，提升了推荐的准确性，同时，可以保证推荐模型具有较好的时延。

公开(公告)号：CN117436503A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202310802114.7

申请日：2023-06-30

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 夏伟 ,  王航宇 ,  唐睿明 ,  张伟楠 ,  俞勇

IPC: G06N3/092 ,  G06F16/9535 ,  G06Q50/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请提供一种在线测试方法以及装置，用于从多个维度进行强化学习，从而从多个维度为用户选择测试题，使测试结果更能反应用户的实际能力。包括：获取测试题库，测试题库中包括采集到的多个测试题；使用测试题库进行强化学习，得到测试模型，该测试模型可以用于在在线测试过程中从测试题库中针对用户选择至少一个测试题，该测试模型具体可以包括状态编码器和推荐器，该状态编码器用于获取输入的测试题之间的差异生成状态编码，该推荐器可以用于根据状态编码输出针对用户选择的测试题；其中，强化学习的奖励包括多个维度的奖励函数，该多个维度的奖励函数用于更新测试模型。

公开(公告)号：CN119228911A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202310786184.8

申请日：2023-06-29

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 刘宇 ,  王航宇 ,  黄中楷 ,  梁国伟

IPC: G06T7/90 ,  G06T7/50 ,  G06T7/30 ,  G06T5/40 ,  G06T7/20

Abstract: 本申请提供了一种图像处理方法及装置，用于提升图像处理效果(例如图像配准、目标识别等效果)。该方法包括：获取N帧图像的RGB值和深度值；根据N帧图像中的第i帧图像的RGB值和深度值，确定第i帧图像的图层信息，该图层信息指示所述第i帧图像所包括的图层；基于N帧图像对应的N个图层信息，对N帧图像进行图像处理。