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公开(公告)号：CN114004383A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010674801.1
申请日：2020-07-14
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请公开了人工智能领域中的一种时间序列预测模型的训练方法、时间序列预测方法及装置。该时间序列预测模型的训练方法包括：将源域的第一时间序列和目标域的第二时间序列输入第一预测模型中，通过第一预测模型中的特征编码器生成第一时间序列的特征和第二时间序列的特征；将第一时间序列的特征和第二时间序列的特征输入领域判别器中，对领域判别器与特征编码器进行对抗训练，且基于目标域的样本集对第一预测模型进行调优，得到目标预测模型。本申请的方法能够提高目标预测模型的准确性，避免出现过拟合和负迁移。
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公开(公告)号：CN113191241A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110441864.7
申请日：2021-04-23
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种模型训练方法，应用于人工智能领域，方法包括：获取第一神经网络模型以及M批batch训练样本，M为大于1的正整数；根据M批batch训练样本中各批batch训练样本之间的样本分布特征，确定目标增量训练方法，其中，样本分布特征与基于各批batch训练样本进行增量训练时模型所产生的灾难性遗忘的程度有关，目标增量训练方法用于在对模型进行增量训练时实现抗灾难性遗忘；根据M批batch训练样本，通过目标增量训练方法，对第一神经网络模型进行自监督训练，以得到第二神经网络模型。本申请在降低训练时长并节约数据存储空间的前提下，实现了效率与性能之间的平衡。
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公开(公告)号：CN112801265A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011375881.7
申请日：2020-11-30
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请公开了人工智能领域的一种机器学习方法以及装置，用于在小样本学习中，通过构建数据集对应的概念空间，基于样本在空间中的度量来训练模型，得到输出精度更高的模型。该方法包括：支撑集和查询集中样本包括的多种类型的信息对应多个维度的概念空间；目标神经网络中包括元模型和概念空间映射模型，对目标神经网络的任意一次更新过程包括：元模型提取支撑样本以及查询样本的特征得到第一特征向量和第二特征向量；概念空间映射模型将元模型输出的特征向量映射至概念空间，并计算概念空间中查询样本和支撑样本之间的距离；基于该距离得到查询样本的预测标签，随后计算损失值并更新目标神经网络，得到当前次迭代更新后的目标神经网络。
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公开(公告)号：CN119723583A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202311287808.8
申请日：2023-09-28
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06V30/14 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 一种数据处理方法，方法包括：获取图像；通过文本识别网络，得到所述图像的第一特征表示以及所述图像中的文本框的中心位置识别结果；通过文本检测网络，对所述第一特征表示以及所述中心位置识别结果对应的第二特征表示进行注意力交互，得到所述图像中的文本框的边缘检测结果。本申请将识别特征和识别结果将作为检测任务的先验，利用文本识别网络的输出来进行文本检测，既能有效的避免检测误差在识别阶段的累积，又能有效的利用检测特征和识别特征之间的相关性和差异性，从而提升了端到端文本识别的精度。
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公开(公告)号：CN116894479A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310700033.6
申请日：2023-06-13
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/0495 , G06N20/00
Abstract: 本申请实施例公开一种模型的训练方法、训练数据的获取方法及相关设备，方法可用于人工智能领域的文本处理领域中，方法包括：将包括第三文本和第一提示的第一文本输入机器学习模型，得到机器学习模型输出的第二文本，第三文本归属于第一数据集；将第二文本输入教师模型，得到教师模型输出的第一预测结果；基于第一预测结果执行第一训练操作以对第一提示进行更新；利用教师模型对学生模型进行知识蒸馏时使用的训练数据基于训练后的第一提示得到；通过前述方案，借助教师模型的能力引导机器学习模型生成的文本逼近隐私数据，则对学生模型进行知识蒸馏时采用的训练数据与隐私数据相似，以提高训练后的学生模型在执行自然语言处理任务时的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119181104A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202310746659.0
申请日：2023-06-21
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06V30/412 , G06V30/14 , G06V30/19 , G06V30/18
Abstract: 本申请公开了一种表格识别方法及其相关设备，可正确完成多个单元格与多个文本之间的匹配，从而得到正确的表格。本申请的方法包括：当需要进行表格识别时，可先获取包含待识别表格的目标图像。在得到目标图像后，可通过目标模型对目标图像进行处理，从而分别得到表格的多个单元格、多个单元格的第一位置信息以及多个单元格之间的多个分隔符的第二位置信息。在得到目标图像后，还可对目标图像进行文本识别，从而得到表格的多个文本以及多个文本的第三位置信息。然后，可利用多个分隔符的第二位置信息，来确定多个单元格的第四位置信息。最后，可综合考虑这些位置信息，以完成多个单元格以及多个文本之间的匹配，从而得到所需要的表格。
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公开(公告)号：CN112801265B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202011375881.7
申请日：2020-11-30
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/084 , G06F18/23 , G06F18/24
Abstract: 本申请公开了人工智能领域的一种机器学习方法以及装置，用于在小样本学习中，通过构建数据集对应的概念空间，基于样本在空间中的度量来训练模型，得到输出精度更高的模型。该方法包括：支撑集和查询集中样本包括的多种类型的信息对应多个维度的概念空间；目标神经网络中包括元模型和概念空间映射模型，对目标神经网络的任意一次更新过程包括：元模型提取支撑样本以及查询样本的特征得到第一特征向量和第二特征向量；概念空间映射模型将元模型输出的特征向量映射至概念空间，并计算概念空间中查询样本和支撑样本之间的距离；基于该距离得到查询样本的预测标签，随后计算损失值并更新目标神经网络，得到当前次迭代更新后的目标神经网络。
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公开(公告)号：CN117917702A
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202211289351.X
申请日：2022-10-20
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种数据处理方法，该方法应用于文本识别/字符识别场景，该方法包括：获取输入数据，该输入图像为图像数据或音频数据，并根据输入数据的第一模态特征获取第二模态特征，第一模态特征为图像数据的视觉特征或者音频数据的音频特征，第二模态特征为字符特征；再融合第一模态特征与第二模态特征以得到目标特征，可以高效融合不同模态数据的信息，使得获取的目标特征具有多模态数据的特性，提高目标特征的表达能力。从而根据该目标特征获取的第一识别结果的精度更高。且相较于只根据纠正后的第二模态特征确定识别结果的方法，通过再次引入纠正前的第一模态特征，可以减少第二模态特征的过度纠正问题。
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公开(公告)号：CN117437429A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202210836705.1
申请日：2022-07-15
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请涉及一种图像数据处理方法、装置和存储介质。该方法包括：通过第一映射处理，将图像数据映射至第一特征图像数据，该第一特征图像数据的尺寸小于图像数据；对第一特征图像数据的通道特征和/或空间特征进行提取，确定第二特征图像数据；对所述第二特征图像数据的尺寸进行放大，确定第三特征图像数据，该第三特征图像数据的尺寸大于第一特征图像数据；对第三特征图像数据进行归一化处理，确定图像数据的预测结果。根据本申请实施例，可以在不引入新算子的情况下，大大减少了模型的计算量和参数量，使得模型能够部署于端侧，同时能够在图像数据处理中保证模型的准确率，加快模型的运算速度。
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公开(公告)号：CN112162917A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010917554.3
申请日：2020-09-03
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种软件系统的缺陷定位方法及装置，涉及软件维护服务领域，解决了如何在节省时间和人力成本的条件下，根据缺陷描述文件定位到导致缺陷的代码文件的问题。计算设备获取到缺陷描述文件后，根据缺陷描述文件确定导致软件系统的问题的代码文件的文件路径，并显示代码文件的文件路径。其中，代码文件的文件路径所对应的代码的功能与软件系统的问题相关。缺陷描述文件描述了软件系统的问题。
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