具有上下文感知的经阐明的自然语言人工产物重组

    公开(公告)号:CN117651950A

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202280049066.2

    申请日:2022-07-08

    Abstract: 实施例包括使用一种或多种自然语言处理技术基于与指定子主题的相关性,从多个数字内容数据集之中候选文本项集合。该实施例使用相关性得分和特征向量将候选文本项分组为预定数量的组。该实施例使用指定的一组所选文本项来训练预训练的编码器‑解码器模型,其中该预训练的编码器‑解码器模型被预训练以根据特定书写风格来生成文本内容。该实施例使用该预训练的编码器‑解码器模型生成特定书写风格的机器创作的文本内容,从而得到基于所述指定的一组所选文本项的关于所述指定子主题的文章。该实施例还包括将该文章作为针对网站的更新而发送到远程web服务器。

    黑盒机器学习模型的新特征
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118159984A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202280071721.4

    申请日:2022-10-10

    Abstract: 公开了一种用于使得包括使用第一输入值为第一设置构建的变换模型的变换系统能够合并存在于第二设置中的第二特征值的方法。该方法包括提供包括第二特征值以及预期第二结果的训练输入数据,提供包括机器学习模型的特征映射器,其中特征映射器的输出信号被用作变换系统的输入信号,由此构建特征映射器和变换模型的组合,使用训练输入数据作为特征映射器的输入并且使用第二结果作为变换系统的预期输出数据来训练特征映射器的机器学习模型,以及将特征映射器和变换系统的组合部署为包括在第二设置中可使用的超级机器学习模型的超级机器学习系统。

    自反生物测定数据的系统和方法

    公开(公告)号:CN102473215B

    公开(公告)日:2015-09-16

    申请号:CN201080032170.8

    申请日:2010-07-22

    CPC classification number: G06F21/32

    Abstract: 一种自反数据采集系统,包括:用于定义环境条件集的系统;用于自动实施所述环境条件集的设备;用于在所述环境条件集下采集生物测定数据的系统;以及用于将所述生物测定数据和所述环境条件集编码到自反模板中的系统。一种自反数据验证系统包括用于检索和解码与个人关联的自反模板以获取至少一个生物测定数据值以及以前获取所述至少一个生物测定数据值时的环境条件集的系统;用于实施所述环境条件集的设备;用于在所述环境条件集下采集至少一个新的生物测定数据值的系统;用于将所述至少一个生物测定数据值与所述至少一个新的生物测定数据值进行比较以判定是否存在匹配的系统;以及用于输出验证结果的系统。

    自反生物测定数据
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102473215A

    公开(公告)日:2012-05-23

    申请号:CN201080032170.8

    申请日:2010-07-22

    CPC classification number: G06F21/32

    Abstract: 一种自反数据采集系统,包括:用于定义环境条件集的系统;用于自动实施所述环境条件集的设备;用于在所述环境条件集下采集生物测定数据的系统;以及用于将所述生物测定数据和所述环境条件集编码到自反模板中的系统。一种自反数据验证系统包括用于检索和解码与个人关联的自反模板以获取至少一个生物测定数据值以及以前获取所述至少一个生物测定数据值时的环境条件集的系统;用于实施所述环境条件集的设备;用于在所述环境条件集下采集至少一个新的生物测定数据值的系统;用于将所述至少一个生物测定数据值与所述至少一个新的生物测定数据值进行比较以判定是否存在匹配的系统;以及用于输出验证结果的系统。

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