一种监控模型确定方法及装置.pdf
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相关资料
一种监控模型确定方法及装置.pdf
本发明提供了一种监控模型确定方法及装置;方法包括:创建待监控建筑施工范围内的三维建筑模型和初始化监控模型,其中,所述监控模型包括:多个监控设备和所述监控设备的监控参数;基于所述三维建筑模型,在所述待监控建筑施工范围内模拟部署监控设备;根据所述监控设备的监控参数,确定单个所述监控设备的监控范围;根据单个所述监控设备的监控范围,确定所述监控模型在所述待监控建筑施工范围中盲区范围;根据所述盲区范围,确定对所述建筑施工区域的监控是否达到预期效果;若未达到所述预期效果,调整所述监控模型中模拟部署的监控设备数量、所述
一种模型监控方法及装置.pdf
本申请提供一种模型监控方法及装置,该模型监控方法包括:获取待监控的目标模型;将目标模型正式发布上线进行试运行,并获取真实的用户反馈数据;通过目标模型对预设的指标数据进行推理,得到推理结果,并将推理结果与用户反馈数据进行对比,计算出问题命中率;当问题命中率达到预期命中率阈值时,将模型监控的告警逻辑由当前的阈值告警逻辑切换为预设的模型预测告警逻辑,并通过模型预测告警逻辑对目标模型的运行情况进行监控。可见,实施这种实施方式,能够对模型进行精确监控,不依赖于监控人员的经验和主观性影响,准确性高。
一种模型级别确定方法及装置.pdf
本发明公开了一种模型级别确定方法及装置,可应用于大数据领域或金融领域,包括获取每一数据处理模型在数据处理模型集中的使用率参数,将使用率参数确定为第一参考值型;基于应用系统对应的模型调用流程图和每一数据处理模型的初始优先级系数,确定每一数据处理模型的第二参考值;获取每一数据处理模型的未使用时长,并基于未使用时长确定每一数据处理模型的第三参考值;基于上述各个参考值,确定每一数据处理模型的目标优先级系数。本发明能够基于数据处理模型的实际使用信息对数据处理模型的优先级进行实时调整,使得提升数据处理模型优先级确定的
标签确定方法及装置、模型训练方法及装置.pdf
本说明书实施例提供标签确定方法及装置、模型训练方法及装置,其中,所述标签确定方法包括接收待预测图像;将所述待预测图像输入第一机器学习模型,得到所述待预测图像的初始标签以及所述初始标签的初始预测概率;将所述初始标签的初始预测概率输入第二机器学习模型,得到所述初始标签的目标预测概率;基于所述初始标签的目标预测概率确定所述待预测图像的目标标签;具体的,所述标签确定方法将待预测图像通过第一机器学习模型获得的初始预测结果输入到第二机器学习模型中进行二次纠正,通过第二机器学习模型的对初始预测结果的更新,能够极大的提升
任务处理模型确定方法、视频类别确定方法及装置.pdf
本公开关于任务处理模型确定方法、视频类别确定方法及装置,该方法包括:获取针对待训练任务的多域样本视频;根据多域样本视频,以及所述域标签所对应域的初始分类规则特征向量,对待训练的任务处理模型进行训练;获取针对待训练子任务的多域测试视频;将测试视频输入任务处理模型,确定分类规则特征向量中各个维度的语义信息,基于分类规则特征向量中各个维度的语义信息以及待训练子任务的任务信息的匹配度,确定处理待训练子任务时的子分类规则特征向量。对于不同的子任务,每个域的分类规则特征向量保留了不同的维度,从而形成了适用于该域各个子