兴趣点状态确定方法、模型训练方法及装置.pdf
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兴趣点状态确定方法、模型训练方法及装置.pdf
本公开提供了一种兴趣点状态确定方法、模型训练方法及装置,涉及计算机技术领域,尤其涉及电子地图、智能交通、人工智能技术领域。实现方案为:获取目标区域的卫星图像,其中,所述目标区域为目标兴趣点所在的区域;基于所述卫星图像,确定所述目标区域与所述目标兴趣点是否失配,其中,所述失配表示所述目标区域不适于容置所述目标兴趣点;以及基于所述确定的结果,确定所述目标兴趣点的状态。
地理兴趣点的确定方法和地理兴趣点确定模型的训练方法.pdf
本公开关于一种地理兴趣点的确定方法、地理兴趣点确定模型的训练方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。所述地理兴趣点确定模型的训练方法、方法包括:根据帐户的帐户属性信息,确定与帐户匹配的初始地理兴趣点;获取与初始地理兴趣点对应的地理兴趣点属性信息;根据地理兴趣点属性信息和帐户属性信息,得到帐户针对于初始地理兴趣点的访问概率;根据访问概率,从初始地理兴趣点中筛选出与帐户对应的目标地理兴趣点。本公开提供的地理兴趣点的确定方法可以结合帐户属性以及地理兴趣点的属性进行地理兴趣点的确定,从而可以提高地理兴趣点的确定
兴趣点推荐方法和兴趣点推荐模型的训练方法、装置.pdf
本公开提供了一种兴趣点推荐方法和兴趣点推荐模型的训练方法、装置,涉及人工智能领域,具体涉及大数据、度量学习和深度学习等技术领域,可应用于智能推荐等场景。兴趣点推荐方法的具体实现方案为:根据目标对象对常驻区域的访问数据和多个兴趣点所属区域的访问记忆特征,确定目标对象的偏好特征;根据偏好特征与多个兴趣点中每个兴趣点的空间约束特征之间的差异,确定多个兴趣点中针对目标对象的待推荐兴趣点,其中,区域的访问记忆特征是根据参考对象对区域的访问数据确定的,区域为针对参考对象的异地区域;空间约束特征是根据多个兴趣点彼此之间
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
信息确定模型的训练方法、环境信息确定方法及装置.pdf
本公开提供了一种信息确定模型的训练方法,涉及人工智能领域,尤其涉及深度学习技术。具体实现方案为:信息确定模型包括第一子模型和第二子模型,该方法包括:将与第一预设时段对应的至少一个序列特征信息输入第一子模型,得到第一预测信息;根据至少一个序列特征信息和第二子模型,得到第二预测信息;根据第一预测信息和第二预测信息,得到与目标时段对应的信息序列;以及根据与目标时段对应的标签序列和信息序列,训练信息确定模型。本公开还提供了一种环境信息确定方法、装置、电子设备和存储介质。