国家知识产权局信息显示，中国石油天然气股份有限公司申请一项名为"模型训练方法、VSP波场分离 方法、装置及介质"的专利，公开号CN121303232A，申请日期为2024年7月。 专利摘要显示，本申请提供一种模型训练方法、VSP波场分离方法、装置及介质，涉及油气勘探领域。 获取VSP样本数据，构建第一深度稀疏自编码网络，并获取VSP样本数据表示的不同波场呈现的梯度特 征，根据梯度特征对VSP样本数据进行波场分离，得到第二深度稀疏自编码网络和VSP样本数据对应的 不同波场，再根据不同波场获得重建VSP数据，并计算重建损失、梯度损失和稀疏惩罚项损失，进一步 将损失输入至第二深度稀疏自编码网络进行迭代更新，得到训练好的深度稀疏自编码网络。本申请利用 不同波场呈现的梯度特征，以深度稀疏自编码网络为基础，采用无监督模型训练得到适用于VSP波场分 离且实用性强的深度学习网络，实现高精度的VSP波场的分离。 声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。 来源：市场资讯 天眼查资料显示，中国石油天然气股份有限公司，成立于1999年，位于北京市，是一家以从事石油和天 然气开采业为主 ...

公司专利技术动态 - 腾讯科技申请推荐模型训练方法专利 公开号CN120524221A 申请日期2024年2月[1] - 专利涉及通过共享动态嵌入表实现特征融合映射 生成融合嵌入向量进行模型训练[1] - 技术涵盖训练样本特征向量提取及标签信息处理 最终输出优化后的推荐模型[1] 公司基本信息 - 腾讯科技成立于2000年 注册资本200万美元 位于深圳市[2] - 公司属软件和信息技术服务业 对外投资企业15家[2] - 参与招投标项目264次 拥有商标和专利信息各5000条 行政许可535个[2]

公司专利动态 - 北京小米移动软件有限公司和北京小米松果电子有限公司获得"用户行为预测方法、模型训练方法、电子设备及存储介质"专利授权 授权公告号CN114049529B 申请日期为2021年9月[1] - 北京小米移动软件有限公司成立于2012年 注册资本14.88亿元人民币 属于软件和信息技术服务业[1] - 北京小米松果电子有限公司成立于2014年 注册资本2.5亿元人民币 主要从事零售业[1] 公司经营数据 - 北京小米移动软件有限公司对外投资4家企业 参与招投标项目139次 拥有专利信息5000条 行政许可123个[1] - 北京小米松果电子有限公司对外投资1家企业 拥有商标信息15条 专利信息1046条 行政许可5个[1]

公司专利动态 - 腾讯科技获得"推广数据处理方法、模型训练方法、系统和存储介质"专利授权 授权公告号CN113570398B 申请日期为2021年2月[1] 公司基本信息 - 腾讯科技成立于2000年 位于深圳市 主要从事软件和信息技术服务业[1] - 公司注册资本200万美元[1] - 对外投资企业数量达15家[1] - 参与招投标项目264次[1] 公司知识产权资产 - 拥有商标信息5000条[1] - 拥有专利信息5000条[1] - 获得行政许可537个[1]

腾讯科技专利技术 - 公司申请了一项名为"模型训练方法、信息投放方法、装置、设备及介质"的专利，公开号CN120430833A，申请日期为2024年02月，属于计算机技术领域 [1] - 专利方法包括获取正样本、负样本和无标签样本，训练标签预测模型，预测无标签样本的伪标签，并最终训练投放预测模型用于预测对象的投放分数 [1] 腾讯科技公司概况 - 公司成立于2000年，位于深圳市，主要从事软件和信息技术服务业，注册资本200万美元 [1] - 公司对外投资了15家企业，参与招投标项目263次，拥有商标信息5000条，专利信息5000条，行政许可527个 [1]

公司专利技术动态 - 腾讯科技（北京）有限公司于2025年4月申请模型训练方法专利 公开号CN120430298A 涉及文本相关程度预测的模型训练技术 通过大语言模型和蒸馏训练提升语义理解及泛化能力 [1] 公司基础信息 - 腾讯科技（北京）有限公司成立于2005年 注册资本160万美元 主要从事软件和信息技术服务业 [2] - 公司对外投资9家企业 参与招投标项目47次 拥有专利信息1426条 行政许可159个 [2] 专利技术细节 - 专利方法包括获取样本文本对及标注类别 构建提示文本输入大语言模型进行预测 根据预测概率训练模型 [1] - 采用判别式语言模型与训练后的大语言模型对相关程度预测模型进行蒸馏训练 强化文本相关程度预测能力 [1]

公司专利技术动态 - 腾讯科技申请模型训练方法专利 公开号CN120431962A 申请日期2025年6月 [1] - 专利采用分阶段训练机制 按样本数据难度由易到难排序训练 [1] - 通过多轮推理生成正负样本优化模型 结合强化学习提升推理准确性 [1] 公司基本信息 - 腾讯科技成立于2000年 注册资本200万美元 位于深圳市 [2] - 公司属软件和信息技术服务业 对外投资15家企业 [2] - 参与招投标263次 拥有商标信息5000条 专利信息5000条 行政许可527个 [2]

公司专利技术动态 - 腾讯科技申请模型训练方法专利 公开号CN120409606A 申请日期2025年4月 [1] - 专利通过计算目标模型与参考模型的偏好差异确定损失值 结合收敛趋势调整损失比例因子 [1] - 技术方案能保证目标模型迭代方向的正确性 涉及存储介质及计算机程序产品 [1] 企业基本信息 - 腾讯科技(深圳)有限公司成立于2000年 注册资本200万美元 主营软件和信息技术服务业 [2] - 公司拥有5000条专利信息 5000条商标信息 527个行政许可 [2] - 对外投资15家企业 参与招投标项目263次 [2]

公司专利动态 - 网宿科技取得"模型训练方法、系统、电子设备及存储介质"专利，授权公告号CN114239848B，申请日期为2021年11月 [1] - 公司专利总数达1292条，显示持续的技术研发投入 [1] 公司基本信息 - 网宿科技成立于2000年，总部位于上海市，主营业务为软件和信息技术服务业 [1] - 公司注册资本达24.46亿元人民币，企业规模较大 [1] 公司业务拓展 - 对外投资39家企业，显示积极的资本运作和生态布局 [1] - 参与招投标项目1125次，反映较强的市场活跃度 [1] 知识产权布局 - 拥有商标信息269条，专利信息1292条，知识产权储备丰富 [1] - 获得行政许可6个，显示合规经营能力 [1]

腾讯科技专利技术 - 公司申请一项名为"图像分类方法、模型训练方法、装置及电子设备"的专利，公开号CN120219784A，申请日期为2023年12月 [1] - 专利技术通过样本图像和目标噪声图像输入目标分类模型，得到第一类别信心分数和第二类别信心分数，根据两者确定目标损失并训练模型 [1] - 目标损失用于约束第一类别信心分数与第二类别信心分数之间的大小关系，大小关系根据噪声添加位置确定 [1] - 该技术能避免模型错误地将背景拟合为分类的关键特征，提升图像分类准确性，可应用于人工智能、医学检测、智慧交通等场景 [1] 腾讯科技公司概况 - 公司成立于2000年，位于深圳市，主要从事软件和信息技术服务业 [2] - 企业注册资本200万美元 [2] - 公司对外投资15家企业，参与招投标项目259次 [2] - 公司拥有商标信息5000条，专利信息5000条，行政许可469个 [2]