一种文件检索方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114356852A

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202210274264.0

    申请日:2022-03-21

    Inventor: 邓硙

    Abstract: 本申请实施例提供一种文件检索方法、电子设备及存储介质,其中上述文件检索方法,应用于电子设备,包括:获取目标特征,所述目标特征包括用户输入的关键信息的图像特征、文本特征、音频特征中的至少一种;获取每个待检索文件的待检索特征,所述待检索特征包括所述待检索文件的图像特征、文本特征、音频特征中的至少一种;将所述待检索特征与所述目标特征融合,得到中间特征;根据每个待检索文件的中间特征确定所述待检索特征与所述目标特征之间的关联程度。本申请实施例提供的文件检索方法,可以最大化利用待检索文件的多种信息进行检索,进而提高检索的准确性,增加用户体验。

    一种基于图像数据处理分析的信息智能推送管理系统

    公开(公告)号:CN114117089B

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202210084536.0

    申请日:2022-01-25

    Inventor: 唐江水

    Abstract: 本发明涉及信息推送管理技术领域,具体公开了一种基于图像数据处理分析的信息智能推送管理系统,本发明通过图像预处理获得用户目标浏览图像对应的前景子图像和衬托子图像,对比筛选平台数据库中与用户目标浏览图像相似的各相似存储图像,同时根据用户目标浏览图像中前景子图像对应各目标要素的内容信息分析对应的中心位权重系数,筛选用户目标浏览图像对应的中心位目标要素,并根据用户目标浏览图像对应的中心位目标要素的各特征数据分析用户目标浏览图像与各相似存储图像的重合系数,将重合系数排名靠前的各相似存储图像和对应的关联视频进行推送,从而确保用户在相同时间内能够获得更加多样化的信息,丰富用户的浏览体验。

    适用于智能终端的锁屏内容推送方法

    公开(公告)号:CN114254200A

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN202111579480.8

    申请日:2021-12-22

    Inventor: 王威杰

    Abstract: 本发明涉及一种适用于智能终端的锁屏内容推送方法,其包括以下步骤:步骤一,架构搭建用于存储用户画像数据的实时数仓,对用户进行标签化管理。步骤二,在智能终端搭建应用,对锁屏应用模块增加监听线程。步骤三,智能终端锁屏期间,监听线程根据用户标签与服务器通讯,获取推送内容。步骤四,智能终端被用户唤醒且处于未解锁状态时,监听线程在锁屏界面展示推送内容,监听线程向服务器反馈用户行为。步骤五,服务器对用户标签进行优化。由此,可以实现精准内容的推送投放,且在锁屏期间进行显示,实现了新的锁屏应用。通过搭建flink实时数仓,实时推荐、精准推送、实时风控。同步于谷歌和Apache的编程语言及框架,便于实施。

    基于家庭反馈的学生情绪定位方法

    公开(公告)号:CN110781320B

    公开(公告)日:2022-03-18

    申请号:CN201911061049.7

    申请日:2019-11-01

    Inventor: 陈天 田雪松

    Abstract: 本发明提供了基于家庭反馈的学生情绪定位方法,包括:获取学生的课堂听课视音频数据;根据学生图像,对课堂听课视音频数据进行处理,得到每个学生ID对应的根据录制时间显示的多个第一课堂视音频子数据;获取家庭反馈的学生问题信息;根据学生ID和学生问题的时间区间,在多个第一课堂视音频子数据进行查找,确定学生ID对应的在学生问题的时间区间的第二课堂视音频子数据;根据具体问题,获取第二课堂视音频子数据中的与具体问题相对应的目标情绪的起始时间和目标情绪的起始时间内的第三课堂视音频子数据;根据第三课堂视音频子数据,生成情绪问题报告。由此,以便家长可以快速的获取到学生在存在问题时,在学校的课堂表现。

    相关性预测模型训练方法、装置及相关性预测方法

    公开(公告)号:CN114138989A

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202111357493.0

    申请日:2021-11-16

    Abstract: 本公开的实施方式提供了一种相关性预测模型训练方法,包括:获取训练样本集;其中,所述训练样本集包括基于采集到的用户对搜索结果的点击数据构建的第一训练样本集,以及由人工标注相关性结果的第二训练样本集;任一训练样本包括由搜索项与搜索结果构成的样本对;将所述第一训练样本集中的第一样本对输入所述相关性预测模型训练,获得第一轮训练后的相关性预测模型;将所述第二训练样本集中的第二样本对输入所述第一轮训练后的相关性预测模型进行再次训练,获得第二轮训练后的相关性预测模型。在以上过程中,可以提高模型的预测效果,大大缓解了样本构建时的偏差带来的预测效果较差,以及预测效果与时效性能无法兼顾的问题。

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