属性模型

摘要： 当前,随着网络及智能手机的普及和快速发展,信息传输与接收更加方便快捷,技术的突飞猛进也在悄悄地改变着消费品行业的每一次订单接收、仓储管理、货品供应、商品补货、销售配送等环节。消费者在购物前想更全面快捷地了解到真实的商品信息,以便更好地做出购买抉择。政府监管、企业诚信、消费者网购等各个方面都对商品条码信息及关联数据的数量和品质提出了前所未有的高要求。

摘要： 三维地质建模时,由于几何数据和属性数据的特征不同,一般难以有效融合.为实现地质特征的融合,提出一种基于地质特征驱动的三维地质建模技术.利用三维空间数据建立几何结构模型,解决基于地质特征的几何映射与拓扑关联等关键技术,建立各种地质特征的属性数据与几何模型图形元素之间的拓扑关系,实现属性数据与几何数据的有效约束,最终构建形成满足拓扑关系唯一的地质特征驱动的三维地质模型.使用位于云贵高原向广西盆地过渡的斜坡地带的实际工程数据进行实验验证,结果表明,该技术解决了几何数据与属性数据的有效融合,为地质综合分析与工程应用提供了综合性的三维模型.

摘要： 在双河油田核二段地质综合研究及物性研究的基础上,应用PETREL建模软件,建立构造模型、属性模型并进行储量复算,定量并客观的描述储层分布,形成精细的三维地质预测模型,为后期油藏数值模拟及剩余油描述挖潜提供地质基础。

摘要： 南八仙油气田是柴达木盆地最为复杂的油气田之一,是典型的长井段多砂层复杂岩性—断块油气田,具有断层类型、断层组合关系复杂,含油气井段长,储层变化大,油气藏类型多样及油气水关系复杂等地质特点。为了厘清该油气田油气水空间分布规律、建立油井注采对应关系、适时指导油气田油气协同开发,采用SKUA-GOCAD软件,以南八仙油气田为研究对象,应用小层精细对比成果为主、地震数据体为辅的基础资料建立三维构造模型、岩相模型和属性模型。经过多方法分析比较,优选出适合南八仙油气田油气水三相流体的建模方法,最终完成数模网格设计及参数粗化和输出,为后续开发方案的制定提供了相应的地质模型。研究结果表明:(1)通过"相控"约束,利用变差函数分析对砂体的认识更加清楚,使地质研究、岩相模拟和物性参数模拟三位一体;(2)利用"趋势"技术,将各类地质认识转化为约束条件,合理模拟小层岩相的空间分布,使模拟结果真实可靠;(3)通过插值的方法,结合油气砂体含油气面积的约束建立含气、含油和含水饱和度模型,构建适合复杂断块油气藏的三相流建模方法。

摘要： 现有无线传感器网络异常节点检测方法由于应用技术自身局限性,存在误检率较高的问题,基于此,提出基于高阶马尔可夫链的无线传感器网络异常节点检测方法.为了降低网络异常节点的误检率,构建无线传感器网络节点属性模型,以此为基础,构建高阶马尔可夫链定义网络正常节点模型;制定节点分簇协议,确定簇头节点并获取节点相关信息,与网络正常节点高阶马尔可夫链进行比较,判定待检测节点的类别,实现无线传感器网络异常节点检测.实验数据显示:在时间与节点密集度两种自变量背景下,与现有方法相比较,基于高阶马尔可夫链的无线传感器网络异常节点检测方法异常节点误检率较低,具有一定可靠性.

摘要： 针对渤南海域Q油田地质模式认识不清、储层发育非均质性强、生产动态规律复杂等诸多难题,综合运用录井、钻井取心、岩石薄片、测井及三维地震资料总结古潜山碳酸盐岩沉积特征和裂缝发育规律.研究表明:岩溶斜坡和岩溶高地是白云岩主要发育区,岩溶作用强烈,溶蚀孔隙发育,容易产生裂缝形成优质储层,岩溶洼地主要发育灰质泥岩或泥质灰岩,储层物性较差;上油组储层厚度大、裂缝发育,主要为裂缝性储层,下油组主要发育溶蚀性储层.在此认识基础上总结地质模式,动静结合建立双孔介质储层地质模型.该项成果在本油田实际开发中得到较好应用,对类似裂缝性油藏的精细高效开发具有一定指导意义.

摘要： 南八仙油气田是柴达木盆地最为复杂的油气田之一,是典型的长井段多砂层复杂岩性—断块油气田,具有断层类型、断层组合关系复杂,含油气井段长,储层变化大,油气藏类型多样及油气水关系复杂等地质特点.为了厘清该油气田油气水空间分布规律、建立油井注采对应关系、适时指导油气田油气协同开发,采用SKUA-GOCAD软件,以南八仙油气田为研究对象,应用小层精细对比成果为主、地震数据体为辅的基础资料建立三维构造模型、岩相模型和属性模型.经过多方法分析比较,优选出适合南八仙油气田油气水三相流体的建模方法,最终完成数模网格设计及参数粗化和输出,为后续开发方案的制定提供了相应的地质模型.研究结果表明:①通过"相控"约束,利用变差函数分析对砂体的认识更加清楚,使地质研究、岩相模拟和物性参数模拟三位一体;②利用"趋势"技术,将各类地质认识转化为约束条件,合理模拟小层岩相的空间分布,使模拟结果真实可靠;③通过插值的方法,结合油气砂体含油气面积的约束建立含气、含油和含水饱和度模型,构建适合复杂断块油气藏的三相流建模方法.

摘要： 目前水平井钻井地质设计依据常规地质认识在一维平面图上的数据分布和测井数据归一化处理的储层解释基础上,通过绘制地质图件寻找有利储层进行水平井轨迹的部署,针对该方法存在的不足,采集经过测井处理的高精度井数据和地震解释处理的地层构造数据,利用三维地质建模技术的随机模拟计算方法,对水平井部署区块建立三维构造模型、岩相模型及属性参数模型,预测储层垂向深度及其中目的层的展布规律和地层倾角的变化,最终用于优化风险区块水平井轨迹的设计.以四川盆地川东风险开发区为例,详细介绍了水平井地质设计流程,并针对地层倾角变化较大的地层,将常规水平井地质设计与基于三维地质建模技术的水平井地质设计方法进行了比较,结果表明,三维地质建模技术能精准预测地层倾角和水平井地质设计中各靶点的垂深,提高地质设计的效率和精准度,利于提高储层钻遇率.

摘要： 现有无线传感器网络异常节点检测方法由于应用技术自身局限性,存在误检率较高的问题,基于此,提出基于高阶马尔可夫链的无线传感器网络异常节点检测方法。为了降低网络异常节点的误检率,构建无线传感器网络节点属性模型,以此为基础,构建高阶马尔可夫链定义网络正常节点模型;制定节点分簇协议,确定簇头节点并获取节点相关信息,与网络正常节点高阶马尔可夫链进行比较,判定待检测节点的类别,实现无线传感器网络异常节点检测。实验数据显示:在时间与节点密集度两种自变量背景下,与现有方法相比较,基于高阶马尔可夫链的无线传感器网络异常节点检测方法异常节点误检率较低,具有一定可靠性。

摘要： 通过对三维地质建模各环节的特征分析,在原始数据、插值方法、建模方法、地质复杂性与随机性、计算机和建模人员等六方面概括出了影响三维地质建模精度的主要因素,然后对当前三维构造模型和三维属性模型的质量控制方法进行讨论,并对当前面临的问题预测了区域性三维地质模型质量控制的发展趋势.

摘要： 在地震勘探中,为了得到更为准确的构造埋藏深度,提出了属性模型速度建场方法。该方法充分考虑了对速度有较大影响的地层单元，应用区域地质、岩石物理性质、压实等资料,结合地震资料,更加精细和客观地建立速度模型。属性模型速度建场方法在某三维勘探区的应用。获得了比较满意的效果。该方法能够有效避免由于地震速度不准造成速度建场误差大的问题。可应用于油田勘探程度相对较高的地区。

摘要： 采用PETREL作为地质建模软件,建立油藏层面构造模型和属性模型,得到油藏三维精细数据体.利用数值模拟技术对水平井的井位、射孔位置、水平段长度、水平井轨迹及注采参数进行优化研究.根据优化结果,在研究区域已实施水平井1口,生产1a多已累计产油4951t,最高日产油为33.6t/d,产油量是周围直井同周期相同生产时间的5倍.研究成果在稠油老区二次开发的现场应用中取得了较理想的开发效果.

摘要： 采用PETREL作为地质建模软件，建立油藏层面构造模型和属性模型，得到油藏三维精细数据体。利用数值模拟技术对水平井的井位、射孔位置、水平段长度、水平井轨迹及注采参数进行优化设计研究。根据优化结果，在研究区域已实施水平井1口，生产1年累计产油3602ｔ，最高日产油33.6t，产油量是周围直井同周期相同生产时间的5倍。研究成果在稠油老区二次开发的现场应用中取得了较理想的开发效果。

摘要： 以Fraca裂缝建模软件为平台,以Gocad基质属性建模成果为基础,分析各种不同的地震属性对储层及裂缝的响应特征,计算不同的变差函数,建立杨家坝油田的裂缝模型,并将裂缝的几何模型转化成裂缝渗流模型。结合储层基质属性模型,建立了本区的双重介质孔渗属性模型,为数值模拟提供地质参数,为油田调整挖潜提供依据。

摘要： 软件在日常生活中的广泛应用使得如何保障软件的可信性成为当前的研究热点,而对软件进行可信评估是软件可信研究中的一个重要方面。目前已有的研究工作中存在适用的软件形态受限、评估的可信属性不全面、未提供具体的应用实现等不足。针对上述问题,在已有相关工作的基础上进行了改进和扩展,提出了一种通用的软件可信评估框架,阐述了应用该框架实现可信评估的具体过程,并给出了详尽的案例分析,最后基于该框架开发了可信评估管理系统,验证了框架实施的可行性。此项研究适用于不同形态的软件,支持可信属性的定制,对于软件可信评估活动的成功实施具有一定的指导作用。

摘要： 软件在日常生活中的广泛应用使得如何保障软件的可信性成为当前的研究热点,而对软件进行可信评估是软件可信研究中的一个重要方面。目前已有的研究工作中存在适用的软件形态受限、评估的可信属性不全面、未提供具体的应用实现等不足。针对上述问题,在已有相关工作的基础上进行了改进和扩展,提出了一种通用的软件可信评估框架,阐述了应用该框架实现可信评估的具体过程,并给出了详尽的案例分析,最后基于该框架开发了可信评估管理系统,验证了框架实施的可行性。此项研究适用于不同形态的软件,支持可信属性的定制,对于软件可信评估活动的成功实施具有一定的指导作用。

摘要： 软件在日常生活中的广泛应用使得如何保障软件的可信性成为当前的研究热点,而对软件进行可信评估是软件可信研究中的一个重要方面。目前已有的研究工作中存在适用的软件形态受限、评估的可信属性不全面、未提供具体的应用实现等不足。针对上述问题,在已有相关工作的基础上进行了改进和扩展,提出了一种通用的软件可信评估框架,阐述了应用该框架实现可信评估的具体过程,并给出了详尽的案例分析,最后基于该框架开发了可信评估管理系统,验证了框架实施的可行性。此项研究适用于不同形态的软件,支持可信属性的定制,对于软件可信评估活动的成功实施具有一定的指导作用。

摘要： 软件在日常生活中的广泛应用使得如何保障软件的可信性成为当前的研究热点,而对软件进行可信评估是软件可信研究中的一个重要方面。目前已有的研究工作中存在适用的软件形态受限、评估的可信属性不全面、未提供具体的应用实现等不足。针对上述问题,在已有相关工作的基础上进行了改进和扩展,提出了一种通用的软件可信评估框架,阐述了应用该框架实现可信评估的具体过程,并给出了详尽的案例分析,最后基于该框架开发了可信评估管理系统,验证了框架实施的可行性。此项研究适用于不同形态的软件,支持可信属性的定制,对于软件可信评估活动的成功实施具有一定的指导作用。

摘要： 软件在日常生活中的广泛应用使得如何保障软件的可信性成为当前的研究热点,而对软件进行可信评估是软件可信研究中的一个重要方面。目前已有的研究工作中存在适用的软件形态受限、评估的可信属性不全面、未提供具体的应用实现等不足。针对上述问题,在已有相关工作的基础上进行了改进和扩展,提出了一种通用的软件可信评估框架,阐述了应用该框架实现可信评估的具体过程,并给出了详尽的案例分析,最后基于该框架开发了可信评估管理系统,验证了框架实施的可行性。此项研究适用于不同形态的软件,支持可信属性的定制,对于软件可信评估活动的成功实施具有一定的指导作用。

摘要： 针对SN油田的特点,运用PETREL和RMS建立符合该区实际情况的地质模型,在地质建模的过程中对一个块的裂缝做了适当的处理。对比了运用两种软件做的建模结果,并对模型进行了优化,总结出了一套小断块快速随机建模思路。

摘要： 本申请实施例适用于人工智能技术领域，公开了一种人体属性识别模型训练方法、人体属性识别方法、装置、终端设备及计算机存储介质，其中，训练方法具体包括：根据多数据集属性标注与目标属性之间的映射关系进行多属性数据集融合；针对多数据集融合后属性标注比例不均衡问题，提出新的属性加权损失函数进行训练；而针对嵌入式端应用，改进了原始DeepMar的网络结构，减少了模型的参数量，提升了运行效率，并进一步提升了属性分类准确度。本申请实施例通过多数据集融合，得到了更为丰富的属性输出，避免了采用单数据集训练时对缺失属性的人工标注成本；另外，在保证分类精度的情况下，模型具有较高的运行效率，适用于嵌入式端的部署应用。

摘要： 本发明公开了一种车道线属性信息检测模型训练、车道线属性信息检测方法，其中，车道线属性信息检测模型训练方法包括：获取多个车道线训练图像，车道线训练图像沿着车辆行驶方向拍摄得到；将多个车道线训练图像输入到初始车道线属性信息检测模型，得到车道线属性信息概率图，车道线属性信息概率图的纵向概率值表征每一类车道线属性对应的概率值；沿着车道线属性信息概率图的纵向方向，在车道线属性信息概率图上以预设间隔划分出多个检测锚线；以距离车道线训练图像中每一条车道线的最近的检测锚线对车道线的检测结果调整初始车道线属性信息检测模型的参数，直至损失值满足目标条件，得到车道线属性信息检测模型。

摘要： 本公开提供的属性识别模型训练、属性识别方法、装置及设备，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉、图像识别和深度学习技术领域。其中，属性识别模型训练方法包括：获取图像训练集，该图像训练集中的每张图像携带有标注属性和标注物体区域，每张图像的标注物体区域对应物体的面积与所述图像的总面积的比值小于预设比例阈值，将图像训练集中的每张图像输入到预设网络，得到每张图像的预测物体热力图，根据每张图像的标注属性、标注物体区域的标注物体热力图和预测物体热力图，调整预设网络的参数，得到属性识别模型。属性识别方法包括：将待处理图像输入到上述训练得到的属性识别模型中，确定待处理图像是否包含目标属性。

摘要： 本公开提供的属性识别模型训练、属性识别方法、装置及设备，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉、图像识别和深度学习技术领域。其中，属性识别模型训练方法包括：对第一图像训练集的每张第一图像的标注物体位置复制第一数量并叠加在所属的第一图像中，生成第二图像训练集，将第二图像训练集中的每张第二图像输入到预设网络，确定出每张第二图像包括的第三数量的预测物体位置编码，进而结合每张第二图像的标注属性、第二数量的标注物体位置对应的标注物体位置编码，调整预设网络的参数，得到属性识别模型。属性识别方法包括：将待处理图像输入到上述训练得到的属性识别模型中，确定待处理图像是否包含目标属性。

摘要： 本发明公开了一种人脸属性编辑模型的训练以及人脸属性编辑方法。该训练方法包括：根据人脸训练图像的重构参数构建初始的人脸属性编辑模型，所述人脸属性编辑模型内预设有目标对抗损失函数和相似度损失函数；将所述人脸训练图像输入到所述人脸属性编辑模型内，利用所述目标对抗损失函数和所述相似度损失函数对所述人脸属性编辑模型进行训练，得到训练后的人脸属性编辑模型。本发明的技术方案，实现人脸属性编辑模型在编辑人脸图像内的目标属性时对目标属性和非目标属性之间的共同约束，确保在编辑目标属性的同时，保持非目标属性的编辑不变性，提升人脸属性编辑模型对于目标属性的编辑准确性，确保当前人脸图像对目标属性编辑后的真实自然性。

摘要： 本申请公开了一种属性预测模型的训练方法、属性预测方法、装置及设备，涉及化学分子属性预测领域。该方法包括：获取第一组样本数据，第一组样本数据包括第一化学物质和第一化学物质的结构标签，结构标签用于描述化学物质中的原子结构；基于第一组样本数据训练得到预训练模型，预训练模型用于根据输入的化学物质输出化学物质的结构标签；获取第二组样本数据，第二组样本数据包括第二化学物质和第二化学物质的属性标签，属性标签用于描述化学物质的性质；基于第二组样本数据和预训练模型训练得到属性预测模型，属性预测模型用于根据输入的化学物质输出化学物质的属性标签。该方法可以减少训练属性预测模型所需的有标签数据量。

摘要： 本发明提供的人体属性识别模型训练及人体属性识别方法、相关装置，方法包括：获取训练数据集，针对每种人体属性，从训练数据集中确定与人体属性匹配的子训练数据集，并基于子训练数据集，对第一残差网络进行训练，得到每种人体属性对应的子识别模型；基于训练数据集和每个子识别模型，得到每种人体属性对应的置信度标签；根据每种人体属性对应的置信度标签和全部人体属性标注信息，对第二残差网络进行训练，得到人体属性识别模型。本发明基于人工标签和软标签的双信号监督相结合的训练模式，降低不同人体属性训练时收敛速度不一致带来的不利影响，提高了人体属性识别模型识别准确率。

摘要： 本公开提供了一种图像属性识别方法、属性识别模型训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及图像处理、计算机视觉等技术领域，可应用于智能交通、智慧城市等场景。具体实现方案为：获取第一图像，第一图像包括目标物体的图像。之后，可以根据第一图像确定第二图像，第二图像为第一图像中包括目标物体的部分区域图像。将第一图像和第二图像输入至单一的属性识别模型，得到目标图像属性。其中，目标图像属性包括第一图像的第一属性信息和目标物体对应的第二属性信息。本公开可以通过一个模型对不同的图像同时进行属性识别，提升了模型识别效率，避免了多个模型共同运行导致的运行速率下降。

摘要： 本说明书实施例描述了属性预测模型的训练方法、属性预测方法和装置。根据实施例的方法，首先需要将利用网络行为数据构建的图网络拆分为多个子网络。然后计算各个子网络中的第一节点的损失函数值，并计算损失函数值满足分布漂移约束时的权重值，进一步利用得到的权重值即可训练得到属性预测模型。由于权重值是在满足损失函数分布漂移约束的条件下得到的，即实现了对模型训练数据和预测数据随时间变化呈现的不一致规律的约束。因此，基于本方案能够有效缓解分布漂移带来的模型性能衰减的问题，从而提高利用该模型进行属性预测的准确性。

摘要： 本申请的目的之一是提供一种用于确定用户属性信息的方法和设备，包括：基于训练特征向量进行训练学习，得到对应的用户属性模型；根据设备应用使用信息确定对应的设备应用特征向量；将所述设备应用特征向量输入所述用户属性模型以获得所述设备应用使用信息对应用户的用户属性信息。本申请还有一个目的是提供一种用于确定用户属性模型的方法和设备。本申请基于设备信息对用户基础属性进行预测，减少了信息获取对渠道的依赖；堆叠式网络结构提高了预测准确性和效率。