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  • 本申请涉及一种基于大模型与仿生人脑结构的多智能体协同系统, 其中方法包括:交互层用于获取用户端输入的自然语言指令, 将自然语言指令解析为结构化任务请求;应用层用于根据结构化任务请求生成子任务列表, 确定目标资源需求;支撑层用于根据子任务列表...
  • 本发明涉及一种基于人工智能的机器人群大脑构建方法及系统, 属于智慧矿山技术领域。该方法包括:建立包括感知层、认知层、决策层和执行层的群大脑;通过感知层接收井下多源异构机器人的状态数据;在认知层构建矿井的数字孪生地图, 并实时映射异构机器人,...
  • 本发明公开了一种基于时空深度学习的电动汽车充电负荷预测方法, 所述方法包括:通过改进的多尺度实例部分卷积模块, 填补充电负荷数据缺失值;将TVF‑RVMD‑FE分解方法结合模糊熵FE分解所述充电负荷数据;通过改进的偏置图卷积模块IBiase...
  • 本申请涉及一种模型运行方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。方法包括:获取融合算子对应的融合算子计算图, 融合算子计算图是用于描述融合算子的计算图, 融合算子计算图为神经网络模型的模型计算图中子图;基于融合算子计算图生成融合算子对应的...
  • 一种图神经网络公平性提升方法及系统, 涉及图神经网络技术领域。方法步骤包括:解析图数据构建节点集合并划分敏感属性子组;采用贝叶斯平滑技术估计子组预测结果的概率分布;计算节点预测结果与敏感子组的互信息差作为节点级偏见值, 进而生成全局平均偏见...
  • 本发明公开的属于图神经网络技术领域, 具体为基于图神经网络的采样策略动态优化方法, 包括具体步骤如下:S1, 构建辅助图神经网络:设计一个图神经网络作为采样策略学习器, 以构建辅助图神经网络;所述图神经网络包括图卷积网络、图注意力网络;S2...
  • 本申请涉及一种基于采样的图神经网络加速方法和装置。所述方法包括:获取图神经网络训练相关数据, 并基于所述训练相关数据确定目标图神经网络模型、目标批量大小以及采样策略;基于所述目标批量大小进行任务划分, 并通过CPU和GPU双端协同对划分得到...
  • 本申请涉及一种面向社区矫正的大模型的训练方法、电子设备和程序产品。该方法包括:中央服务端能够根据各社区端的数据信息, 确定所有社区端的全局数据信息的分布情况, 通过分析全局数据信息的分布情况, 确定各社区端的数据信息增强方式, 并将数据信息...
  • 本发明涉及一种用于纤维柔性体作业过程形状控制的具身智能方法, 属于柔性体形状控制领域。所述方法包括:获得纤维柔性体的点云数据以及机械臂末端夹持器的位姿数据;输入训练后的PIGNN模型, 输出对所述纤维柔性体的形状预测;采用模型预测控制方法,...
  • 本申请涉及一种大模型量化方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括:获取待量化大模型每层神经网络权重的特征数据;将各所述特征数据输入预先构建的门控网络中, 获取所述待量化大模型的目标量化方法和所述目标量化方法对应的量化位数;其中, ...
  • 本发明公开了一种递归神经网络进行生物医学事件抽取方法及系统, 通过构建包含输入层、词嵌入层、语义更新层和输出层的框架来实现。输入层将生物医学文本输入后, 词嵌入层利用SciBERT语言模型进行词向量化处理。语义更新层采用基于异构融合的递归神...
  • 本发明涉及机器学习模型优化技术领域, 尤其涉及一种混合专家模型优化方法、系统、电子设备和存储介质, 包括:获取初始混合专家模型, 基于历史数据和初始分箱规则计算各特征变量分箱区间的样本覆盖率及证据权重趋势;若不符合预设条件则动态调整分箱切点...
  • 本发明实施例提供了一种基于知识检索减少模型输出幻觉的方法。该方法包括:构建存储知识条目的知识库;接收用户输入的问题文本, 将所述问题文本转换为向量表示, 将所述向量表示在所述知识库中进行匹配检索, 检索输出候选知识条目;获取大模型生成的所述...
  • 本申请提供了一种判别式模型构建方法、装置、设备及介质, 用以自动智能化、快捷高效地构建判别式模型。本申请可以在接收到用户输入的针对判别式模型的构建需求信息时, 确定构建需求信息对应的结构化信息;获得结构化信息的第一特征向量、预先保存的各候选...
  • 本申请提供一种基于低秩适配和部分二值化的注意力近似方法和系统, 方法, 包括:定义输入向量以及其相关的低秩矩阵、主投影矩阵;基于所述输入向量和所述低秩矩阵构建注意力公式;展开所述注意力公式, 得到完整的注意力的得分项, 包括主投影矩阵和低秩...
  • 本申请公开了一种注意力机制的优化方法、装置、存储介质及处理器。该方案中, 将输入序列线性变换得到的Query向量和Key向量进行旋转位置编码, 得到原始注意力值;基于所述输入序列中各位置的相对距离, 构造偏置项;所述偏置项包括正弦偏置项;将...
  • 本发明公开了一种基于自适应批量大小与动态调参优化的水利模型训练方法, 涉及人工智能与水利工程领域;本发明通过实时监控训练过程中的批量大小, 结合神经网络自动预测和调整学习率、动量和学习率衰减等超参数, 本发明能够动态优化深度学习模型的训练效...
  • 本发明提供一种专用网络应用审计的大语言模型增量学习系统和方法, 待微调模型嵌入适配器模块, 冻结待微调模型的主干参数后, 运行待微调模型处理新训练样本以得到第一处理结果, 运行旧版本模型处理新训练样本得到第二处理结果, 从旧训练样本中提取出...
  • 本申请涉及模型训练技术领域, 具体涉及一种模型训练检查点更新方法、装置、设备及存储介质, 该模型训练检查点更新方法包括以下步骤:每次迭代后, 保存每层更新变化量超过变化量阈值的参数至检查点;根据更新变化量超过所述变化量阈值的参数, 更新所述...
  • 本发明公开了一种基于开普勒码本理论的向量量化自编码器学习方法, 该方法首先基于开普勒码本理论构建向量量化特征表示, 获得开普勒码本分布;然后将该分布作为量化隐空间的正则化约束, 结合码本分区技术提升约束精度, 优化向量量化自编码器学习过程;...
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