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  • 本发明公开了一种基于时间合成维度的光子神经网络及其训练方法,光子神经网络包括:光输入模块,用于产生方波光脉冲;光处理模块,与光输入模块的输出端相连,用于对方波光脉冲进行幅度和相位调控;光处理模块基于耦合光纤环路架构设置,通过可变分束器将光路...
  • 本发明公开了一种预测模型训练方法、预测方法、装置、介质、设备及程序产品。其中预测模型训练方法包括:获取第一历史时间段的第一标签数据分布以及第二历史时间段的第二特征数据分布;通过预先训练的标签分布预测模型,基于第一历史时间段的第一标签数据分布...
  • 本发明提供了一种大语言模型分阶段预训练方法及系统,包括使用基础数据集训练Transformer模型,优化负对数似然目标,采用AdamW优化器和余弦衰减学习率;基于第一阶段参数,使用通用知识数据集继续训练;采用过采样策略加权训练领域专业数据。...
  • 本发明属于人工智能安全技术领域,公开了一种基于知识图谱与Agent的大模型遗忘方法、系统、设备、介质及程序产品,其方法首先通过构建与增强知识图谱,获得遗忘数据集,然后基于遗忘数据集,获取遗忘过程的更新方向,接着根据更新方向执行顺序遗忘,得到...
  • 本发明涉及一种工业园区智能电表数据应用方法,包括:在工业园区的智能电表处对深度神经网络执行各次训练动作以获得执行完各次训练动作的深度神经网络并作为工业园区对应的AI电力中断鉴定模型输出;在工业园区的智能电表处根据工业园区对应的AI电力中断鉴...
  • 本申请提供一种神经网络训练中的状态数据保存方法及装置,包括:执行神经网络训练过程,所述神经网络训练过程包括多次迭代训练,每次迭代训练包括正向遍历过程和反向遍历过程;所述正向遍历过程用于按照神经网络的层序执行从输入到输出的预测过程,所述反向遍...
  • 本发明提供一种神经网络softmax算子的查表量化方法,所述方法Softmax算子的查表量化由查找表的实现、融合dequant算子、融合quant算子三部分组成,包括:S1,查找表的实现:查表法是将非线性函数映射为若干线性函数的组合;在神经...
  • 描述一种神经网络处理系统和一种生成用于神经网络处理系统的权重的方法。所述系统包括多个处理器核心,所述多个处理器核心耦合到存储神经网络权重的相应权重存储器。所述神经网络权重被存储为多个权重掩码位和多个未修剪权重,每个权重掩码位指示对应的权重是...
  • 本申请实施例提供了一种联邦场景的客户端架构构建方法和装置、电子设备及存储介质,属于人工智能技术领域,适用于金融领域及医疗领域。该方法包括:对客户端图数据样本及联邦场景参数进行结构化处理,得到客户端架构指示信息;基于架构指示信息,进行模型架构...
  • 本发明公开了一种基于无服务器边缘计算的高效大语言模型适配方法,包括:将LLM推理任务拆分为轻量预处理、浅层推理、深层推理和轻量后处理四个计算阶段;通过剪枝、量化和层级优化技术对模型进行压缩优化;基于MOSEC无服务器调度框架,结合层‑设备映...
  • 本发明公开了一种用户衰退预测模型构建方法、装置、设备、介质及产品,根据用户在云存储产品中的使用数据,确定数据存储的存储链路数据以及存储节点的图网络结构;根据所述存储链路数据以及所述图网络结构构建长短期记忆网络模型,并进行训练;在每个时间步采...
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,公开了一种基于解耦教师模型的无源域自适应目标检测方法及系统,其中方法包括:通过教师模型‑学生模型网络架构执行无源域自适应目标检测训练,将教师模型和学生模型生成的伪标签进行组合得到集成伪标签;将集成伪标签用于反向...
  • 本发明公开了一种面向异构分布式环境的大模型高效训练方法,属于人工智能与机器学习技术领域,通过对基座模型的权重系数冻结以及低秩适配模块的插入,在进行训练时仅需要训练低秩适配模块的参数,显著降低了计算量和训练难度,使得整个大模型训练任务形成分布...
  • 本发明公开了深度学习的储能数据多维分析决策系统,包括如下步骤:通过数据采集模块获取多个物理量的实时传感数据,统一处理为标准化时间序列后,构建多维数据结构。系统引入无监督神经网络,采用Hebbian学习规则对神经连接进行局部权重更新,并在主特...
  • 本发明涉及人工智能硬件领域,尤其涉及基于一种量子退火优化的神经网络训练方法,本发明方法包括:首先在图形处理器求得梯度,以神经形态编码生成能量系数;再按耦合阈值将权重划分子块,光学相干伊辛优化器输出初始自旋,量子退火处理器逆向退火得到最优自旋...
  • 本发明涉及一种基于半监督图约束的缺失多视图对比学习方法及系统,该方法包括:获取视图样本集,每个视图包括完整视图和缺失视图,将视图数据集输入总体网络架构中对缺失视图进行恢复,以获取最终的聚类结果,其中总体网络架构的训练步骤包括:基于完整视图样...
  • 本申请提供了一种金融数据质量校验方法,可应用于人工智能技术领域。该金融数据质量校验方法包括:获取来自多个金融业务系统的多源数据;从多源数据中提取多种类型的数据特征,多种类型的数据特征包括数值型特征、文本特征以及时间序列特征;将多种类型的数据...
  • 本申请提供了一种推理模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:根据初始训练数据,对基础模型进行微调,得到教师模型;其中,所述初始训练数据中包含第一长度的思维链数据;将所述初始训练数据输入所述教师模型,获取所述教师模型在多个时间步...
  • 本发明公开了基于奖励中心化的无人排雷装备智能体协作方法,将无人排雷装备作为一个智能体,构建此作战区域中的多智能体决策框架、多个无人排雷装备值网络中的奖励中心化机制和经验回放池;对基于奖励中心化的多智能体双延迟深度确定性策略梯度架构所构成的多...
  • 本发明属于计算机视觉领域,涉及一种基于Q模型的前瞻性视觉语言导航方法和系统。该方法包括:利用基线模型的全局编码器和局部编码器,获取基于历史信息的动作评分;构建用于预测未来信息的Q模型,并对Q模型进行预训练;利用预训练的Q模型抽取每个候选动作...
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