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  • 至少部分地基于分布式训练环境的训练服务器的数量来生成用于机器学习模型的训练状态检查点的放置计划。所述计划关于个别服务器指示一个或多个其它服务器,所述个别服务器的训练状态检查点的副本将存储在所述一个或多个其它服务器处。在所述模型的一次或多次训...
  • 一种用于存储装置的间接寻址存储器系统和相关方法,该存储装置包括存储器和处理电路系统,处理电路系统从主机接收读取请求。处理电路系统确定使用多个写入流中的写入流对在与读取请求关联的存储器的地址的数据进行重新定位。使用写入流,处理电路系统然后使数...
  • 本公开提供了用于支持重放保护存储器块(RPMB)的基于表的写入请求状态跟踪的存储器系统的系统、方法和设备。在第一方面,一种在闪存存储器系统中存取数据的方法包括:主机存储器控制器被配置为执行包括以下的操作:向存储器系统发送将数据写入到存储器系...
  • 一种用于当在不同硬件配置中使用更新的图形驱动程序时高效地提供稳定性的装置和方法。一种客户端设备包括一个或多个处理器或接收给定图形驱动程序包的另一类型的集成电路。当由客户端设备执行时,操作系统将认证的图形驱动程序包的组件存储在受保护的系统文件...
  • 一种用于扫描网络附属存储(NAS)系统的设备和方法,所述NAS系统包括一个或多个用户的多个文件目录。所述扫描实体用于访问所述NAS系统中的所述多个文件目录。然后,所述扫描实体确定所述NAS系统中的所述文件目录中的经更改的一个或多个文件目录以...
  • 提供了用于创建“普遍搜索索引”的技术,其允许跨来自多个数据库表、多个用户定义的非物化视图以及外部源的所有列进行全文搜索以及基于值范围的搜索。在一种实施方式中,以特殊构造的基于模式的JSON格式为数据建索引,而不重复数据。该技术与事实数据库表...
  • 可以通过使用基于查询图像生成的图像对该查询图像进行增强来改进图像相似性搜索结果。生成图像可以具有不同的相机姿态、不同的光照条件等。生成图像可以使用机器学习模型来生成。在搜索候选图像库时,使用具有查询图像和生成图像的图像集合可以提高图像相似性...
  • 公开用于验证由神经网络生成的数字对象(诸如,图像或音频对象)的来源的方法、系统和设备,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。还公开用于训练水印处理神经网络和水印解码神经网络的方法、系统和设备,包括计算机程序。所描述的技术有效地利用计算资源...
  • 一种用于自适应地保护在被配置为与服务器(S)通信的移动终端(TM)上输入被称为PIN码的个人识别码数字的方法(200),所述方法包括由服务器(S)实施的以下步骤:‑接收(202)由移动终端(TM)发送的信息,所发送的信息能够定义所述移动终端...
  • 电子装置可以包括:图像传感器;包括电路的图像预处理器;用于存储指令的存储器;以及包括处理电路的处理器。指令在由至少一个处理器单独地和/或共同地执行时可以指示电子装置:通过使用图像传感器获取包括生物特征数据的原始数据。指令在由至少一个处理器单...
  • 一种用于功能安全的显式锁步的方法包括由主线程衍生第一安全线程核心和第二安全线程核心。方法还包括初始化与第一安全线程核心相关联的第一数据寄存器并且将其映射到预定安全变量的集中的每个安全变量。方法还包括初始化与第二安全线程核心相关联的第二数据寄...
  • 本发明提供了一种方法,其中计算机:接收第一语句的修改请求;提取第一语句中包含的关键词和关键短语中的任一方或双方,获取第一语句中的关键词和关键短语中的任一方或双方亦即第一语句中关键项;创建包含第一语句中关键项在内的多个修改语句的候选;以及从多...
  • 本公开涉及电子芯片标识符ECID。在一个示例中,公开了一种电子设备,所述电子设备包括:身份单元,所述身份单元被配置为存储唯一地标识电子芯片的ECID;和多用途引脚,所述多用途引脚用于从所述电子设备输出所述ECID。所述多用途引脚还用于所述电...
  • 根据本发明的实施例的智能IC基板包括:基板,包括第一表面和与第一表面相反的第二表面;接合层,设置在第一表面上;缓冲层,设置在接合层上;金属层,设置在缓冲层上;以及镀层,设置在金属层的另一表面上,其中,金属层包括含有镍(Ni)、铁(Fe)和铬...
  • 描述了用于改进机器学习模型的系统。在一些情况下,系统通过以下操作来改进这样的模型:识别机器学习模型的迭代去噪过程中的机器学习模型块的性能特性;基于所识别的性能特性将机器学习模型内的机器学习模型块中的在前机器学习模型块与在后机器学习模型块连接...
  • 通过对比知识蒸馏使用支持神经网络可以训练目标神经网络。从支持神经网络提取第一特征图。从目标神经网络提取特征图并且将特征图转换成第二特征图。通过将第一特征图划分成支持样本并且将第二特征图划分成目标样本可以形成对比对。对比对可以包括表示支持特征...
  • 本公开的实施例涉及一种信息处理的方法、装置、设备和存储介质。在此提出的方法包括:获取针对策略模型的训练输入;基于所述策略模型在训练过程中的性能指标,确定所述策略模型的最大输出长度;获取所述策略模型根据所述最大输出长度输出的第一结果;以及基于...
  • 公开了用于机器学习的设备、方法和系统。在一些实施例中,公开了一种用于第一UE的电子设备。该电子设备包括处理电路。该处理电路被配置为:获得由第一UE训练的第一人工智能模型;接收由第二UE训练的第二人工智能模型;确定第二人工智能模型与第一人工智...
  • 本文中描述了用于推理模型选择和管理的方法、装置和系统。在一个方面,方法可以包括由模型选择和管理客户端(MSMC)向模型选择和管理服务(MSMS)发送管理服务请求;由MSMC从MSMS接收指示对由MSMC进行的模型选择的请求的通知;以及由MS...
  • 学习装置(1A)具有:数据取得部(12),其取得作业过程中的时序传感器数据;数据保存部(13),其保存由数据取得部(12)取得的每试行1次作业量的数据;识别时刻判断部(14),其对适于预先决定的异常的识别的时刻进行判断;以及学习部(15a)...
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