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  • 本发明公开了融合人工智能与大数据的智慧城市管理系统, 涉及智慧城市管理技术领域, 包括:数据采集与特征提取模块, 用于获取并处理多源城市数据, 通过图神经网络提取路网拓扑特征、功能区分布特征及人流动态特征, 生成结构化特征向量并存储;跨域知...
  • 本发明涉及一种基于对比学习的大型语言模型数据增强零样本立场检测方法及系统, 属于自然语言处理领域技术。本发明构建了融入对比学习机制的师生辅助学习框架, 促使模型学习判别性目标特征表示并强化目标间语义关联, 实现相互辅助以提升立场检测性能;同...
  • 本发明涉及数据处理技术领域, 提供一种全链路造数方法、装置、设备及介质:从预设元数据中提取出数据血缘关系, 并根据所有数据血缘关系构建知识图谱;根据知识图谱, 确定目标造数路径, 根据目标造数路径, 利用预设生成网络模型生成多个初始数据;校...
  • 本发明提出了基于大语言模型的自动启发式算法规划方法, 该方法包括以下步骤:初始化与问题建模, 通过引导大语言模型从一个基础启发式出发, 结合多种认知视角生成候选算法集合, 为搜索空间提供多样化起点;配置蒙特卡洛树搜索的核心参数;在每次迭代过...
  • 本发明公开了一种求解带切换时间的非等同机调度问题的改进遗传算法, 包括以下步骤:对参数和种群进行初始化;设计编码和解码;通过选择、交叉、变异操作更新种群;采用全局进化算法对种群进行更新;通过领域搜索方法, 对新种群中的最优个体进行局部搜索;...
  • 本公开提供了一种神经网络模型的处理方法、装置、设备及存储介质, 涉及计算机技术领域, 尤其涉及神将网络、数据处理等技术领域。具体实现方案为:将目标神经网络模型转换为计算图;基于同胚变换规则, 将计算图中的目标子图转换为目标简图;目标简图中的...
  • 本发明公开了基于批次自适应双重稳健学习的点击后转化率去偏方法, 所述方法包括:获取用户集合和物品集合, 构建全部候选数据集;从全部候选数据集中提取点击数据集;将全部候选数据集划分为个批次;基于上述数据集, 通过批次自适应双重稳健估计器进行损...
  • 本申请涉及一种模型训练方法、装置和处理器可读存储介质, 中心节点根据第一分布式节点的节点数据协同第一分布式节点进行模型训练, 使得第一分布式节点在其他节点的协同帮助下可以完成模型的训练任务。实现提升整个分布式网络的网络性能、优化网络和应用服...
  • 本发明提出了一种基于跨空间图知识蒸馏的社交关系识别类增量学习方法, 主要涉及深度学习中通过知识蒸馏的类增量学习方法进行社交关系识别的问题。首先在教师模型和学生模型两个分支中, 通过视觉编码器来提取图像中个体、二元组和场景中的视觉特征;然后将...
  • 本公开的实施例提供了用于训练神经网络模型的方法、用于动作迁移的方法、信息处理设备、计算机程序产品和存储介质。所述用于训练神经网络模型的方法包括:一种用于训练神经网络模型的方法, 包括:确定第一图像样本、第二图像样本和第三图像样本, 其中, ...
  • 本发明属于人工智能技术领域, 公开了一种用于提升大语言模型数学能力的强化学习方法及相关装置;其中, 所述强化学习方法包括:获取待增强大语言模型以及强化学习数据集;采用强化学习对待增强大语言模型进行微调训练, 且在微调训练同时应用蒙特卡罗估计...
  • 本发明提出一种基于梯度范数感知最小化的目标检测加固优化方法及装置, 属于无人驾驶和机器学习领域。其中, 所述方法包括:获取待训练的无人驾驶目标检测模型及其训练集;在对模型进行每轮训练时, 按照预设的批次大小从训练集中分批采集训练样本组成迭代...
  • 本申请实施例提供一种模型训练优化方法及装置, 该方法包括:主AI服务器获取包括N个网络层的神经网络模型、包括M个训练数据的训练集、R个训练设备以及批次数量S;根据R个训练设备对N个网络层进行划分获得P1种第一划分方式, 根据S个批次对M个训...
  • 本申请实施例提供一种三维模型建模序列生成网络的训练方法、装置及电子设备。该方法包括:获取样本图像和第一模型, 样本图像中包括图形对象, 第一模型是对图形对象进行三维建模得到的模型;对第一模型进行分解处理, 得到第一模型对应的建模序列, 建模...
  • 本公开提供了物理信息求解器的训练方法、装置、设备以及存储介质, 涉及人工智能技术领域, 尤其涉及神经网络、机器学习等技术领域。具体实现方案为:通过物理信息求解器的物理残差自适应模块基于第一数据进行自适应跳跃处理, 得到第二数据;基于所述第二...
  • 本发明是一种参数化系统的参数训练方法。参数化系统广泛存在于工程应用中, 包括人工神经网络和数字滤波器等。本发明可以根据训练数据开展参数化系统的参数训练, 最终实现系统设计。主要内容包括系统矩阵化描述、训练数据矩阵扩展处理、系统特征矩阵处理和...
  • 本发明公开一种基于低秩适配的预训练大模型微调效率优化方法, 由于现阶段的基于Transformer的大规模预训练模型的计算成本非常高昂, 这些预训练模型的训练算力要求高, 即便现在有如Adapter、LoRA、Prompt‑Tuning等方...
  • 本发明公开了一种基于浮栅结构的移位累加半导体器件及其使用方法, 属于半导体技术领域。该移位累加半导体器件通过不断向器件的输入端口传输待计算电压, 可将依次传入的电压信息逐个累加或以二进制关系移位并累加计算, 可减小神经网络加速硬件系统中的成...
  • 本申请公开了使用灵活浮点张量的人工神经网络训练。因此, 本公开涉及用于使用张量来训练神经网络的系统和方法, 所述张量包括多个FP16值和定义由所述张量中所包括的所述FP16值中的一些或全部共享的指数的多个位。所述FP16值可以包括IEEE ...
  • 一种物理储层元件包括第一输入端子、第二输入端子、第一采样和保持电路、第一输出端子和第一非线性电路。第一输入端子被配置为能够连接到将输入信号传输到物理储层的输入源。第二输入端子被配置为能够连接到一个或多个其他物理储层元件。第一非线性电路被设置...
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