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  • 本发明公开了渠池闸门流量预测模型的训练方法,涉及水利预测技术领域,包括,构建多尺度渠系拓扑图并为各渠池节点建立守恒要素描述集,生成多尺度渠系图结构数据集;依据多尺度渠系图结构数据集采集闸门与渠池运行时序数据并对齐影响因素与边界源项,得到时空...
  • 本申请提供的一种跨领域的船舶大模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取船舶设计全流程涉及的多个领域的领域训练数据集;采用每个领域的领域训练数据集,并行训练每个领域的各细分专业适配层,得到每个领域的各训练后...
  • 本发明公开了一种基于卷积神经网络的故障定位模型训练方法、装置、设备及存储介质,方法包括:通过磁电传感器采集配电网的电流波形数据;基于小波变换提取所述电流波形数据中的暂态特征,基于所述暂态特征构建训练集和测试集;基于所述训练集结合归一化分类器...
  • 本说明书实施例提供数据处理模型训练方法及装置、数据处理方法及装置,该数据处理模型训练方法包括:确定第一实验数据对应的第一条件概率以及第二实验数据对应的第二条件概率;根据第一条件概率以及第二条件概率计算的目标校准权重训练获得校准估计器;将目标...
  • 本发明提供了一种铁路沿线铺设线缆的夹持状态异常检测方法及系统。异常检测方法通过构建训练数据集,对线缆异常检测模型进行预训练,可以使得线缆异常检测预训练模型适应多种通用的环境,再结合待检测线缆产生数据组合成经验池对预训练后的线缆异常检测模型进...
  • 本申请涉及一种数据集构建方法、装置、设备、可读存储介质和程序产品。所述方法包括:通过获取覆盖不同语言结构和知识范围的原始数据集;原始数据集包括针对通信业务的问答数据,按照预先构建的通用数据评测指标体系、预训练数据评测指标体系以及SFT数据评...
  • 基于GAN与多尺度对抗训练的电力时序鲁棒增强与评估方法,包括:采集并预处理原始电力时间序列样本;将原始电力时间序列样本输入生成对抗网络生成用于模型鲁棒性训练的生成样本;将生成样本输入稳定多尺度对抗训练模型进行训练,生成增强模型权重;将增强模...
  • 本申请涉及一种对象生成模型的训练方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取训练数据;基于多源行为数据、各行为类型权重以及时间衰减权重进行加权处理,得到静态兴趣分数;并对训练数据进行编码,得到用户画像特征、...
  • 本发明涉及图数据挖掘与机器学习技术领域,具体涉及一种基于结构-时序耦合与门控交互的时序链路预测系统,旨在解决现有链路预测方法中离线与线上性能偏差大、静态建模不足以及信息利用不全面的问题;该方法通过时间窗切分构建训练与测试数据,结合二跳邻域构...
  • 本发明公开了一种面向边缘场景的小样本DC‑DC转换器参数识别模型的训练方法及其应用,属于电力电子设备参数识别领域,该方法采用将原本集中于1个周期的N个采样点分散至M个周期的跨周期低频采样策略,无需依赖高频采样硬件,适配边缘设备低算力、低存储...
  • 本公开提供的训练数据生成方法及装置、电子设备和存储介质,涉及数据处理技术领域,通过采集包含界面图像、控件结构信息和上下文信息的多模态数据,能够全面捕捉终端界面的静态与动态信息;通过筛选候选图标与文字控件并计算其空间与语义关联得分以生成聚合控...
  • 本发明属于切削加工监测技术领域,提供了一种基于多模态振动信号的切削力预测方法及系统,包括:获取机床加工过程中的振动信号和切削力信号;根据振动信号和切削力信号,以及预设的神经网络预测模型,得到切削力预测结果;其中,所述神经网络预测模型包括用于...
  • 本发明公开了一种模型训练方法、故障诊断方法、装置、设备、介质及产品。获取目标训练集,其中,目标训练集包括电池运行数据,电池运行数据包括故障运行数据和正常运行数据;基于目标训练集,利用改进的鱼鹰优化算法对预设故障诊断模型进行超参数优化,其中,...
  • 本申请提供一种训练数据集的构建方法、装置、电子设备及程序产品,该方法包括:获取若干热轧带钢的钢材参数及至少一组钢材参数对应的力学性能检测结果,作为样本数据;对样本数据进行数据增强,得到新增数据,以构建用于训练力学性能检测模型的训练数据集。得...
  • 本发明公开了一种模型监控方法、装置、设备、介质及产品,包括:对定位模型的训练数据集进行预处理,并通过预处理后的训练数据集训练监控模型;基于定位模型的验证数据集和所述监控模型确定参考均方误差分布;获取当前定位信息,并基于所述当前定位和所述监控...
  • 本发明公开了一种长程任务的最优全局规划方法及系统,涉及人工智能技术领域,该方法包括:为长程任务生成若干个初始全局计划;将任务完成率达标的初始全局计划确定为高质量全局计划;基于高质量全局计划对初始规划器模型进行优化训练,得到中间规划器模型;基...
  • 针对少样本场景下模型性能受限的问题,本发明提出一种基于高置信度数据增强的少样本学习方法。该方法首先对同类任务的大规模标记样本分布进行估计,筛选高置信度样本;进而利用变分自编码器(VAE)深入挖掘其特征内涵,并使用GPT2生成少样本类别的合成...
  • 本申请公开了一种车辆动力学多步预测方法、装置、设备以及存储介质,涉及自动驾驶技术领域,方法包括:获取车辆数据;使用滑动窗口基于所述车辆数据生成序列样本;将所述序列样本输入预先构建的时序神经网络,得到预测结果,所述时序神经网络由门控循环单元编...
  • 本发明公开了一种基于通用大模型的智能精准题目标签标注方法,涉及数据管理技术领域,主要包括步骤:通过融合通用基础标签维度与学科专属标签维度构建结构化的标签体系作为输出模板;对题目进行多模态预处理,解析文字、公式及图形信息并融合生成标准化题目表...
  • 本发明提供了一种面向教育批改数据的智能标注系统,包括:多模态批改数据预处理模块,被配置为对多模态批改数据进行标准化和对齐处理输出统一的结构化数据;智能标注引擎模块,被配置为对结构化数据进行多维度标注得到标注结果;人机协同校准模块,被配置为接...
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