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最新专利技术
  • 一种并行多目标随机参数优化方法及装置
    一种并行多目标随机参数优化方法及装置_武汉大学_202511491978.7
    本发明提供一种并行多目标随机参数优化方法及装置，其中，该并行多目标随机参数优化方法包括：配置并行计算集群的节点数量，生成随机种子序列；对待优化模型进行结构加载和编译，并获取所述待优化模型的全局配置；将所述全局配置发送至所有进程，每个所述进程...
    2026-01-20
  • 一种基于遗传算法的游戏卡牌组合生成方法、装置及设备
    一种基于遗传算法的游戏卡牌组合生成方法、装置及设备_广州三七极耀网络科技有限公司_202511003687.9
    本申请实施例公开了一种基于遗传算法的游戏卡牌组合生成方法、装置及设备，包括：根据目标函数计算游戏卡牌集合中各游戏卡牌的第一适应度值，根据第一适应度值确定多个目标卡牌；对多个目标卡牌进行重组操作生成多个重组卡牌，确定与重组操作的迭代次数对应的...
    2026-01-20
  • 大语言模型记忆资源管理内核构建方法、管理系统及装置
    大语言模型记忆资源管理内核构建方法、管理系统及装置_记忆张量(上海)科技有限公司_202511053593.2
    本发明公开了大语言模型记忆资源管理内核构建方法、管理系统及装置，涉及人工智能领域。本发明通过构建MemCube作为异构记忆资源的统一封装单元，每个MemCube包含记忆本体(封装参数化记忆、激活状态、外部知识等内容)和结构化元数据(描述身份...
    2026-01-20
  • 大语言模型记忆操作系统构建方法及相关系统、运行方法和硬件设备
    大语言模型记忆操作系统构建方法及相关系统、运行方法和硬件设备_记忆张量(上海)科技有限公司_202511053494.4
    本发明公开了一种大语言模型记忆操作系统(MemOS)及其构建方法、运行方法和实现该系统的硬件设备，属于大语言模型记忆能力管理技术领域。本发明提出的MemOS采用三层架构，包括记忆接口层、记忆操作层和记忆基础设施层。三层协同形成闭环，实现记忆...
    2026-01-20
  • 可解释元学习权重调整方法及系统
    可解释元学习权重调整方法及系统_上海大智慧信息科技有限公司_202511476252.6
    本发明提供了一种可解释元学习权重调整方法及系统，其中方法首先通过元学习框架对多任务历史数据集进行预训练，获得通用初始化参数；在线阶段利用元编码器生成用户与市场状态的特征表征，并通过权重适配器预测智能体初始权重，随后在包含收益损失、风险损失和...
    2026-01-20
  • 一种基于贝叶斯优化CNN-LSTM-Att的河道短期水流量预测方法
    一种基于贝叶斯优化CNN-LSTM-Att的河道短期水流量预测方法_南京信息工程大学_202510979300.7
    本发明公开了一种基于贝叶斯优化CNN‑LSTM‑Att的河道短期水流量预测方法，属于河流流量预测与深度学习领域，通过在LSTM模型结构基础上融合CNN、自注意力机制，并采用贝叶斯优化算法对CNN‑LSTM特征提取层的相关超参数进行优化，构成...
    2026-01-20
  • 适用于电影推荐的不平衡标记分布学习方法
    适用于电影推荐的不平衡标记分布学习方法_齐鲁工业大学(山东省科学院)_202511483340.9
    本发明公开了一种适用于电影推荐的不平衡标记分布学习方法，涉及机器学习技术领域。本申请构建包括特征编码器、全标记编码器、标记重构解码器以及第一和第二解码器的不平衡性标记分布学习网络；优势以及非优势分支解码器分别输出的结果进行融合，得到预测标记...
    2026-01-20
  • 一种基于对比学习与知识蒸馏的联邦学习方法
    一种基于对比学习与知识蒸馏的联邦学习方法_湘江实验室_202511480713.7
    本发明提供了一种基于对比学习与知识蒸馏的联邦学习方法，涉及联邦学习技术领域，通过本地客户端获取的数据标签筛选公共数据集，并在各个本地客户端进行数据增强后与本地数据一起共同训练模型，有效缓解了小样本学习导致的过拟合问题，同时增强了模型的泛化能...
    2026-01-20
  • 一种联邦学习系统的动态梯度压缩学习方法
    一种联邦学习系统的动态梯度压缩学习方法_广东工业大学_202511169568.0
    本申请涉及一种联邦学习系统的动态梯度压缩学习方法，属于人工智能领域。该方法包括：构建联邦学习模型，服务器分配不同采样通信带宽至客户端，客户端训练后得到本地模型；考虑每个客户端本地模型的资源约束和梯度状态，计算本轮动态梯度压缩策略的剪枝率和量...
    2026-01-20
  • 一种无线网络下面向物联网终端设备的联邦学习系统的半中心化边缘联邦分割学习方法
    一种无线网络下面向物联网终端设备的联邦学习系统的半中心化边缘联邦分割学习方法_广东工业大学_202511132654.4
    本发明公开了一种无线网络下面向物联网终端设备的联邦学习系统的半中心化边缘联邦分割学习方法。该方法包括以下步骤：建立待训练模型；将待训练模型拆分为服务器端第一模型、客户端第一模型；将客户端第一模型分配到待训练客户端组中的每个客户端；对每个客户...
    2026-01-20
  • 一种基于多对多合同设计的分层联邦多任务学习方法
    一种基于多对多合同设计的分层联邦多任务学习方法_广东工业大学_202511090396.8
    本发明提供了一种基于多对多合同设计的分层联邦多任务学习方法，首先由多个智能体生成多个合同，并将合同经环境处理后传递给每个设备集合，集合根据动态规划算法选择效用最高的几份合同并反馈给环境，环境根据集合的选择模拟计算每个智能体的效用，并将平均效...
    2026-01-20
  • 一种基于数据隐私保护联邦学习的模型训练方法及系统
    一种基于数据隐私保护联邦学习的模型训练方法及系统_国家计算机网络与信息安全管理中心_202511083574.4
    本发明涉及一种基于数据隐私保护联邦学习的模型训练方法及系统，包括以下步骤：S1 : 初始化全局模型，并传输至客户端，客户端采用神经元激活频进行重要性分析；S2 : 根据重要性分析结果，为按比例分配各层隐私预算；S3 : 依据各层梯度统计特征...
    2026-01-20
  • 联邦大模型自适应低秩微调方法、装置、计算机设备及存储介质
    联邦大模型自适应低秩微调方法、装置、计算机设备及存储介质_平安科技(深圳)有限公司_202511055996.0
    本发明公开了联邦大模型自适应低秩微调方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：将大语言模型的低秩适应矩阵分解为服务器共享矩阵与客户端私有矩阵；初始化私有矩阵及自适应对角矩阵；客户端根据自适应对角矩阵中各元素的标准差，动态修剪低贡献维度...
    2026-01-20
  • 基于硬标签共享的协同训练方法、装置、计算机设备及存储介质
    基于硬标签共享的协同训练方法、装置、计算机设备及存储介质_平安科技(深圳)有限公司_202511053383.3
    本发明公开了基于硬标签共享的协同训练方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：将分布式敏感数据划分为本地标记数据集和公共未标记数据集；各个客户端基于本地标记数据集初始化本地模型，以得到初始模型；各个客户端对公共未标记数据集生成硬标签，...
    2026-01-20
  • 一种数据处理方法及装置
    一种数据处理方法及装置_中国农业银行股份有限公司_202511049204.9
    本申请实施例公开了一种数据处理方法及装置，该方法应用于与云端服务器连接的第一边缘节点。第一边缘节点获取当前跨域交易数据；利用训练后的本地安全模型，对当前跨域交易数据进行处理，得到当前跨域交易数据对应的跨域交易行为；其中，训练后的本地安全模型...
    2026-01-20
  • 联邦神经网络并行优化方法、系统及装置
    联邦神经网络并行优化方法、系统及装置_上海零数众合信息科技有限公司_202511008732.X
    本发明实施例公开了一种联邦神经网络并行优化方法、系统及装置，其中，该方法包括：获取每一参与方对应的节点的配置资源信息，根据所述配置资源信息构建每一参与方的拓扑结构信息；其中，所述拓扑结构信息包括各参与方内所有节点可用的图形处理单元GPU的互...
    2026-01-20
  • 基于张量分解个性化联邦学习的超短期负荷预测方法、系统及存储介质
    基于张量分解个性化联邦学习的超短期负荷预测方法、系统及存储介质_国网甘肃省电力公司陇南供电公司_202510742130.0
    本发明涉及一种基于张量分解个性化联邦学习的超短期负荷预测方法、系统及存储介质，包括：构建超短期负荷预测全局模型并将其广播给客户端作为各客户端的个性化模型；使用CP张量分解对个性化模型参数进行特征提取与压缩，得到各客户端的张量本地模型；设计张...
    2026-01-20
  • 一种模型训练方法及装置
    一种模型训练方法及装置_华为云计算技术有限公司_202410702719.3
    本申请提供了一种模型训练方法及装置。该方法包括：确认目标模型的重计算策略为第一重计算策略；目标模型包括多个算子；在第一重计算策略中，多个算子中的部分或全部算子进行重计算；指示训练集群基于第二重计算策略，对目标模型进行第一训练，以获取多个算子...
    2026-01-20
  • 一种车联网个性化联邦原型增强学习方法
    一种车联网个性化联邦原型增强学习方法_重庆邮电大学_202511049005.8
    本发明涉及一种车联网个性化联邦原型增强学习方法，属于车联网技术领域。本发明包括：基于有向无环图区块链DAG构建双层联邦架构，由路侧单元RSU维护模型参数与原型集；设计主动度量个性化聚合策略，划分特征提取层与决策层，加权聚合特征提取器以适配本...
    2026-01-20
  • 基于记忆库与神经网络搜索的无数据黑盒对抗攻击方法
    基于记忆库与神经网络搜索的无数据黑盒对抗攻击方法_北京邮电大学_202511062867.4
    基于记忆库与神经网络搜索的无数据黑盒对抗攻击方法，属于对抗攻击领域，包括：迭代训练生成器生成合成样本，通过替代模型计算交叉熵损失以更新生成器；引入记忆库机制优化生成器训练过程；将最新的替代模型作为主要指导者并赋予50％指导权重，将已进行过黑...
    2026-01-20
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