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  • 本发明涉及神经网络模型压缩技术领域, 公开一种融合低秩矩阵分解与结构化剪枝的Transformer模型压缩方法, 包括:定义约束条件, 并基于约束条件确定优化目标;为待压缩模型的每个待剪枝权重矩阵增加一个可训练的低秩分解矩阵对;根据每个可训...
  • 本发明提供了一种基于熵驱动的大模型训练动态梯度压缩方法及系统, 包括:步骤S1:在训练初期, 采用无压缩策略进入预热阶段, 直至梯度分布趋于稳定, 进入动态梯度压缩阶段;步骤S2:在动态梯度压缩阶段, 以压缩误差保持不变为目标, 通过调整压...
  • 本发明公开了一种卷积神经网络层间特征图动态压缩方法及装置。其方法是将卷积层间特征图的非零元素进行指数位增量压缩, 同时根据层间特征图里零元素的分布情况进行动态变长编码。压缩装置为:零游程变长编码模块, 对所有非零元素之间的零元素进行计数, ...
  • 本发明涉及人工智能技术领域, 提供一种注意力计算优化方法、电子设备、存储介质和程序产品, 其中方法包括:基于注意力计算的掩码信息, 生成注意力矩阵的边界框列表, 所述边界框列表中包括至少一个有效边界框, 所述有效边界框用于界定所述注意力矩阵...
  • 本发明属于风电领域, 公开了一种多型号风电机组SCADA域自适应预训练方法、装置及介质, 包括:步骤1, 进行自编码器的领域自适应预训练, 包括:步骤2, 进行假设对抗与自编码联合训练;步骤3, 进行编码器微调与故障学习器优化。本发明将假设...
  • 本说明书实施例提供了一种对于大语言模型进行训练的方法、装置、设备及介质。方案包括:获取第一样本集合;第一样本集合中的第一样本包括题目、题目对应的解析以及基于解析步骤确定出的提问引导大纲;其中, 提问引导大纲为生成引导式提问所依据的大纲;采用...
  • 本说明书实施例提供了一种针对大语言模型进行训练的方法、装置、设备及介质。方案包括:获取样本集合;样本集合中包括预设数量的训练样本;训练样本包括第一作文题目、第一写作关键点以及预设对话;预设对话是与第一写作关键点对应的大语言模型与用户之间的预...
  • 本发明涉及小样本脑电信号增强的软混合式生成对抗网络模型训练方法, 包括步骤一:构建生成器G和判别器D的对抗训练框架, 生成器通过软混合数据增强方式生成新EEG样本;步骤二:通过引入Wasserstein距离约束生成分布与真实分布的差异, 帮...
  • 本发明涉及火电厂烟气脱硫技术领域, 一种脱硫吸收塔出口二氧化硫浓度动态预测方法及系统, 方法为:采集火电厂脱硫系统的历史运行参数, 包括入口烟气参数、吸收塔参数、设备状态参数和外部变量参数;对所述历史运行参数进行数据清洗和归一化处理;提取时...
  • 本说明书实施例提供点击率预估模型的训练方法、点击率预估方法, 其中点击率预估模型的训练方法包括:获取训练样本数据和参考点击率预估模型, 其中, 训练样本数据包括样本训练信息和样本点击率信息;根据训练样本数据训练初始点击率预估模型, 并根据初...
  • 本发明涉及变电设备技术领域, 特别是基于时序注意力机制的变电设备温度异常预警方法及系统, 包括:首先, 获取设备的历史和实时温度数据;其次, 通过滑动时间窗口分割数据, 利用注意力机制计算温度变化率和权重, 进而得到加权平均的时间窗口特征;...
  • 本申请实施例提供一种模型训练方法、电池参数辨识方法和电子设备。模型训练方法包括:获取样本电池数据, 所述样本电池数据至少包括第一电流数据以及第一电压数据;使用第一神经网络模型, 根据所述样本电池数据预测第一电池参数预测数据;使用第一电池模型...
  • 本申请公开了一种模型量化方法、模型运行方法、设备、介质及程序产品, 量化方法包括:对待量化模型中各个网络层的模型参数进行分组;根据任一分组所属网络层所需的目标整型位数确定任一分组的量化参数组, 根据量化参数组对任一分组的模型参数进行量化;利...
  • 本发明公开了一种基于机器学习的碳滑板磨耗智能诊断系统, 涉及轨道交通智能运维技术领域。该系统由分布式数据库、LSTM神经网络预测模型和多终端预警平台组成, 各组件通过5G网络实现数据交互。其中, 分布式数据库存储240万公里运行数据, 与L...
  • 本发明涉及神经网络加速计算技术领域。提供一种基于全频域处理的长短期记忆网络加速方法及系统。步骤如下:将当前时刻的输入数据与前一时刻的隐藏状态拼接为扩展输入序列;对扩展输入序列和权重矩阵执行快速傅里叶变换, 生成频域输入表示和频域权重表示;在...
  • 本发明公开了一种改进型脉冲递归神经网络的构建方法, 包括神经元模型改进、连接权重优化、递归结构改进和训练算法优化, 通过自适应阈值调节机制, 使神经元能够根据自身活动状态动态调整阈值, 提高了神经元对不同输入信号的响应能力, 避免了脉冲发放...
  • 本发明公开了一种基于图神经网络的风险等级评估方法, 属于人工智能、机器学习技术领域。本方法首先对多个事件进行检测并评定风险等级, 清洗数据构建风险数据集;其次基于特征提取器, 将事件节点, 指标节点提取特征为高维向量, 并以月份为单位构建事...
  • 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的电网惯量测量方法、系统和存储介质, 方法包括以下步骤:S1、采集电网的实际频率偏差数据和实际有功功率偏差数据, 对数据进行预处理;S2、构建PINN网络, PINN网络包括输入层、隐藏层和输出层, 输入...
  • 本发明属于机器人控制技术领域, 并具体公开了一种机器人曲面约束运动方法及系统。包括:获取示教的操作演示数据及环境的观测数据;根据环境的观测数据, 捕捉环境中目标表面几何特征, 并构建曲面状态函数S(u, v);根据目标表面几何特征对应的曲面...
  • 本申请提出一种动作执行优化方法、装置、设备及存储介质, 包括:响应于任务描述信息, 生成任务描述信息对应的动作序列, 动作序列包括按照预定执行顺序排列的多个动作信息;按照预定执行顺序依次执行各动作信息分别对应的执行动作;在第一执行动作执行结...
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