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最新专利技术
  • 基于分组自我博弈和自适应加权的大模型微调方法及装置
    基于分组自我博弈和自适应加权的大模型微调方法及装置_哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)_202511206228.0
    本发明提供一种基于分组自我博弈和自适应加权的大模型微调方法及装置， 涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：根据大语言模型构建对手团队生成模型响应， 根据输入数据、目标响应和模型响应构建偏好数据集；构建主力团队， 定义主力团队成员的评分函数，...
    2026-01-12
  • 一种基于梯度方向一致性动态动量反馈的元学习优化方法
    一种基于梯度方向一致性动态动量反馈的元学习优化方法_湖南工商大学_202511144940.2
    本申请涉及一种基于梯度方向一致性动态动量反馈的元学习优化方法， 该方法将获取金融领域的各历史欺诈任务分别分成元学习的元训练任务、元验证任务， 构建元学习框架；提取历史欺诈任务的元梯度方向， 构建元动量向量， 并基于元学习框架中外循环计算的元...
    2026-01-12
  • 智能家居健康监测系统的可信联邦学习方法及设备
    智能家居健康监测系统的可信联邦学习方法及设备_山东大学_202511239833.8
    本发明涉及可信联邦学习领域， 具体涉及一种智能家居健康监测系统的可信联邦学习方法及设备。包括以下步骤：使用数据挖掘方法清洗智能终端客户端采集到的数据构建人群健康监测的事件类别, 并建立各个客户端私密保留的本地数据集；根据终端的性能， 在各个...
    2026-01-12
  • 联邦学习模型鲁棒性增强方法、设备及系统
    联邦学习模型鲁棒性增强方法、设备及系统_杭州海康威视数字技术股份有限公司_202511187095.7
    本申请提供一种联邦学习模型鲁棒性增强方法、设备及系统。服务端通过依据目标数据集生成腐败数据集以及对抗数据集， 并生成通用数据集， 进而， 依据通用数据集对当前的全局模型进行预训练， 有效提升全局模型的鲁棒性， 优化模型性能；客户端利用处理后...
    2026-01-12
  • 一种异步联邦学习系统及神经网络框架
    一种异步联邦学习系统及神经网络框架_佛山大学_202511185656.X
    本申请提供了一种异步联邦学习系统及神经网络框架， 涉及采摘机器人技术领域。通过异步联邦学习系统解决了同步联邦学习的“短板效应”， 并通过动态聚类和自适应模型聚合提高了全局模型在非独立同分布数据上的性能， 同时， 神经网络框架增强了采摘机器人...
    2026-01-12
  • 大语言模型的偏好对齐训练方法、系统、设备及存储介质
    大语言模型的偏好对齐训练方法、系统、设备及存储介质_平安科技(深圳)有限公司_202510891961.4
    本申请涉及自然语言处理技术领域， 具体公开了一种大语言模型的偏好对齐训练方法、系统、设备及存储介质。本申请通过客户端根据本地偏好数据集对预训练选择器模型进行训练， 获得本地选择器模型并发送回服务器， 服务器对收集到的模型进行聚合获得全局选择...
    2026-01-12
  • 边缘设备上的模型量化感知训练系统
    边缘设备上的模型量化感知训练系统_瑞泊(北京)人工智能科技有限公司_202510845098.9
    本发明公开的属于边缘设备技术领域， 具体为边缘设备上的模型量化感知训练系统， 包括：数据采集模块， 用于从各种边缘设备采集数据；数据预处理模块， 用于对采集到的数据进行清洗、归一化、增强预处理操作， 以提高数据的质量和多样性， 为后续的模型...
    2026-01-12
  • 一种基于分块超网络的个性化联邦增量学习方法
    一种基于分块超网络的个性化联邦增量学习方法_华中科技大学_202510835243.5
    本发明公开了一种基于分块超网络的个性化联邦增量学习方法， 属于联邦学习和增量学习领域， 该方法包括：每个客户端基于分块超网络动态生成模型参数， 同时仅通信分块超网络的参数以最大程度减少存储及通信开销；采用与目标分类模型共享同一编码器的辅助分...
    2026-01-12
  • 一种基于联邦学习的需求响应在线激励方法及系统
    一种基于联邦学习的需求响应在线激励方法及系统_南方电网科学研究院有限责任公司_202510590640.0
    本发明公开了一种基于联邦学习的需求响应在线激励方法及系统， 包括：收集用户历史数据和最优激励方案；对数据进行预处理并发送至用户边缘计算设备；基于联邦学习框架结合梯度提升树训练联邦模型， 生成全局初步激励方案；采用长短期记忆网络训练个性分量模...
    2026-01-12
  • 知识蒸馏方法、装置、计算机设备及可读存储介质
    知识蒸馏方法、装置、计算机设备及可读存储介质_鹏城实验室_202511219508.5
    本申请实施例提供了一种知识蒸馏方法、装置、计算机设备及可读存储介质。包括：基于预设边缘部署模型和引导模型， 针对样本数据集中的样本数据输出的预测概率分布差异构建输出分布损失；基于引导模型和边缘部署模型输出的注意力矩阵差异构建注意力蒸馏损失；...
    2026-01-12
  • 一种基于图像异常检测的路面垃圾识别方法
    一种基于图像异常检测的路面垃圾识别方法_德清阿尔法创新研究院_202511069887.4
    本发明为一种基于图像异常检测的路面垃圾识别方法， 所述识别方法包括如下步骤：1)教师网络的构建和训练；通过参数量较大且性能较好的模型从头训练或者使用已有的开源方案对预训练数据进行训练， 并构建教师网络， 再通过训练数据对教师网络进行训练， ...
    2026-01-12
  • 用于反应堆核事故推演与故障诊断的知识蒸馏方法及设备
    用于反应堆核事故推演与故障诊断的知识蒸馏方法及设备_深圳技术大学_202510922854.3
    本发明公开一种用于反应堆核事故推演与故障诊断的知识蒸馏方法及设备， 包括获取核能模拟装置故障数据；搭建多任务网络；将获取的数据集D划分为训练集、验证集和测试集， 使用训练集对多任务网络进行预训练；在预训练完成后， 将多任务网络中的参数固定，...
    2026-01-12
  • 一种二值化神经网络优化方法、系统、介质及设备
    一种二值化神经网络优化方法、系统、介质及设备_上海交通大学_202510788708.6
    本申请提供一种二值化神经网络优化方法、系统、介质及设备， 其中， 方法， 包括：对预设的二值化神经网络进行全二值化处理， 确定端到端二值化链路；对采用端到端二值化链路的二值化神经网络， 构建双通路特征复用结构；对采用端到端二值化链路和双通路...
    2026-01-12
  • 基于对抗样本重用与多策略协同的对抗鲁棒性增强方法
    基于对抗样本重用与多策略协同的对抗鲁棒性增强方法_深圳大学_202510833395.1
    本发明公开了基于对抗样本重用与多策略协同的对抗鲁棒性增强方法， 涉及对抗鲁棒性增强方法技术领域， 包括如下步骤：S1、采用经典的深度神经网络作为分类器， S2、对抗样本的自适应筛选与伪干净样本生成， S3、混合干净样本和伪干净样本得到新的训...
    2026-01-12
  • 一种基于深度强化学习的数据流处理方法及系统
    一种基于深度强化学习的数据流处理方法及系统_成都数据集团股份有限公司_202511156546.0
    本发明公开了一种基于深度强化学习的数据流处理方法及系统， 涉及工业物联网技术领域。包括有：S1：构建拓扑图神经网络， 并通过多头图注意力机制， 确定出设备拓扑特征的特征相似度权重， 将源域和目标域的设备拓扑特征进行动态对齐；S2：通过深度强...
    2026-01-12
  • 基于多模态强化学习的焊接温控运维方法
    基于多模态强化学习的焊接温控运维方法_南京机电职业技术学院_202510936717.5
    基于多模态强化学习的焊接温控运维方法， 该方法首先构建焊接温控数据采集系统， 通过在特定位置部署可见光相机、红外热像仪和电流、电压传感器采集数据， 并对其进行预处理。接着设计基于Transformer的多模态特征融合网络， 融合视觉、热成像...
    2026-01-12
  • 一种基于最大熵强化学习的多无人艇目标搜索方法
    一种基于最大熵强化学习的多无人艇目标搜索方法_海南大学_202510844263.9
    本发明涉及无人艇领域， 具体涉及一种基于最大熵强化学习的多无人艇目标搜索方法， 包括：初始化策略网络和价值网络， 并设置目标价值网络；无人艇根据当前策略网络在当前状态下采样无人艇的当前动作， 执行当前动作与环境交互， 通过建立的部分可观测马...
    2026-01-12
  • 基于嵌入式AI的行动模型学习系统及方法
    基于嵌入式AI的行动模型学习系统及方法_中国人民解放军陆军航空兵学院_202510833944.5
    本发明属于人工智能、嵌入式系统和行动对抗指挥技术领域， 本发明公开了基于嵌入式AI的行动模型学习系统及方法；其系统包括：信息收集模块， 收集历史行动信息并进行数据预处理， 所述历史行动信息包括行动环境数据、对抗态势信息以及决策数据；特征提取...
    2026-01-12
  • 基于深度强化学习的AUV船体归坞方法
    基于深度强化学习的AUV船体归坞方法_中国科学院声学研究所_202510750167.8
    本发明公开了一种基于深度强化学习的AUV船体归坞方法， 包括：s1：实时采集当前状态st， 利用当前的参数化策略网络采样动作at， 将at的概率密度值记为p(at)；s2：将at代入动力学方程， 计算出下一时刻状态st+1和奖励函数rt， ...
    2026-01-12
  • 目标模型的训练方法及装置
    目标模型的训练方法及装置_支付宝(杭州)信息技术有限公司_202510741274.4
    本说明书实施例披露一种目标模型的训练方法及装置， 其中目标模型用于生成用户画像标签。该方法包括：首先， 利用第一样本集对所述目标模型进行第一训练， 其中任意的第一样本包括用户消费数据和对应的用户画像标签， 该目标模型被初始化为第一大语言模型...
    2026-01-12
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