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  • 本发明公开了一种面向通信电源系统的多模态知识图谱构建与智能故障诊断方法及系统,包括多模态知识图谱构建、图谱增量更新以及智能故障诊断过程;所述多模态知识图谱构建采用统一的数据采集语义规范与异构数据融合策略,建立动态演化异构图谱,实现设备全生命...
  • 本发明公开了一种病虫害因果关系识别方法和系统及其病虫害因果图谱构建方法和系统,包括:获取多模态数据;对多模态数据进行预处理,并将预处理后的多模态数据划分为样本级的时序窗口数据;对每个时序窗口数据执行语义对齐,并构建事件候选三元组;根据事件候...
  • 本发明公开了一种基于大语言模型的知识库构建及应用方法,包括:获取外部数据,对外部数据进行特征提取,得到实体特征,外源数据包括知识产权数据内容的详细数据;获取实例实体特征关联数据,对实体特征与实体特征关联数据进行匹配,得到匹配关联数据,对所述...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种基于强化学习的知识图谱嵌入系统及方法,本发明涉及以下步骤:获取并清洗人工智能知识图谱数据;初始化并映射实体和关系到低维向量空间;智能体通过与知识图谱交互学习策略,输出训练模型;输入初始化向量到模型,生...
  • 本申请公开了一种基于思维链的答案生成方法、产品、设备和介质,涉及计算数据处理技术领域,包括基于问题数据的复杂度分值与思维链长度的量化值之间的匹配程度,构建了一种基于奖励驱动的自适应思维链生成机制,使得策略模型在训练阶段能够自主学习高复杂度问...
  • 本发明公开了跨文件信息汇总及新知识自动总结方法及系统,属于文件数据处理技术领域,其方法具体包括:采集文档文件数据,基于语义嵌入模型对所述文档文件数据进行向量化,对文档文件数据语义向量进行重构和语义聚类后,构建语义结构图,所述语义结构图表示文...
  • 本发明公开了一种输电线路故障知识图谱推理方法及系统,涉及知识图谱推理技术领域,从数据库中获取检测区域中已经存储的输电线路故障知识图谱,并对其进行分析获取初始输电线路故障知识图谱,并判断输电线路的故障模式是否为新故障模式,若是新故障模式,则提...
  • 本公开提供了一种目标追踪方法及目标追踪装置、电子设备、存储介质,该方法包括:获取与预设平台的平台交互数据相对应的关联图谱,关联图谱包括多个节点;计算多个节点的节点重要度,根据节点重要度,从多个节点中筛选风险节点,根据风险节点,确定关联图谱中...
  • 本发明提供一种多智能体的决策执行方法、装置及电子设备,涉及人工智能技术领域。其中,通过将任务指令、任务场景图片和多智能体的功能文件输入微调后的语言大模型,获取微调后的语言大模型输出的子决策集;将各个子决策发送至匹配的智能体,以供各个匹配的智...
  • 本发明涉及路径规划技术领域,具体涉及一种优先意识增强的可学习分布式多智能体终身寻路方法。方法包括:对终身路径规划任务进行环境建模,所述环境建模包括设置智能体动作空间、搭建环境、设置任务完成限制、设置强化学习奖励函数、设置终身路径规划启发式搜...
  • 本发明适用于电动汽车充电优化调控技术领域,提供了一种基于碳能耦合分析的充电负荷调节决策树生成方法及系统,其方法包括:获取电网拓扑结构信息数据、发电机组的实时出力数据及发电机组的碳排放因子数据;建立电动汽车充电的综合碳排放量模型,计算充电过程...
  • 本发明公开一种面向多采煤机的云边协同健康状态诊断方法及系统,包括边端设备和云端服务器,边端设备采集采煤机的多模态数据和运行边端模型,该边端模型基于Transformer构建,融合了深度残差收缩网络、多尺度线性注意力机制和LSTM解码层。云端...
  • 本发明涉及联邦学习与隐私保护技术的交叉领域,公开了一种基于神经元溯源与突触修剪的联邦学习遗忘方法及系统。方法包括:在联邦训练时构建神经元‑用户溯源数据库,记录Top‑k贡献用户及其权重;当用户请求遗忘时,按贡献度分级处理,对于较低贡献神经元...
  • 本发明属于联邦学习与隐私保护技术的交叉领域,公开了一种面向电力系统边端设备异构性的联邦学习方法及系统。通过构建动态双协作子集:需求协作子集与帮扶协作子集,设计通信与计算联合优化的传输效率模型,实现边端设备间梯度的高效互补协同与资源自适应分配...
  • 本发明公开了一种基于类属特征的图联邦学习方法、系统、设备及介质,属于多标签分类任务技术领域,包括:在多个分布式客户端分别获取包含样本及其对应多标签信息的本地训练数据集;在每个客户端基于全局特征表示,对每一标签分别构建标签特定分类模型;将各客...
  • 本申请公开了一种联邦大语言模型训练方法、装置及设备,其中方法包括:针对初始大语言模型中的各原始模型参数,构建初始掩码矩阵;针对当前剪枝轮数,对初始掩码矩阵进行拆分,获得初始掩码块;基于掩码重建数据集、预定的稀疏率、初始掩码块所对应的原始模型...
  • 本发明属于分布式机器学习训练与可配置软件系统性能优化技术领域,具体涉及一种基于改进遗传算法的分布式机器学习训练配置优化方法,包括如下步骤:S1、导入性能预测模型;S2、特征基因编码;S3、种群初始化;S4、适应度评估;S5、选择策略;S6、...
  • 本公开提供了一种训练方法、资源推荐方法、装置、设备、介质及程序产品,涉及人工智能领域、数字营销领域和智能推荐领域。该训练方法包括:获取与样本对象相关的样本资源特征,样本资源特征包括增量样本特征和第一基础样本特征,增量样本特征和第一基础样本特...
  • 本发明提供一种基于特征扰动的VLA模型安全性测试方法,属于VLA模型安全性测试技术领域;为解决现有模型鲁棒性测试方法在多模态模型中可感知性强、特征扰动不充分的技术问题,采用的技术方案为:对输入图像进行标准化处理,使其符合视觉编码器的输入格式...
  • 本发明公开了一种基于动态数据选择的强化学习模型训练方法及装置、电子设备,包括:依据预设的数据质量、多样性及难度评估指标,从原始数学问题数据池中筛选,得到候选训练集;针对候选训练集中的每个训练样本,计算其数据有效性分数;对所述候选训练集进行难...
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