Document
拖动滑块完成拼图
专利交易 商标交易 积分商城 国际服务 IP管家助手 科技果 科技人才 会员权益 需求市场 关于龙图腾 更多
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
最新专利技术
  • 本公开的实施例提供了一种组卷积操作方法、组卷积操作装置及人工智能处理器。该组卷积操作方法包括:获取至少一种组卷积算子,其中,组卷积算子包括输入通道数、输出通道数、组数以及对应的原始权重张量;响应于输入通道数和输出通道数均被组数整除,对原始权...
  • 本申请涉及一种面向像素差分卷积神经网络的芯片计算架构及其设计方法,属于芯片设计技术领域。本申请采用一种乘累加阵列架构,乘累加阵列中的同一乘累加列共享同一权重数据,并在乘累加阵列的每一乘累加列对应设置的激活加载使能信号的控制下,乘累加阵列中的...
  • 本申请涉及神经网络模型技术领域,提供一种针对YOLOv8m网络的推理加速器及推理方法,通过数据加载模块中两个数据加载单元并行读取输入激活数据和权重数据,以及所述加速器根据基于定点量化、算子融合和首层维度重组生成的指令流运行,提升了数据加载带...
  • 公开了一种用在神经网络计算系统中的张量处理方法,包括:为神经网络计算系统中的每个张量创建计算图描述符;当需要将源张量复制或带变换复制到目标张量时,从源张量的计算图描述符获取源张量的读取计算图,从目标张量的计算图描述符获取目标张量的写入计算图...
  • 本发明公开了一种光学神经网络多架构适配计算芯片及其计算方法,芯片包括光信号输入单元、输入数据调制单元、权重与偏置处理单元及光电探测单元;光信号输入单元用于生成并输出光信号;输入数据调制单元用于将源数据与偏置数据承载的信息共同调制加载至光信号...
  • 本发明提供一种基于波长参数可重构光学神经网络的图像处理系统及方法,系统包括:同步模块用于分别向光学权重存储模块和数据缓存模块发送同步信号;数据缓存模块用于根据同步信号向光学图像处理模块发送缓存数据;光学权重存储模块用于根据同步信号,向光学图...
  • 本公开一个或多个实施例提供一种大语言模型的训练样本生成方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括:获取候选语料;将所述候选语料和统一评价指令输入预训练的多模型协同评估编排器,得到所述候选语料的量化评分;所述多模型协同评估编排器为由多个不同...
  • 本发明涉及生成模型调优技术领域,尤其是涉及一种基于多维度反馈回路的生成模型调优方法及平台,其包括构建理解能力评估模块、生成能力评估模块和安全性评估模块,通过多维度测试获取数据并生成反馈信号,动态调整模型架构、训练数据或算法参数,结合循环迭代...
  • 本发明公开一种机器人防御对抗攻击的检测方法、装置及相关介质,该方法包括根据目标检测任务进行建模,并基于所述目标检测任务构建鲁棒目标检测模型;对所述鲁棒目标检测模型进行模型训练,以利用预设训练数据集对所述鲁棒目标检测模型进行参数学习,并输出最...
  • 本发明提供了医疗大语言模型的训练方法、交互方法、装置及终端设备,所述方法包括:生成标准病例数据和每个科室的RAG数据库;将标准病例数据输入至神经网络模型进行迭代训练,直至达到预设迭代次数或损失函数达到预设阈值;其中,神经网络模型包括编码层、...
  • 本发明公开了一种基于进化偏置搜索与注意力重建的ESMFold模型量化方法,属于蛋白质结构预测与模型压缩技术领域。该方法包括以下步骤:第一阶段,保持权重精度,对激活值进行量化,采用自适应对数基为每一层选择最佳对数基数,并初步筛选偏置值;第二阶...
  • 一种模型训练方法,包括:在设备端配置待训练的第一模型,其中,第一模型的计算图被切分为N个子计算图,N≥2;在主机端配置第一模型的优化器,并对优化器做切分,以得到N个子优化器,其中,一个子优化器负责独立执行一个子计算图中参数的更新;通过主机端...
  • 本申请涉及模型构建技术领域,提供了一种深度学习模型结构设计训练验证方法、装置、设备及介质。通过对原始场景任务数据进行预处理及分组标记获得训练数据组及评估数据组,根据网络结构配置数据从模型结构数据集中筛选出候选模型结构,根据训练数据组对候选模...
  • 本申请公开了一种短实体召回模型的构建方法及设备,基于预训练语言模型构建含编码器与解码器的短实体召回模型,编码器负责输入上下文的语义编码,解码器以自回归方式生成实体名称,且模型参数规模与词汇表大小相关;获取包含输入上下文及对应目标实体名称的训...
  • 本发明属于风电设备运维过程故障风险评估领域,具体涉及一种风机故障预警专家大模型、构建方法和系统。包括:获取风机运行过程中的振动时序数据,预处理得到标准化时序数据集;基于多域指标联合构建风机设备状态特征库;基于风机设备状态特征库构建微调数据对...
  • 本发明提出了一种用于事件发生预测的机器学习方法。该方法旨在解决事件发生预测中的数据稀疏性和复杂性问题,能够从历史数据中挖掘出关键特征,并预测未来事件的发生概率。该方法包括数据源输入、数据预处理、特征提取、注意力机制、模型训练和预测与输出等步...
  • 本申请公开了一种机器人控制模型的训练方法、计算设备及可读存储介质,所述方法包括:基于第一训练数据集,以深度重建损失函数训练深度补全网络;深度补全网络被配置为融合原始偏振图像与原始深度图所承载的信息,生成预测深度图;基于第二训练数据集,以联合...
  • 本申请公开了一种基于共享内存数据的多智能体协作方法、系统、设备及介质,主要涉及多智能体技术领域,用以解决传统推理系统无法识别请求间的语义相似性,也无法感知智能体任务的上下文关系,导致大量重复推理计算、智能体系统往往部署在多节点,缓存结果无法...
  • 本发明公开了一种基于协同注意力自编码器的深度强化学习方法,包括:采集环境图像进行预处理,生成环境观测帧序列;通过共享权重编码器对环境观测帧进行特征提取;将环境观测帧序列的首帧作为主帧,以主帧特征作为基准,计算主帧与后续帧的协同注意力特征;通...
  • 一种训练难度评估模型的方法、存储介质以及计算设备,难度评估模型为大语言模型,获取训练样本,训练样本包括推理指令以及推理指令对应的难度标签;利用难度评估模型对推理指令的难度进行评估确定输出结果,输出结果至少包括综合预测难度;根据综合预测难度与...
技术分类