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  • 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...
  • 本申请公开了一种多智能体系统的训练方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域。上述多智能体系统包括至少两个智能体;训练方法包括:将训练数据输入至少两个智能体中的第i个智能体,得到第i个智能体输出的第i个推理结果;将第i个推理结果输入第...
  • 一种智能体网络训练方法及机器人行为流生成方法,包括获取待训练机器人的自身观测信息和待训练机器人的相邻机器人的观测信息,基于待训练机器人的自身观测信息、待训练机器人的相邻机器人的观测信息和混合奖励函数训练智能体网络,得到训练好的智能体网络;其...
  • 本发明涉及对抗智能体技术领域,涉及一种基于多智能体强化学习的红蓝对抗入侵监测协同决策方法,其包括:S1、获取目标区域的环境数据;构建融合地形隐蔽性的动态环境模型;S2、基于动态环境模型,构建蓝方智能体的随机痕迹生成与衰减模型,以及红方智能体...
  • 本发明涉及智能决策技术领域,可应用于金融科技及医疗健康等业务场景中,公开了一种基于渐进式任务学习的数据分析方法、装置、设备及介质,包括:构建交互式数据环境并建立轨迹合成框架,生成覆盖渐进难度任务序列的训练轨迹集合,初始化基础语言模型为域内数...
  • 本发明涉及一种基于梯度紧致编码的车用大模型高效训练方法、装置及软件系统,属于人工智能领域。针对现有大规模语言模型微调过程中存在训练成本高、效率低下的问题,本发明提出一种高效的方法。该方法首先对每个训练样本在参数高效微调过程中产生的梯度进行提...
  • 本申请公开了一种机器人任务分配增量学习方法、装置、介质和设备,方法通过将共享的状态基元输入预训练的各分层注意力策略网络,输出第一运动轨迹,利用变分自编码器处理输入的各第一运动轨迹数据,得到重构误差最小的分层注意力策略网络,以及,对应的已训练...
  • 本申请公开了一种基于模型的训练处理方法、装置、设备以及可读存储介质,方法包括:获取对学生模型进行第K轮蒸馏训练的训练数据,K为正整数,训练数据包括输入文本及输入文本的标准答复内容,输入文本的标准答复内容基于教师模型对输入文本进行答复处理后所...
  • 一种基于双提示跨状态对齐蒸馏与校准适配的多模态缺失学习方法,属于多模态学习技术领域。该方法无需依赖复杂的模态重建模型,就能有效处理各种模态缺失情况,有效降低了计算开销和存储成本;充分利用稀缺的完整数据捕捉模态间共享结构,通过跨状态对齐蒸馏(...
  • 本发明公开了一种异构联邦学习系统。该系统包括:边缘设备层、区域聚合层以及全局协调层;其中,所述边缘设备层用于进行本地局部模型训练,还用于实时根据本地终端设备的资源占用确定设备成本函数模型;所述区域聚合层用于对所述边缘设备层的本地训练结果进行...
  • 本申请公开了一种基于强化学习的长程多步联合学习方法,方法包括:将智能体在强化学习过程中待完成的长程多步任务,划分为子任务序列,按正向顺序训练子任务序列,每个子任务训练完成后收集终端状态作为下一个子任务的初始状态分布,通过正向状态传递将子任务...
  • 本公开提供了一种联邦学习方法、装置、设备、存储介质及程序产品,涉及计算机技术领域。该方法包括,客户端获取服务端发送的第一全局模型和第一低秩自适应参数;根据客户端数据和第一低秩自适应参数对第一全局模型进行训练,确定加噪低秩自适应梯度;将加噪低...
  • 本公开提供一种图像生成模型的训练方法、图像生成方法及装置、设备、介质及产品,所述训练方法包括对所述图像生成模型执行至少一轮训练,每轮训练包括:获取训练样本数据,其中,所述训练样本数据包括多个样本图像;利用所述图像生成模型,生成与每个样本图像...
  • 本发明属于区块链技术领域,涉及一种基于双重特征指纹分片的区块链联邦学习方法,包括:主节点将各个训练节点的本地特征集进行求并,得到加密全局特征全集,并传输至训练节点;各个训练节点生成结构指纹和分布指纹;各个训练节点将结构指纹和分布指纹上传至主...
  • 本发明属于工业装备状态监测与智能诊断技术领域,公开了一种面向混凝土传送机轴承的轻量化联邦故障诊断方法,包括将全局学生模型参数与上一轮本地学生模型参数进行融合,得到本轮本地训练的初始参数;基于教师模型参数和本地训练的初始参数进行知识蒸馏,得到...
  • 本发明公开了一种基于误差反馈和范数感知的安全高效联邦学习方法、设备及存储介质,属于人工智能安全与分布式机器学习领域。本方法通过梯度压缩与误差反馈机制筛选并累积重要梯度信息,确保信息完整性与估计无偏性,并融合基于梯度范数的自适应差分隐私机制,...
  • 本发明涉及信息安全技术领域,具体是一种神经网络模型超参数优化方法及容器异常检测方法。本发明中的优化方法通过混沌序列在超参数取值范围生成鲸鱼种群初始位置,采用非线性分段函数计算收敛因子,将基于迭代次数动态计算的自适应惯性权重融入位置更新公式,...
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