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  • 本发明公开了一种时间序列模型的构建方法、装置、设备及介质。该方法包括:获取序列构建命令,并基于所述序列构建命令对神经网络模型进行构建,得到共享序列模型;获取训练样本集,并使用所述训练样本集对所述共享序列模型进行训练,得到时间序列模型。通过本...
  • 本发明提供了一种对抗攻击样本生成方法及相关设备,应用于机器学习领域,确定扩散模型的对抗扰动分布的初始值,基于该初始值及已创建的分类器误导评价函数,确定对抗扰动分布的扰动得分,基于该扰动得分对扩散模型的模型参数进行更新处理,直至扩散模型对应的...
  • 本申请实施例提供了一种训练样本生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及人工智能、大语言模型技术领域。该方法包括:获取当前时段的多个初始问题和当前时段的多个模板,对于每个初始问题,若初始问题包括一个模板的全部指令文本,则将初始问题与...
  • 本发明提供一种基于Rao‑1‑Informer的时序数据预测方法及装置,涉及数据科学技术领域。该方法包括:获取原始多源土壤含水量时序数据;对原始时序数据进行预处理,获得预处理后的时序数据;将预处理后的时序数据划分为训练集和验证集;构建初始的...
  • 本发明涉及一种内存高效的容错性卷积方法,包括:(1)内存优化:对输入特征张量I进行内存优化转换,生成中间张量L;(2)分块矩阵并行乘法:按卷积核高度kh和输出高度oh,将中间张量L与卷积核张量F划分为子矩阵,并行执行矩阵乘法GEMM计算输出...
  • 本发明公开了一种容随机位翻转错误的卷积算子及其应用方法。所述算子基于Winograd算法构建,采用完全解耦的计算路径设计,在Winograd域中直接训练和存储卷积核,将随机位翻转错误的影响限制于局部输出区域;引入稀疏优化操作,保留输入特征图...
  • 本发明公开了一种卷积神经网络权重复用与功耗协同优化方法及系统,涉及深度学习技术领域,通过将卷积操作从空间域转换到频率域,利用快速傅里叶变换(FFT)减少计算量,并在频率域中对点积进行因式分解,提取公共权重,结合激活组重用策略进一步优化计算过...
  • 本发明涉及广告出价结果预测领域,本发明涉及基于Transformer架构的胜率预测方法及系统,其中的方法包括:获得用户的多维广告请求特征,所述多维广告请求特征包括键值对格式的多个维度特征;将用户的多维广告请求特征输入到胜率预测模型中以得到预...
  • 本申请提供一种分布式光伏功率预测方法、装置及电子设备,涉及光伏发电技术领域。该方法包括:获取天气预报数据序列;针对多个天气类型中的每个天气类型,确定天气预报数据序列与天气类型对应的比较数据序列之间的关联度,多个天气类型是基于模糊C均值法对历...
  • 本说明书实施例提供了一种对预训练的大模型生成仿真器的方法,经过预训练的第一大模型包括多个功能单元,包括:获取压缩参数集合,并基于压缩参数对多个功能单元进行压缩得到第一仿真器;获取支持数据集,基于支持数据集,确定每个压缩参数对应的压缩分数,压...
  • 本申请属于工业过程故障监测与报警监控领域,具体公开了一种基于深度结构方程模型的工业报警因果网络构建方法,包括如下步骤:提取一段时间内的多值报警序列数据X;对多值报警序列数据X进行one‑hot编码处理;通过变分自编码器框架训练预先建立的基于...
  • 本发明涉及人工智能芯片技术领域,提供一种算子行为验证方法、装置、设备、存储介质及程序产品,该方法包括:基于待验证的随机失活算子的输出样本,计算所述随机失活算子的t分布的统计量,并根据所述输出样本的元素数量确定自由度;依据所述自由度和预设的双...
  • 本发明公开一种基于GRPO和多阶段验证的智能体进化方法,属于人工智能技术领域。所述方法包括:初始化智能体的策略参数;将输入任务传递给智能体,以采样得到工具调用样本;对该工具调用样本进行多阶段验证以得到工具调用样本的总奖励;根据该总奖励更新所...
  • 本申请提供了一种模型训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品;方法包括:获取第一语言模型的第一参数矩阵;针对第一参数矩阵,基于第一参数矩阵中每个第一参数值与第一参数矩阵的矩阵均值之间的第一差值,确定第一参数矩阵中每个第一...
  • 本发明公开了一种基于动态增量学习的国内三段码BERT训练方法,该方法具体包括如下步骤:S1,初始化预训练模型,选择一个中文语境的BERT预训练模型作为起点;S2,基础模型微调,使用三段码数据集对BERT预训练模型进行微调;S3,创建基础模型...
  • 本公开提出一种数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质,涉及人工智能技术领域,该方法包括:确定待处理的第一数据序列;基于网络模型对所述第一数据序列进行压缩,以得到压缩后的第二数据序列,其中,第二数据序列和第一数据序列中同一序列单元对应的索引...
  • 本发明公开了一种自动烹饪方法及装置、智能烹饪设备。其中,该方法包括:获取目标食材的食材特征数据,其中,食材特征数据包括:食材视觉数据、食材新鲜度数据以及食材重量数据;通过食材状态识别模型根据食材特征数据对目标食材进行识别,得到目标食材的食材...
  • 本发明涉及智能家电技术领域,公开了一种过敏原检测模型的构建、过敏原检测方法及烹饪设备,方法包括:获取多维时间序列数据样本集,多维时间序列数据样本集包括:多组训练数据,每组训练数据包括:烹饪条件、气体检测数据和过敏原标签信息;基于搭建的深度学...
  • 本申请涉及一种基于LSTM预测模型的数据协同系统及电子设备,其中,系统包括:预热装置、数据存储装置以及分布式缓存装置,其中,预热装置,用于根据LSTM预测模型的预测结果生成预热请求,并将预热请求发送至与预测结果对应的目标集群,LSTM预测模...
  • 本申请涉及一种异常值检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括:将待检测时序数据输入至目标异常值检测模型,以通过目标异常值检测模型的长短期记忆网络获取待检测时序数据的特征数据;通过目标异常值检测模型的解码器对特征数据进行重构,以...
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