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  • 本申请实施例提供一种图形用户界面代理模型的训练数据采集平台、方法及系统,涉及人工智能技术领域。该数据采集平台至少包括第一任务生成模块、样本数据生成模块以及样本数据评估模块。第一任务生成模块从网络侧获取大量用户任务后,样本数据生成模块通过调用...
  • 本申请提供了一种样本集合的更新方法、装置及电子设备,方法包括:对第一样本集合中的训练样本进行特征提取,得到训练样本的第一特征,以及对第一特征进行空间映射,得到训练样本的第二特征;对训练样本进行聚类,得到多个第一训练样本组;针对每个训练样本组...
  • 一种基于分区间阈值的列车车门系统亚健康检测方法,本发明能够基于训练后的模型,实时读取运行数据进行列车车门系统亚健康监测,潜在表征生成网络通过多级非线性压缩与归一化约束提炼渐进潜特征,再经时序特征更新函数动态捕捉时序演化,精准且鲁棒地表达时序...
  • 本申请提供一种迁移学习模型和推荐模型的训练方法及装置,属于机器学习技术领域。该迁移学习模型的训练方法,以目标域特征为主、辅以源域特征子集的统一表示,允许在源域特征和目标域特征重合度低于第一阈值的条件下完成跨域建模,降低了对源域与目标域一致性...
  • 本发明公开了一种基于半监督判别分析的财务困境预测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:基于有标签数据集构建的归属判别模型为无标签数据集赋予初始伪标签,基于有标签数据集和赋予初始伪标签后的无标签数据集对包含有多种规模报酬的基分类器的TDEA...
  • 本发明公开一种基于特征动态筛选的二级血液指标数据集生成方法及系统,本发明通过收集研究对象的基础信息和基础血液指标,预处理得到有效样本;并划分为无慢性非传染性疾病对照组和目标疾病组,进行人口统计学特征统计学差异分析;根据基础血液指标计算二级血...
  • 本发明公开了一种变压器的故障检测方法和系统,涉及变压器故障检测技术领域,获取多个训练模态数据,对各个训练模态数据进行预处理,生成模态特征集,采用模态特征集对预设的初始变压器检测模型进行训练,生成变压器检测模型,获取待测变压器的模态数据,通过...
  • 本发明涉及电数据处理技术领域,尤其涉及一种智能锁的故障预警测试方法、系统及存储介质,其先基于同样的故障预测神经网络对多个待测智能锁进行故障预测,得到每个待测智能锁对应的预测结果,然后根据多个预测结果和实际结果的偏差之间的一致程度,得到学习率...
  • 本申请涉及人工智能领域,公开了一种异常操作行为的检测方法、异常操作行为检测模型的训练方法、装置及设备。方法包括:获取待检测的虚拟资源交互数据;将待检测的虚拟资源交互数据输入预先构建得到的异常操作行为检测模型,并获取异常操作行为检测模型输出的...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的偏振遥感云光学厚度反演方法,根据多角度偏振成像仪(DPC)的波段设置,利用矢量辐射传输模型RT3构建模拟样本数据,减少实测数据样本质量与数量导致的局限性;去除训练样本中不符合现实组合情况的参数样本,形成可信度高...
  • 本申请实施例公开了多模态样本数据集的处理方法、装置、设备及介质。方法包括:获取初始样本数据集;根据预设的多层感知机分别对初始样本数据集中每条样本对应的多个不同模态的数据进行多模态特征融合处理,得到融合数据;对多条融合数据进行聚类处理,得到第...
  • 本发明涉及人工智能领域,提供一种风控模型的分布式训练方法、装置、设备及介质,应用于金融领域,其方法包括:对每个机构节点的风控数据分别分片得到若干个目标分片数据;将若干个目标分片数据和全局参数输入至风控模型以进行分布式训练输出第一目标参数;对...
  • 本申请涉及一种模型训练样本的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取针对软件系统的多个原始参数组合,原始参数组合包括针对软件系统中至少一个系统配置项分别进行配置的原始配置参数;对多个原始参数组合分别进行编码,得到多个原始参数...
  • 本发明公开一种事件检测模型训练方法和装置、系统、存储介质,包括:步骤S1、对DEU‑GCN部分进行预训练;步骤S2、将预训练BERT模型进行微调与DEU‑GCN部分并行训练并将结果进行合并通过分类器得到事件触发词及事件。采用本发明的技术方案...
  • 本发明属于人工智能/自动驾驶技术领域,具体涉及一种用于自动驾驶的多模态大模型训练方法和数据处理方法,包括:确定待训练的多个任务数据集;基于多个任务数据集,按照所述预设序列依次使用每个所述任务对应的训练数据对多模态模型进行训练,得到训练完成的...
  • 本发明公开了一种基于ADF模型的土壤湿度反演方法,属于土壤湿度反演领域。所述方法包括以下步骤:步骤S1、选取土壤湿度反演区域,并获取对应区域的原位SSM数据集;步骤S2、选择预测变量,并从相应的预测数据集中提取后与所述原位SSM数据集结合形...
  • 本发明属于人工智能与信息检索技术领域,具体为一种面向大模型推荐系统的群组级核心集选择方法。本发明定义核心集选择任务,并以最小化子集微调后测试损失为优化目标;本方法包括:代理优化目标构建:基于最优传输理论和梯度范数分析,考虑候选子集与验证集之...
  • 本申请实施例公开了一种基于大模型的数据处理方法、装置、设备及介质,方法包括:基于当前企业系统的数据处理需求所对应的训练样本,对本地大模型进行微调,以获得当前本地大模型;对用户端上传的语句信息进行解析,以提取语句信息所对应的数据基础信息,构建...
  • 本申请实施例本申请提供一种模型训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品,涉及人工智能领域。该方法包括:获取目标大语言模型对应的数据引擎模板和结构化数据,数据引擎模板中包括目标字段标识和模板文本数据;通过结构化数据对数据引擎模板中的目标字段标...
  • 本公开的实施例提供了一种多时间尺度的变压器故障模型训练方法、预测方法,应用于电力设备状态监测技术领域。该方法包括基于多模态传感器,采集目标变压器的多模态传感数据;根据不同模态传感器对应的状态信息特征,得到不同时间尺度的特征向量;基于不同时间...
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