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  • 本申请公开了一种脉动阵列中的处理单元、脉动阵列、数据处理方法及电子设备, 所述处理单元具有用于在第一维度上传输数据的第一组数据传输通路、用于在第二维度上传输数据的第二组数据传输通路以及用于在所述第一维度上传输数据的第三组数据传输通路;其中,...
  • 本发明公开了预拉伸下介电弹性体力电耦合特性的机器学习方法, 包括以下步骤;步骤一:获取介电弹性体薄膜在进行预拉伸后再施加电压所得到的电压与拉伸比实验数据集;步骤二:物理信息神经网络搭建;用于预测不变量I1, I2和应变能函数的映射关系, 用...
  • 等双轴预拉伸下介电弹性体薄膜本构建模的机器学习方法, 包括以下步骤;步骤一:获取实验数据集, 用于生成步骤二物理信息神经网络和步骤三的Kolmogorov‑Arnold网络的输入数据;步骤二:物理信息神经网络搭建;用于预测不变量I1, I2...
  • 本发明为一种基于有机半导体器件的LIF神经元电路, 包括OECT器件、一个有机电阻以及一个基于有机场效应晶体管(OFET)的迟滞比较器, OECT器件基于离子积累/松弛模型和薄膜晶体管的紧凑模型和斯特恩电容模型进行行为级建模;OECT器件的...
  • 本公开实施例提供一种硬件加速器、裸片、多裸片协同系统、方法, 应用于多裸片协同系统中的第一裸片, 所述硬件加速器包括:同步控制模块, 用于生成和处理同步信号输出数据, 所述同步信号用于控制多裸片之间的同步状态跳转;同步收发模块, 用于接收所...
  • 本发明公开了一种提升二维MXene人工突触性能的方法, 涉及半导体器件的技术领域, 本发明旨在解决如何提升人工突触在信息处理能力、学习效率和适应性方面的表现的问题, 本发明其具体包括有以下步骤:S1:液相刻蚀法精准制备二维MXene;S2:...
  • 本公开涉及一种面向Transformer神经网络的光子计算装置, 包括:光学编码模块, 用于对多个输入光信号进行词嵌入编码, 确定每个输入光信号对应的编码光信号;光学线性变换模块, 用于基于多头注意力模型, 根据预设参数, 对多个输入光信号...
  • 本发明涉及一种基于时空互联光电蓄水池计算架构的信号恢复方法、系统、设备及介质, 包括:构建基于小时间延迟反馈的光电蓄水池网络:将调制光信号的一路引入时间延迟反馈环, 形成光电振荡器;将时间延迟反馈环的总延迟划分为多个等间隔时间槽, 将每个时...
  • 本发明提出了一种基于MZI的光电融合神经网络系统, 属于人工智能硬件加速领域。包括:输入层、隐藏层和输出层;输入层将N维输入向量矩阵Ein传输至隐藏层, N维输入向量矩阵Ein对应N个不同的光强输入;隐藏层包括线性部分和非线性部分, 线性部...
  • 本申请公开了一种基于光计算加速的自注意力网络系统, 涉及数据处理技术领域, 包括输入转换模块将文本特征向量转化为光信号, 光域运算模块对自注意力网络的参数矩阵进行适配处理并完成光域矩阵运算, 信号处理模块对光信号进行波长匹配、相位调整和混合...
  • 本申请提供了一种信息处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品, 应用于云技术、人工智能、新闻、游戏和智慧交通等各种信息推荐场景;该信息处理方法包括:基于第一推荐对象样本对推荐信息所执行的历史动作数据序列, 预测第一推荐对...
  • 本发明提供一种基于像素状态编码与神经网络印象单元的改进池化方法, 主要解决现有最大池化层像素梯度信息的损失问题, 提升神经网络对局部特征表征能力;本发明构建包括印象单元矩阵组的基于印象单元的增强型池化层;印象单元矩阵组用于拟合采样窗口输入特...
  • 本申请提供一种神经网络训练方法、模型构建方法、装置、设备及介质, 在训练双相介质波动特征学习网络时, 以储层物性参数为输入, 预测样本双相孔隙介质弹性波传播模型的多个预测波方程系数, 结合基于平面波分析的物理约束机制, 根据预测频散衰减特征...
  • 本公开实施例公开了一种用于神经网络的方法、装置、电子设备、介质及产品, 方法包括:获取神经网络;基于图像数据、文本数据和语音数据中的至少一项对所述神经网络进行二值化前向计算, 得到前向输出结果;基于所述前向输出结果对所述神经网络进行二值化反...
  • 本公开实施例公开了一种用于神经网络的方法、装置、电子设备、介质及产品, 方法包括:获取神经网络;基于图像数据、文本数据和语音数据中的至少一项对所述神经网络进行二值化前向计算, 得到前向输出结果, 基于前向输出结果对神经网络进行二值化反向计算...
  • 本发明公开了一种适用于数字散斑干涉测量、实现低计算量快速解包裹的散斑干涉相位解包裹方法。该方法首先构建以改进ERF‑Net为骨干的解包裹神经网络模型, 整体采用编码器‑解码器‑输出层串联结构:编码器端通过多级下采样模块和非瓶颈1D卷积模块压...
  • 本发明公开了基于通道剪枝与量化融合的轻量化故障诊断模型压缩方法, 涉及数据处理技术领域, 对故障诊断模型进行训练并准备;在模型训练过程中引入L1正则化, 对卷积层的权重进行约束;训练结束后, 根据卷积核的L1范数大小, 筛选出贡献度最低的预...
  • 本发明涉及边缘计算技术领域, 公开了一种适用于大模型的边缘计算系统, 本发明在不同区域的多个边缘设备上部署和运行大模型, 并通过数据剪枝模块和数据量化模块对大模型的神经元进行剪枝、自适应量化和自适应补偿, 最终有利于提升边缘设备的智能化处理...
  • 本发明涉及一种晶圆分布图混合缺陷检测模型压缩系统及方法, 系统包括:数据预处理模块通过多标签编码构建分级缺陷标注体系;教师模型采用渐进式轻量化深度可分离卷积网络, 集成线性瓶颈结构与多级特征提取;学生模型基于二值化神经网络架构, 包含并行分...
  • 本发明涉及动态通道剪枝技术领域, 公开了面向低空无人机的单阶段动态通道剪枝系统, 包括:通道池构建模块, 用于提取目标深度神经网络中的通道卷积核权重, 并训练得到通道评分预测器;资源感知初始化模块, 用于获取无人机当前的资源状态信息, 并计...
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