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最新专利技术
  • 一种基于模型数据双循环半监督策略的人脸检测模型训练方法和系统
    一种基于模型数据双循环半监督策略的人脸检测模型训练方法和系统_厦门市美亚柏科信息安全研究所有限公司_202511551696.1
    公开了一种基于模型数据双循环半监督策略的人脸检测模型训练方法和系统，包括构建包含人脸检测与人脸关键点检测双任务标签的有标注基础训练数据集；基于异常场景采样策略构建无标注扩展数据集；采用预设人脸检测网络架构训练基准检测模型，获得初始模型权重并...
    2026-04-23
  • 数据标注方法、装置、计算机设备及存储介质
    数据标注方法、装置、计算机设备及存储介质_深圳计算科学研究院_202511911286.3
    本发明公开了一种数据标注方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：采用K个弱监督源分别对N个待标注数据进行标注，确定每个待标注数据对应的K个候选标签；其中，K＞1，N＞1；基于N个待标注数据，对每一待标注数据对应的K个候选标签进行置信度...
    2026-04-23
  • 一种基于深度强化学习的策略更新方法及系统
    一种基于深度强化学习的策略更新方法及系统_广西电网有限责任公司电力科学研究院_202511736600.9
    本发明公开了一种基于深度强化学习的策略更新方法及系统，涉及人工智能技术领域，解决了现有技术中对DRL智能体的行为评估不够精准的问题。本申请实施例通过值函数网络、优势函数网络和Q值网络的并行评估，形成了状态价值、动作优势和动作价值的三重验证机...
    2026-04-23
  • 面向大模型推理请求调度的强化学习训练方法和装置
    面向大模型推理请求调度的强化学习训练方法和装置_之江实验室_202511894372.8
    本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种面向大模型推理请求调度的强化学习训练方法和装置，其中方法包括：构建四元组数据集，并确定基准值；利用基准值对训练数据中的离线数据与在线数据分别进行归一化处理，得到归一化离线数据和归一化在线数据；将归一化离...
    2026-04-23
  • 一种基于近端策略优化的雷达组网系统资源管理方法
    一种基于近端策略优化的雷达组网系统资源管理方法_电子科技大学_202511913383.6
    本发明属于电子系统资源管控领域，特别涉及针对于雷达组网系统资源管理问题，提出了一种基于策略优化的雷达组网系统资源管理方法。在所提方法中，设计了一个基于近端策略优化网络(PPO)的中央智能体，该智能体能处理由离散(雷达模式、目标匹配关系)和连...
    2026-04-23
  • 一种理赔审核智能体的训练方法、装置、设备及存储介质
    一种理赔审核智能体的训练方法、装置、设备及存储介质_太保科技有限公司_202512027311.8
    本申请公开了一种理赔审核智能体的训练方法、装置、设备及存储介质。该方案基于含历史理赔数据及审核结果标注的训练数据集，构建含理赔审核主任务与至少一个辅助任务的多任务训练环境，其中，辅助任务用于强化智能体信息处理基础能力。为各任务配置多维度奖励...
    2026-04-23
  • 一种面向在线深度强化学习系统的动态容错方法及系统
    一种面向在线深度强化学习系统的动态容错方法及系统_中国人民解放军国防科技大学_202610210646.5
    本发明公开了一种面向在线深度强化学习系统的动态容错方法及系统，该方法包括：基于运行统计的前向过程错误弹性机制，利用阈值的设置，随在线训练的动态过程自适应调整，无需任何离线校准数据；基于降维校验和的反向过程错误弹性机制，用来防止错误的权重污染...
    2026-04-23
  • 操作系统控制的意图识别模型强化学习训练方法及系统
    操作系统控制的意图识别模型强化学习训练方法及系统_麒麟软件有限公司_202610226777.2
    本发明公开了一种操作系统控制的意图识别模型强化学习训练方法及系统，本发明方法包括为用于操作系统控制的自然语言命令构建意图及槽位标签，根据自然语言命令及其对应的意图及槽位标签构建训练数据集；采用LoRA技术基于训练数据集对预训练的意图识别模型...
    2026-04-23
  • 基于对抗性数据增强的鲁棒性分类模型训练方法
    基于对抗性数据增强的鲁棒性分类模型训练方法_浙江大学_202511621193.7
    本发明公开了基于对抗性数据增强的鲁棒性分类模型训练方法，包括以下步骤：S1、主动采集样本；S2、生成对抗样本模型；S3、对抗样本质量过滤和硬度评分；S4、样本分层与自适应训练；S5、跨任务元学习增强；S6、隐私保护的联邦对抗增强和S7、硬件...
    2026-04-23
  • 一种面向多模态学习的高效且模态平衡的后门攻击方法
    一种面向多模态学习的高效且模态平衡的后门攻击方法_郑州大学_202511788964.1
    本发明公开了一种面向多模态学习的高效且模态平衡的后门攻击方法，包括：S1、在进行模型训练前，根据少量训练数据计算出攻击目标类的原型点；S2、通过测量原型距离评分(PDS)来衡量中毒数据的重要程度，按中毒数据的重要程度筛选出最重要的中毒数据，...
    2026-04-23
  • 一种政务大语言模型持续学习与知识更新方法
    一种政务大语言模型持续学习与知识更新方法_中科信控(北京)科技有限公司_202511544011.0
    本发明公开一种政务大语言模型持续学习与知识更新方法，步骤如下：构建动态知识同步体系，通过RESTfulAPI或WebSocket对接部门系统，用Transformer架构OCR与BERT‑BiLSTM‑CRF等NLP技术提取政策核心信息，经...
    2026-04-23
  • 可解释注意力引导的视觉语言大模型混合微调方法及系统
    可解释注意力引导的视觉语言大模型混合微调方法及系统_山东大学_202511900236.5
    本发明涉及视觉语言大模型技术领域，提供可解释注意力引导的视觉语言大模型混合微调方法及系统。方法包括利用遗传算法对视觉语言大模型中的各个Vision Transformer进行动态微调配置选择，选择出现频率最高的染色体作为最终的混合微调架构配...
    2026-04-23
  • 一种基于深度联合分布对齐的航空发动机剩余寿命预测的迁移学习方法
    一种基于深度联合分布对齐的航空发动机剩余寿命预测的迁移学习方法_哈尔滨工业大学_202511913415.2
    本发明属于工业设备健康管理技术领域，具体涉及一种基于深度联合分布对齐的航空发动机剩余寿命预测的迁移学习方法，该方法采用变分自编码器(VAE)架构，结合序列编码器，可采用长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)、时间卷积网络(TCN...
    2026-04-23
  • 一种面向多终端的多模型协同持续学习方法
    一种面向多终端的多模型协同持续学习方法_厦门理工学院_202610200000.9
    本发明公开了一种面向多终端的多模型协同持续学习方法，包括：中心端基于场景先验与终端能力，从模型池中为各终端确定初始组合模型及其路由参数，向终端下发基座模型参数、增量参数、推理配置；终端利用下发的模型组合对本地多源感知数据进行推理，生成训练信...
    2026-04-23
  • 一种用于ECG身份识别的类增量学习方法
    一种用于ECG身份识别的类增量学习方法_天津工业大学_202610222283.7
    本发明属于机器学习领域，公开了一种用于ECG身份识别的类增量学习方法；包括：对心电信号进行预处理；构建记忆库，在基于类中心逼近的样本筛选中引入相似度惩罚项，以保障有限记忆样本涵盖心电波形的多样性；继承旧模型参数构建新模型，利用记忆库与新数据...
    2026-04-23
  • 一种基于动态聚合的端边云协同分裂联邦学习方法及系统
    一种基于动态聚合的端边云协同分裂联邦学习方法及系统_中国科学技术大学苏州高等研究院_202411332603.1
    本发明公开了一种基于动态聚合的端边云协同分裂联邦学习方法及系统。所述方法包括：迭代训练过程中，边缘服务器记录每个边缘设备处理数据和传输的时间，并预测下一次边缘设备的训练执行时间；边缘服务器为各顶层模型的副本指定下一次迭代中梯度反馈的频率，以...
    2026-04-23
  • 一种模型训练方法、装置及设备
    一种模型训练方法、装置及设备_深圳信息职业技术大学_202511804262.8
    本发明适用于模型处理技术领域，提供了一种模型训练方法、装置及系统，包括：通过第一策略从第一客户端筛选第三客户端；根据所述第三客户端的宽带和数量，以及待训练的全局模型的大小，计算所述第三客户端的量化级别；将待训练的全局模型和所述量化级别发送至...
    2026-04-23
  • 基于Transformer和区块链的端侧智能学习方法和系统
    基于Transformer和区块链的端侧智能学习方法和系统_重庆理工大学_202511841733.2
    本发明公开了一种基于Transformer和区块链的端侧智能学习方法及系统。该方法包括：节点动态分配为计算或验证角色；计算节点使用注入低秩适配器的Transformer模型，采用前向梯度下降进行本地训练，生成模型更新交易；验证节点验证交易并...
    2026-04-23
  • 基于全局梯度信息感知与压缩的神经网络训练方法及系统
    基于全局梯度信息感知与压缩的神经网络训练方法及系统_西安电子科技大学_202511929594.9
    本发明公开了一种基于全局梯度信息感知与压缩的神经网络训练方法及系统，主要解决现有技术节点间梯度互信息利用不充分、训练过程中数据通信量大、训练速度慢及训练精度降低的问题。其实现方案包括：初始化所有设备各自的训练参数；计算所有设备各自的本迭代轮...
    2026-04-23
  • 基于去中心化批处理的图神经网络分布式训练方法、装置和系统
    基于去中心化批处理的图神经网络分布式训练方法、装置和系统_北京邮电大学_202511961441.2
    本发明提供一种基于去中心化批处理的图神经网络分布式训练方法、装置和系统，所述方法包括：接收参与分布式训练的多个工作节点中除本地之外的其他各个工作节点发送的各个批次节点数据，基于本地批次节点数据和各个批次节点数据得到全局批次节点数据；采用拓扑...
    2026-04-23
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