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  • 用于深度学习人工神经网络中的模拟神经存储器的解码系统和物理布局。本发明公开了字线解码器、控制栅解码器、位线解码器、低电压行解码器和高电压行解码器以及用于模拟神经系统中的非易失性闪存存储器阵列的各种类型的物理布局设计的各种实施方案。本发明公开...
  • 本发明涉及半导体器件应用技术领域, 提供一种半导体器件实现可重构的非线性激活功能的方法及应用, 包括通过局域场调控方式调节沟道的掺杂程度, 从而诱导双极性半导体沟道形成面内p‑n结;通过调节局域场的大小和方向, 诱导面内p‑n结势垒高度和内...
  • 用于训练用来估算最大摩擦系数的机器学习法的设备和方法, 其中, 提供具备带有待调整的参数的机器学习法的学习单元, 其被构造成根据描述状态数据的训练数据集通过生成具有损失值的损失函数来训练机器学习法, 损失值表征作为基准数据的实际最大摩擦系数...
  • 本发明公开了一种基于张量相似度的深度神经网络模型冻结训练优化方法, 本发明参考模型生成模块定期生成单层参考模型以支持实时张量相似度评估;张量相似度计算模块利用激活输出生成归一化Gram矩阵, 准确评估活跃层的稳定性;冻结决策模块基于张量相似...
  • 本公开提供了一种时长预估模型的训练方法、消费时长预估方法及装置, 涉及计算机技术领域, 尤其涉及机器学习、智能搜索、智能推荐、信息流, 能够用于生成式搜索、文档智能编辑、智能助手、虚拟助手、智能电商等应用场景。具体实现方案包括:基于资源样本...
  • 本申请公开了一种面向在轨检测识别网络的通用轻量化方法及系统, 该方法包括:S1针对在轨模型冗余特性, 定义冗余评估指标;S2基于冗余评估结果, 建立优化框架;S3实施多轻量化操作协同压缩。本申请实施例通过建立面向卫星在轨模型的统一冗余度评估...
  • 本申请提供了一种大语言模型的训练方法、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:将样本提示输入大语言模型, 得到大语言模型输出的响应文本;将响应文本输入训练完成的多头部奖励模型, 得到训练完成的多头部奖励模型输出的多个...
  • 一种模型压缩方法, 应用于压缩神经网络模型。在该模型压缩方法中, 通过将模型中的卷积核替换为由移位操作符和多个1*1大小的卷积核所构成的结构, 可以将原始的卷积核针对输入特征图所执行的卷积处理过程转换为对输入特征图的移位操作, 以及采用1*...
  • 本申请涉及计算机技术领域, 公开一种基于分段式神经元的模型压缩方法及装置、电子设备, 其中, 模型压缩方法包括:对目标模型的各个层进行分析, 获得模型分析结果;根据模型分析结果, 对目标模型各个层的神经元数据进行分段, 获得多个神经元数据段...
  • 本公开提供了模型参数的量化方法、模型推理方法、装置和设备, 涉及人工智能领域, 尤其涉及深度学习、模型量化、模型推理领域。具体实现方案为:根据卷积编码参数进行卷积编码, 在第一存储空间保存第一编码空间;其中, 该第一编码空间中的一个索引对应...
  • 一种基于多尺度Tsallis熵与低级视觉特征引导的ViT语义分割渐进式Token剪枝方法及系统, 方法包括:使用Patch Embedding块嵌入将输入图像分割成多个固定大小的Patch块, 并将每个Patch块转换为一个固定维度的特征向...
  • 公开了一种自适应边缘设备的神经网络模型轻量化方法及系统, 该方法包括以下步骤:S1, 构建并训练神经网络模型, 根据典型边缘设备的指标参数进行对所述神经网络模型进行分级轻量化, 所述指标参数包括计算能力指标参数和存储空间指标参数, 获得典型...
  • 本发明实施例涉及一种用于医疗领域的图像预训练模型的训练方法和装置, 所述方法包括:选择一类视觉预训练模型作为图像预训练模型;设置波形图种类集、波形‑疾病种类集、影像图种类集和解剖结构种类集;选择四类下游任务头模型与图像预训练模型对接得到五类...
  • 本申请公开了一种相似正样本择优的电磁信号自监督学习方法, 其包括:对电磁信号基础数据集进行条件聚类, 计算基础数据集中每条电磁信号的相关特征并将其作为信号的特征矩阵并对其的每个特征进行预处理, 根据预处理后的特征值对对电磁信号进行谱聚类, ...
  • 本发明提出了一种用于联邦自监督学习(FSSL)系统中的隐形后门攻击方法。本发明方法对后门样本与增强样本的特征分布进行解耦, 并引入切片‑Wasserstein距离, 以缓解后门样本的分布外特性, 从而优化触发器生成过程。本发明基于多个FSS...
  • 本公开提供了兴趣推测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质, 涉及计算机技术领域, 尤其涉及人工智能等领域, 能够用于内容推荐等应用场景。具体实现方案为:获取已知对象的关键基本信息、已知对象在第一时间段的兴趣信息记录以及已知对象在第二时间...
  • 本申请涉及多目标优化技术领域, 特别涉及一种基于图向量更新和邻域搜索的深度强化学习方法及装置, 方法包括:获取训练数据与测试问题, 利用训练数据训练深度强化学习模型;利用训练完成的深度强化学习模型对测试问题进行编码, 生成与权重向量无关的图...
  • 本公开涉及一种大模型后训练方法、装置、计算机程序及存储介质, 该方法包括:获取大模型对同一请求问题生成的包含多个候选答案的输出组;将所述多个候选答案中的至少一个替换为标准答案, 得到更新后的输出组;基于更新后的输出组, 对所述大模型进行训练...
  • 一种结合预训练的强化学习无人机自主探索方法, 其属于无人机自主探索领域。该方法将无人机的目标位置与方向训练的分离, 配合对目标方向的预训练进行, 层次化的稳定进行训练任务, 实现了强化学习所需训练样本的高效生成, 提升了整体训练速度。同时配...
  • 本申请公开了一种基于存算一体的系统级芯片的智能模型的开发系统, 该开发系统在执行模型训练任务时, 通过各智能体从不同的维度来确定各种调整策略, 而通过这些调整策略, 可以从全面的角度综合评估模型训练任务时的各种状态, 从而最终实现对执行模型...
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