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最新专利技术
  • 一种生成式扩散模型的动态混合精度量化方法及系统
    一种生成式扩散模型的动态混合精度量化方法及系统_上海交通大学_202510787563.8
    本申请提供一种生成式扩散模型的动态混合精度量化方法及系统， 其中， 方法， 包括：为生成式扩散模型的核心计算单元的每一激活层随机分配初始量化位宽， 确定初始混合精度位宽配置方案；对采用初始混合精度位宽配置方案的生成式扩散模型进行量化感知训练...
    2026-01-13
  • 一种基于联邦SNN学习的标签倾斜校正方法、系统及介质
    一种基于联邦SNN学习的标签倾斜校正方法、系统及介质_浙江大学_202510716330.9
    本发明公开了一种基于联邦SNN学习的标签倾斜校正方法、系统及介质， 包括步骤：服务器向每个客户端分发数据分片， 并在每一轮通信中广播全局模型的参数， 开始本地训练；在每个训练周期中， 所述客户端的本地模型的logits根据本地数据的分布进行...
    2026-01-13
  • 一种模型压缩方法、装置、设备以及存储介质
    一种模型压缩方法、装置、设备以及存储介质_北京百度网讯科技有限公司_202510796899.0
    本公开提供了一种模型压缩方法、装置、设备以及存储介质， 涉及人工智能技术领域， 尤其涉及深度学习、神经网络、卷积神经网络、模型压缩等技术领域。具体实现方案为：对神经网络模型中的N个滤波器分别进行M次度量， 以得到各个滤波器的M个第一度量值，...
    2026-01-13
  • 基于动态路由适配器的数字孪生故障诊断模型参数更新方法
    基于动态路由适配器的数字孪生故障诊断模型参数更新方法_浙江大学_202510828578.4
    本申请提供了一种基于动态路由适配器的数字孪生故障诊断模型参数更新方法， 属于数字孪生故障诊断技术领域， 具体步骤包括：首先利用预训练完成的骨干网络进行浅层特征提取， 以获取状态监测数据的基础特征。此处骨干网络的参数在预训练完成后即被冻结， ...
    2026-01-13
  • 一种基于通道排序与动态正则化的模型压缩方法和系统
    一种基于通道排序与动态正则化的模型压缩方法和系统_广东工业大学_202510847985.X
    本发明涉及神经网络模型压缩技术领域， 公开一种基于通道排序与动态正则化的模型压缩方法和系统， 方法包括：对目标忆组神经网络中的卷积层的输入通道， 进行排序并划分为多个通道组；确定每个通道组的初始可训练缩放因子， 根据每个通道组的初始可训练缩...
    2026-01-13
  • 卷积模型的输出通道控制方法、设备及存储介质
    卷积模型的输出通道控制方法、设备及存储介质_长沙金维集成电路股份有限公司_202511175775.7
    本发明涉及神经网络模型领域， 公开了一种卷积模型的输出通道控制方法、设备及存储介质， 其中， 卷积模型的输出通道控制方法包括：基于预获取的导航信号， 确定对应的任务等级；基于任务等级， 判断是否对卷积模型的输出通道进行裁剪；在判断结果是对卷...
    2026-01-13
  • 脑卒中早诊模型的构建方法、装置、电子设备及存储介质
    脑卒中早诊模型的构建方法、装置、电子设备及存储介质_智慧眼科技股份有限公司_202511262860.7
    本发明提供了一种脑卒中早诊模型的构建方法、装置、电子设备及存储介质， 应用于模型构建领域， 在transformer训练过程中， 基于transformer的前馈网络的激活矩阵和当前宽度， 对前馈网络进行通道缩减或通道扩展以调整前馈网络的宽...
    2026-01-13
  • 一种基于去偏拓扑属性意识的图神经网络训练方法
    一种基于去偏拓扑属性意识的图神经网络训练方法_西南大学_202510840195.9
    本发明提供一种基于去偏拓扑属性意识的图神经网络训练方法， 包括：获取用于训练图神经网络的关系网络图；根据设定的基线特征矩阵和关系网络图的属性特征矩阵利用积分梯度法识别敏感属性特征；根据识别的敏感属性特征计算业务对象节点之间的无偏属性相似度；...
    2026-01-13
  • 误差自适应光学衍射神经网络原位训练方法
    误差自适应光学衍射神经网络原位训练方法_华中科技大学_202511211315.5
    本发明属于光计算技术领域， 公开了一种误差自适应光学衍射神经网络原位训练方法， 包括：基于各层相位调制层的相位， 计算输入样本复振幅经正向传播后在每层相位调制层后表面的光场复振幅Uk及在输出平面处的光场复振幅Uo；基于Uo计算误差光场P并将...
    2026-01-13
  • 用于预测光伏PEM电解槽能效值的神经网络模型的训练方法及设备
    用于预测光伏PEM电解槽能效值的神经网络模型的训练方法及设备_中国电力工程顾问集团华东电力设计院有限公司_202510832920.8
    本申请涉及新能源领域， 公开了一种用于预测光伏PEM电解槽能效值的神经网络模型的训练方法及设备。通过训练包括分类网络‑回归网络两层级联结构的神经网络模型， 输入样本首先通过分类网络确定其所属的电解槽能效范围， 然后再通过对应类别的回归网络得...
    2026-01-13
  • 高阶深度对比域适应网络的构建方法和装置
    高阶深度对比域适应网络的构建方法和装置_海南大学_202510806513.X
    本申请公开了一种高阶深度对比域适应网络的构建方法和装置， 涉及深度学习计算领域。所述方法包括：根据源域数据集和目标域数据集得到对比学习模块；对源域和目标域进行提取处理， 得到第一特征张量和第二特征张量， 根据对比学习模块、第一特征张量和第二...
    2026-01-13
  • 一种查询编码器的训练方法及相关装置
    一种查询编码器的训练方法及相关装置_中国科学技术大学_202510906086.2
    本申请公开了一种查询编码器的训练方法及相关装置， 获取前k‑1轮的对话以及第k轮的查询。根据前k‑1轮的对话以及第k轮的查询， 通过大语言模型进行重写， 得到第k轮的目标重写查询。根据第k轮的目标重写查询， 确定前k‑1轮的查询分别与第k轮...
    2026-01-13
  • 目标模型的训练方法及装置
    目标模型的训练方法及装置_支付宝(杭州)信息技术有限公司_202510741274.4
    本说明书实施例披露一种目标模型的训练方法及装置， 其中目标模型用于生成用户画像标签。该方法包括：首先， 利用第一样本集对所述目标模型进行第一训练， 其中任意的第一样本包括用户消费数据和对应的用户画像标签， 该目标模型被初始化为第一大语言模型...
    2026-01-13
  • 基于深度强化学习的AUV船体归坞方法
    基于深度强化学习的AUV船体归坞方法_中国科学院声学研究所_202510750167.8
    本发明公开了一种基于深度强化学习的AUV船体归坞方法， 包括：s1：实时采集当前状态st， 利用当前的参数化策略网络采样动作at， 将at的概率密度值记为p(at)；s2：将at代入动力学方程， 计算出下一时刻状态st+1和奖励函数rt， ...
    2026-01-13
  • 基于嵌入式AI的行动模型学习系统及方法
    基于嵌入式AI的行动模型学习系统及方法_中国人民解放军陆军航空兵学院_202510833944.5
    本发明属于人工智能、嵌入式系统和行动对抗指挥技术领域， 本发明公开了基于嵌入式AI的行动模型学习系统及方法；其系统包括：信息收集模块， 收集历史行动信息并进行数据预处理， 所述历史行动信息包括行动环境数据、对抗态势信息以及决策数据；特征提取...
    2026-01-13
  • 一种基于最大熵强化学习的多无人艇目标搜索方法
    一种基于最大熵强化学习的多无人艇目标搜索方法_海南大学_202510844263.9
    本发明涉及无人艇领域， 具体涉及一种基于最大熵强化学习的多无人艇目标搜索方法， 包括：初始化策略网络和价值网络， 并设置目标价值网络；无人艇根据当前策略网络在当前状态下采样无人艇的当前动作， 执行当前动作与环境交互， 通过建立的部分可观测马...
    2026-01-13
  • 基于多模态强化学习的焊接温控运维方法
    基于多模态强化学习的焊接温控运维方法_南京机电职业技术学院_202510936717.5
    基于多模态强化学习的焊接温控运维方法， 该方法首先构建焊接温控数据采集系统， 通过在特定位置部署可见光相机、红外热像仪和电流、电压传感器采集数据， 并对其进行预处理。接着设计基于Transformer的多模态特征融合网络， 融合视觉、热成像...
    2026-01-13
  • 一种基于深度强化学习的数据流处理方法及系统
    一种基于深度强化学习的数据流处理方法及系统_成都数据集团股份有限公司_202511156546.0
    本发明公开了一种基于深度强化学习的数据流处理方法及系统， 涉及工业物联网技术领域。包括有：S1：构建拓扑图神经网络， 并通过多头图注意力机制， 确定出设备拓扑特征的特征相似度权重， 将源域和目标域的设备拓扑特征进行动态对齐；S2：通过深度强...
    2026-01-13
  • 基于对抗样本重用与多策略协同的对抗鲁棒性增强方法
    基于对抗样本重用与多策略协同的对抗鲁棒性增强方法_深圳大学_202510833395.1
    本发明公开了基于对抗样本重用与多策略协同的对抗鲁棒性增强方法， 涉及对抗鲁棒性增强方法技术领域， 包括如下步骤：S1、采用经典的深度神经网络作为分类器， S2、对抗样本的自适应筛选与伪干净样本生成， S3、混合干净样本和伪干净样本得到新的训...
    2026-01-13
  • 一种二值化神经网络优化方法、系统、介质及设备
    一种二值化神经网络优化方法、系统、介质及设备_上海交通大学_202510788708.6
    本申请提供一种二值化神经网络优化方法、系统、介质及设备， 其中， 方法， 包括：对预设的二值化神经网络进行全二值化处理， 确定端到端二值化链路；对采用端到端二值化链路的二值化神经网络， 构建双通路特征复用结构；对采用端到端二值化链路和双通路...
    2026-01-13
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