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  • 本发明提供了一种基于智能体的运维系统, 涉及运维技术领域, 所述运维系统通过运维专家智能体结合初始问题文本和目标知识图谱获取关联实体名称并生成中间问题文本, 将中间问题文本发送至相应的实体运维智能体进行针对性的数据采集和分析以获取初始反馈文...
  • 本申请公开了一种图神经网络性能优化方法及装置、存储介质、计算机设备, 该方法包括:对原始图结构数据中的图节点特征和标签分别进行线性插值, 生成增强图结构数据;构建教师图神经网络作为教师模型, 并获取教师模型针对增强图结构数据预测出的软标签;...
  • 本申请提供了一种车辆轨迹预测方法、终端设备及计算机可读存储介质, 其中, 该方法包括:获取目标车辆的第一行驶信息和至少一个临近车辆的第二行驶信息, 将第一行驶信息和至少一个第二行驶信息输入车辆轨迹预测模型中, 由车辆轨迹预测模型的编码器中的...
  • 本公开提供了用于企业资源规划系统的大型语言模型和知识图。在示例实施例中, 知识图用于提供数据库的视图和表中的数据的人类可读名称以及进一步的上下文和描述性信息。这使得这些信息可发现、可访问、可识别和可重复使用, 并且使得能够跨用例重复使用这些...
  • 本发明提供一种基于动态适配器的大语言模型增强方法及系统, 首先, 对预训练的大语言模型的主干网络进行扩展, 增加多个专家适配器, 并在其中插入门控网络。然后, 根据输入的令牌, 利用门控网络动态地路由选择并激活特定的专家适配器。接着, 采用...
  • 一种任务处理方法, 应用于人工智能(artificial intelligence, AI)领域。在该任务处理方法中, 通过在提示词之前基于任务类型来添加相应的词元, 且所添加的词元能够转换为相应的向量, 能够实现在任务输入的基础上添加与任...
  • 一种任务处理方法, 应用于减少模型处理任务时的计算开销。在该任务处理方法中, 将模型处理文本时所提取得到的序列特征预先缓存起来, 并在获取到的任务所对应的一部分文本是已经缓存有序列特征的文本时, 则从缓存数据中获取这部分文本所对应的序列特征...
  • 一种用于生成机器人运动程序的数据集以训练路径生成神经网络的方法。大型语言模型用于配置任务环境并生成创建机器人模拟的代码。大型语言模型使用机器人任务库和资产几何数据库作为输入。基于任务和资产输入以及任务指令, 大型语言模型将任务分解为多个步,...
  • 本发明涉及大模型算法技术领域, 尤其涉及一种基于知识蒸馏的领域大模型轻量化自适应方法及系统, 该方法获取知识蒸馏参数与学生模型性能参数, 建立两者非线性映射关系;基于映射关系优化求解最佳参数组合, 生成目标知识蒸馏参数;将目标参数下发至训练...
  • 本申请提供了一种应用于人工智能领域的人工智能模型参数优化方法以及相关装置, 应用于人工智能模型训练系统, 人工智能模型训练系统包括多个计算单元, 多个计算单元用于训练神经网络模型, 每个计算单元用于对神经网络模型的至少一层网络层进行训练。该...
  • 本公开实施例涉及基于一维卷积的神经网络处理。为了改进卷积神经网络(N)的效率和处理速度, 在神经网络(N)的第一层(K1)中执行第一一维卷积, 从而将第一一维滤波器核(K11)与从数据立方体(B)中提取的第一一维数据向量(D1)进行卷积, ...
  • 本公开提供了一种模型架构生成方法及装置、电子设备、存储介质, 该方法包括:根据待处理任务的任务类型和模型限制条件, 从目标搜索空间中确定出针对待处理任务的第一处理模型的模型架构信息;根据第一处理模型的模型架构信息及模型评分, 通过网络分析模...
  • 本发明提供一种结合PTQ和QAT的AISP_2D模型量化方法, 所述方法包括:S1, PTQ量化模型, 优化模型量化超参得到model_ptq;S2, 判断model_ptq量化损失, 看损失是否在接受范围?如果在, 则结束;如果不在, 则...
  • 本发明公开了一种基于混沌粒子群优化神经网络的RH蒸汽消耗量预测方法及装置, 涉及工业数据分析与预测技术领域。该方法包括将当前时段影响RH蒸汽消耗量的特征变量输入至训练好的RH蒸汽消耗量预测模型, 输出未来时段的RH蒸汽消耗量, 所述RH蒸汽...
  • 一种物理储层元件包括第一输入端子、第二输入端子、第一采样和保持电路、第一输出端子和第一非线性电路。第一输入端子被配置为能够连接到将输入信号传输到物理储层的输入源。第二输入端子被配置为能够连接到一个或多个其他物理储层元件。第一非线性电路被设置...
  • 本申请公开了使用灵活浮点张量的人工神经网络训练。因此, 本公开涉及用于使用张量来训练神经网络的系统和方法, 所述张量包括多个FP16值和定义由所述张量中所包括的所述FP16值中的一些或全部共享的指数的多个位。所述FP16值可以包括IEEE ...
  • 本发明公开了一种基于浮栅结构的移位累加半导体器件及其使用方法, 属于半导体技术领域。该移位累加半导体器件通过不断向器件的输入端口传输待计算电压, 可将依次传入的电压信息逐个累加或以二进制关系移位并累加计算, 可减小神经网络加速硬件系统中的成...
  • 本发明公开一种基于低秩适配的预训练大模型微调效率优化方法, 由于现阶段的基于Transformer的大规模预训练模型的计算成本非常高昂, 这些预训练模型的训练算力要求高, 即便现在有如Adapter、LoRA、Prompt‑Tuning等方...
  • 本发明是一种参数化系统的参数训练方法。参数化系统广泛存在于工程应用中, 包括人工神经网络和数字滤波器等。本发明可以根据训练数据开展参数化系统的参数训练, 最终实现系统设计。主要内容包括系统矩阵化描述、训练数据矩阵扩展处理、系统特征矩阵处理和...
  • 本公开提供了物理信息求解器的训练方法、装置、设备以及存储介质, 涉及人工智能技术领域, 尤其涉及神经网络、机器学习等技术领域。具体实现方案为:通过物理信息求解器的物理残差自适应模块基于第一数据进行自适应跳跃处理, 得到第二数据;基于所述第二...
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