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  • 本申请公开了一种样本筛选方法、装置、设备、介质及产品,所述方法包括:获取初始任务模型,所述初始任务模型是通过第一样本集训练得到的,所述第一样本集包括多个真实样本;将多个第一虚拟样本添加到所述第一样本集中,得到第二样本集;在对所述初始任务模型...
  • 本公开涉及一种训练样本分配方法及装置、电子设备和存储介质,所述方法包括:根据完成模型训练所需的训练样本的总数量,初始化样本索引队列和标记数组;在接收到任一计算节点上报的请求信息的情况下,根据请求信息、样本索引队列和标记数组,向计算节点返回下...
  • 本申请提供一种模型训练方法、电子设备、存储介质及程序产品,涉及人工智能技术领域,用于训练待训练模型,使得模型捕捉不同维度数据之间的依赖关系,以对未来的数据进行预测。该方法包括:获取训练数据;训练数据包括多个第一数据序列,多个第一数据序列的尺...
  • 本发明公开了一种基于大模型激活与采样参数的输出长度预测方法及系统,旨在解决现有技术难以精准预估大模型生成内容长度的问题。该方法通过构建涵盖中间激活状态和采样参数的数据集,利用注意力机制筛选关键token,并设计多源特征融合架构,实现了输出长...
  • 本发明公开了多层感知网络下糖尿病血检异常值辅助剔除方法,涉及糖尿病血检异常值辅助剔除技术领域,包括以下步骤:在糖尿病血检训练数据中标签定义发生调整的情况下,根据标签定义对照结构提取受标签定义调整影响的糖尿病血检样本集合,通过比对不同标签定义...
  • 本申请实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及人工智能技术领域,提供一种文本生成模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质,用以提高文本生成模型在特定题材上的文本生成能力。方法包括:获取在预设的作品设定信息所呈现的对话背景下,各设定角色之间产生的各...
  • 本申请公开了一种基于大语言模型信息抽取数据标注及训练系统,涉及信息抽取技术领域,包括数据集构建模块,构建预训练数据集和微调数据集;模型持续预训练模块,基于预训练数据集,对预设的通用大语言模型进行持续预训练,生成领域适配型预训练模型;模型微调...
  • 一种深度学习驱动的四旋翼无人机高斯测量噪声协方差矩阵估计方法,涉及无人机技术领域。本发明是为了解决现有测量噪声协方差矩阵估计方法存在估计准确率低的问题。本发明包括:将待估计四旋翼无人机传感器的测量数据划分为个组;将第个组的待估计四旋翼无人机...
  • 本发明公开了一种基于物理引导修正神经网络的电碳潮流求解模型构建方法、装置及电碳潮流求解方法,模型构建方法包括:获取电力系统各节点的历史运行数据;构建并初始化电碳潮流求解模型;在训练过程中,模型根据输入的机组注入功率和负荷功率,输出电压幅值、...
  • 本发明公开了一种基于多模态大模型的关键短语生成模型的训练、生成方法,该训练方法包括:获取每个图文训练对对应的视觉嵌入和文本嵌入,并将视觉嵌入和文本嵌入进行拼接,以得到第一多模态集合;根据步长对文本嵌入进行一维掩码并与视觉嵌入进行拼接,以得到...
  • 本发明涉及人工智能与电力系统技术领域,本发明公开了一种基于图注意力网络的电力系统样本生成方法、系统、设备及介质,包括,获取电力系统的历史运行数据构建图结构;使用图注意力网络编码器对图结构进行编码,得到节点嵌入表示;对节点嵌入表示进行图级聚合...
  • 本发明涉及数据扩增技术领域,公开了一种质谱色谱数据扩增方法、装置、设备、介质及产品,该方法包括:获取待扩增数据以及随机噪声;将待扩增数据以及随机噪声输入预先建立的数据扩增模型,输出扩增后的目标数据;数据扩增模型采用无卷积生成对抗网络,其中,...
  • 本申请提供一种多响应混合效应模型的预测方法及相关系统,预测方法包括:确定模型的固定效应系数和协方差矩阵;确定预测的原始输入数据以及训练数据;在所述训练数据中抽取预设个样本数据,并根据所述样本数据与所述原始输入数据的关系确定预测的待验证输入数...
  • 本申请公开了一种时序隐式扩散模型的机械健康状态退化趋势预测方法及系统,涉及机械设备健康状态预测领域,包括,获取机械设备长时间运行下的加速度信号构建敏感特征指标集;构建基于双向门控循环单元的时序预增强模块,获取特征指标的低维时序隐藏向量;构建...
  • 本发明涉及机械故障诊断和深度学习技术领域,尤其是指一种基于动态感知增量学习的旋转机械故障诊断方法、系统及计算机可读存储介质,包括:在每个阶段引入轮廓系数和Dunn指数量化故障特征的空间聚类质量,构建基于特征退化的任务重要性评估指标;其次,基...
  • 本申请公开了一种故障诊断模型训练和应用方法、设备及介质,涉及阳极故障诊断技术领域,该故障诊断模型训练方法包括:获取训练集;所述训练集包括铝电解槽的样本性能影响数据以及每一所述样本性能影响数据对应的阳极故障类型;以样本性能影响数据为输入,以所...
  • 提供了分子表征模型的训练方法、检索方法与装置,应用于人工智能技术领域。该模型训练方法包括:获取训练样本集,包括分子字符串样本和分子文本描述样本;通过编码器对分子字符串样本进行特征编码,得到分子字符串样本的第一分子向量表示,以及对分子文本描述...
  • 本申请公开了一种模型训练方法、任务处理方法及相关产品。在将跨模态预训练模型迁移至下游任务时,针对跨模态预训练模型的第一模态编码分支在目标层级的第一目标编码层、第二模态编码分支在目标层级的第二目标编码层,分别采用与之对应且可学习的第一模态提示...
  • 本发明涉及样本识别技术领域,尤其是涉及一种强对流天气样本重构超采样与增强识别方法及系统。所述方法包括获取目标区域天气样本数据;基于获取的目标区域天气样本数据进行数据预处理;利用多粒度流形结构正则化策略对预处理后的数据进行自适应采样;利用递进...
  • 本发明涉及复杂网络分析技术领域,一种用于技术网络分析的网络关键节点识别方法及系统,包括:确认出待分析的目标专利数据集,以目标专利数据集中的目标专利数据为节点,以目标专利数据集中目标专利数据的专利间引用关系为边构建专利拓扑模型,基于目标专利数...
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