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最新专利技术
  • 一种基于嵌套式启发函数的通信系统最优测试策略生成方法
    一种基于嵌套式启发函数的通信系统最优测试策略生成方法_西南交通大学_202511569919.7
    本发明公开了一种基于嵌套式启发函数的通信系统最优测试策略生成方法，先构建故障测试模型HH，并对故障测试模型HH中的故障依赖矩阵DD进行预处理，然后根据预处理后的故障依赖矩阵DD00获取测试代价最小的测试tt00，最后根据测试tt00，利用嵌...
    2026-04-26
  • 一种可扩展且综合的图变换器图表示学习方法、系统、设备及存储介质
    一种可扩展且综合的图变换器图表示学习方法、系统、设备及存储介质_山西大学_202511565410.5
    本发明公开一种可扩展且综合的图变换器图表示学习方法、系统、设备及存储介质，涉及机器学习技术领域。所述方法包括：获取目标图数据，根据所述目标图数据确定对应的节点特征、边特征和邻接矩阵，并计算图的节点嵌入矩阵和边嵌入矩阵，生成初始图结构；基于所...
    2026-04-26
  • 考虑差异化订单层级的资源受限并行机变邻域搜索方法
    考虑差异化订单层级的资源受限并行机变邻域搜索方法_广东工业大学_202511494291.9
    本申请公开了一种考虑差异化订单层级的资源受限并行机变邻域搜索方法，包括：基于订单层级化策略，将订单划分为特权订单、周期订单和月度订单，并接收资源约束；采用启发式规则生成初始调度方案作为初始解；构建包括多个不同维度的邻域结构的邻域结构集合；采...
    2026-04-26
  • 一种增强llama.cpp框架的大模型部署方法
    一种增强llama.cpp框架的大模型部署方法_中国科学技术大学_202511490521.4
    本发明公开了一种增强llama.cpp框架的大模型部署方法，属于大语言模型推理优化技术领域。所述方法包括：首先，增强llama.cpp框架以支持算子级的张量设备分配；其次，构建一个以模型吞吐量最大化为目标的0‑1整数线性规划模型，该模型定义...
    2026-04-26
  • 一种面向异构计算平台的深度学习框架跨平台移植方法
    一种面向异构计算平台的深度学习框架跨平台移植方法_杭州电子科技大学_202511478042.0
    一种面向异构计算平台的深度学习框架跨平台移植方法，包括：构建分层式硬件抽象层和动态运行时选择器；构建高性能模板库；对性能敏感型算子手动编写模板特化版本；为每个手动优化的模板定义一个规范的配置接口，明确其约束条件；构建智能脚本生成器，并遍历目...
    2026-04-26
  • 一种产品推荐网络超参数优化方法、装置及电子设备
    一种产品推荐网络超参数优化方法、装置及电子设备_杭州海康威视数字技术股份有限公司_202511973241.9
    本申请公开了一种产品推荐网络超参数优化方法、装置及电子设备，该方法包括：基于LLM从历史调优日志中获取多个产品推荐网络的多个超参空间，依照对应的产品推荐网络的代理模型的输出，对该超参空间进行聚类分簇；将多个分簇后的超参空间和对应的簇级评估得...
    2026-04-26
  • 一种基于元学习Reptile算法的小样本数据资源定价方法
    一种基于元学习Reptile算法的小样本数据资源定价方法_昆明理工大学_202511677836.X
    本发明涉及数据资源定价和计算机技术领域，公开了一种基于元学习Reptile算法的小样本数据资源定价方法，包括：通过爬虫从大数据交易平台爬取数据资源交易信息，形成初始训练集；对初始训练集进行数据预处理，并划分为训练集和测试集；采用MLP模型作...
    2026-04-26
  • 一种CVAE训练方法和机器人动作序列预测方法
    一种CVAE训练方法和机器人动作序列预测方法_天数彤央(浙江)半导体科技有限公司_202511438598.7
    本申请提供一种CVAE训练方法和机器人动作序列预测方法，该CVAE训练方法包括：获取机器人在当前运行周期内的当前动作序列、电机状态数据和环境感知数据，以及下一运行周期内的真实动作序列；通过CVAE的编码器模块对电机状态数据、当前动作序列和当...
    2026-04-26
  • 一种基于单次通信的无数据驱动量子联邦学习方法
    一种基于单次通信的无数据驱动量子联邦学习方法_山东省计算中心(国家超级计算济南中心)_202511971267.X
    本发明属于联邦学习的技术领域，更具体地，涉及一种基于单次通信的无数据驱动量子联邦学习方法。所述方法包括：多个客户端依赖各自本地数据独立训练经典模型，训练完成后仅进行单次通信，将模型表征信息上传到服务器；服务器在接收各客户端上传的模型表征信息...
    2026-04-26
  • 一种模型分布并行化训练流程自动优化方法、系统及装置
    一种模型分布并行化训练流程自动优化方法、系统及装置_北京泰尔英福科技有限公司_202511924771.4
    本发明涉及分布模型训练技术领域，提供一种模型分布并行化训练流程自动优化方法、系统及装置。包括以下步骤：根据神经网络模型的通信与算力定义任务平面，对任务平面进行划分，得到划分后的任务平面；根据划分后的任务平面构建训练耗时模型，得到总耗时；根据...
    2026-04-26
  • 分布式强化学习方法、系统及相关设备
    分布式强化学习方法、系统及相关设备_中国电信股份有限公司技术创新中心_202511563812.1
    本公开提供了一种分布式强化学习方法、系统及相关设备，涉及人工智能技术领域。该方法包括：根据分布式系统中各个智能体所处节点的局部状态信息，生成系统状态表征信息，其中，所述局部状态信息包含如下至少之一：环境状态信息、任务进度信息、资源占用信息；...
    2026-04-26
  • 模型训练方法及装置、电子设备、存储介质和程序产品
    模型训练方法及装置、电子设备、存储介质和程序产品_摩尔线程智能科技(北京)股份有限公司_202511543450.X
    本公开涉及一种模型训练方法及装置、电子设备、存储介质和程序产品，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：获取文本模型的思维链；根据所述思维链确定奖励结果，所述奖励结果至少包括与所述思维链质量相关的第一奖励；根据所述奖励结果更新所述文本模型的参数...
    2026-04-26
  • 一种基于模型量化的联邦学习训练方法、基站及用户设备
    一种基于模型量化的联邦学习训练方法、基站及用户设备_北京邮电大学_202511538489.2
    本发明公开了一种基于模型量化的联邦学习训练方法、基站及用户设备，该方法包括：S1：基站向被选用户设备集合广播全局模型参数、量化位宽设置方案和带宽分配方案，生成训练配置信息；S2：基于训练配置信息，被选用户设备执行本地模型训练得到更新后的本地...
    2026-04-26
  • 分段式的模型训练方法、电子设备、存储介质及程序产品
    分段式的模型训练方法、电子设备、存储介质及程序产品_人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)_202511518498.5
    本发明公开了一种分段式的模型训练方法，包括：客户端根据服务器下发的一阶段全局泛化模型将泛化特征识别层更新为特化特征识别层，得到一阶段局部特化模型，对特化特征识别层参数冻结后进行本地训练，得到局部特化特征提取层参数上传至服务器。服务器根据客户...
    2026-04-26
  • 一种基于自注意力的多模态联邦学习方法
    一种基于自注意力的多模态联邦学习方法_安徽师范大学_202511481887.5
    本发明公开了一种基于自注意力的多模态联邦学习方法，涉及数据处理领域，首先，在客户端设计多模态特征编码模块，分别基于Transformer架构对图像与文本模态进行深层语义建模，捕捉各模态内部结构信息；其次，引入局部跨模态自注意力建模模块，通过...
    2026-04-26
  • 一种基于知识图谱的联邦学习数据处理方法
    一种基于知识图谱的联邦学习数据处理方法_湖南汽车工程职业学院_202411705003.5
    本发明公开了一种基于知识图谱的联邦学习数据处理方法，本发明将不同参与方的结构化的数据构建成知识图谱，在联邦学习的框架下共享这些知识图谱，能够保证参与方在不直接交换各个参与方知识图谱的情况下，实现知识图谱的协同和共享，从而共同提升模型性能。同...
    2026-04-26
  • 基于多尺度对比学习的太阳动力学观测数据预训练方法
    基于多尺度对比学习的太阳动力学观测数据预训练方法_之江实验室_202511952916.1
    本发明公开了一种基于多尺度对比学习的太阳动力学观测数据预训练方法，属于图像智能处理技术领域。本发明包括：对SDO观测数据进行预处理，构建自编码器与对比学习结合的预训练框架，包含重建损失与三层次对比目标：全局时间索引的类标记对齐、位置一致的跨...
    2026-04-26
  • 一种面向精准农业的对抗性注意力选择的特征蒸馏方法及系统
    一种面向精准农业的对抗性注意力选择的特征蒸馏方法及系统_安徽易刚信息技术有限公司_202511645279.3
    本发明公开了一种面向精准农业的对抗性注意力选择的特征蒸馏方法及系统，涉及计算机视觉与人工智能技术领域。针对现有技术在精准农业跨领域图像中存在的负迁移、边缘部署难、数据标注成本高问题，该技术方案在对抗性领域自适应与特征蒸馏统一框架中，引入领域...
    2026-04-26
  • 一种面向智慧城市的去中心化联邦神经网络模型高可靠部署方法
    一种面向智慧城市的去中心化联邦神经网络模型高可靠部署方法_南京邮电大学_202511629362.1
    本发明涉及一种面向智慧城市的去中心化神经网络模型长期高可靠部署方法，按照以下步骤进行：1)基于城市环境的手机用户、车辆、摄像头等异构终端以及边缘服务器搭建去中心化联邦学习架构，该架构基于本地模型训练、簇内本地模型边缘聚合以及簇间边缘模型聚合...
    2026-04-26
  • 基于类激活图的可解释性无数据知识蒸馏方法
    基于类激活图的可解释性无数据知识蒸馏方法_杭州电子科技大学_202511475987.7
    本发明公开了基于类激活图的可解释性无数据知识蒸馏方法，包括以下步骤：输入随机噪声至生成器，生成与目标数据集分布相似的合成图像；将合成图像分别输入经过结构调整的教师模型和学生模型；通过教师模型和学生模型分别生成对应的类激活图；将教师类激活图和...
    2026-04-26
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