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  • 本发明公开了一种基于TA‑I nformer‑TA的出料含水率预测方法,包括:S1:对采集的流程型生产的各个工况数据进行收集和整理;S2:将收集、整理的数据进行数据预处理,包括处理空值、数据类型转换、异常值处理、归一化处理;S3:划分测试集...
  • 本发明涉及深度学习技术领域,尤其是指一种基于扩散模型的无条件多元时序数据生成方法及装置,包括:基于扩散模型DDPM的生成范式,采用Transformer的编码解码结构构建去噪模型,并在训练过程中利用去噪模型直接预测原始样本数据,令去噪模型的...
  • 本发明公开了一种基于词共现的大模型输出层优化方法、系统、装置、存储介质,涉及人工智能与自然语言处理(NLP)技术领域,所述方法包括:获取当前输入序列最后一个token的第一词共现数据,并根据所述第一词共现数据计算得到当前所述第一词共现数据;...
  • 本申请涉及一种语义知识库基础模型的构建方法、装置、参与设备和服务器。所述方法包括:根据从服务器上接收到的初始模型参数对初始语义模型进行训练,得到中间模型参数;将中间模型参数发送至服务器,以指示服务器对中间模型参数进行聚合,得到全局语义模型;...
  • 本申请实施例提供一种模型优化方法、装置、设备及可读存储介质,该方法包括:将第一输入数据输入到第一模型,得到第一输出数据,所述第一输入数据包括第一奖励标签,所述第一奖励标签表示目标对象对所述第一输入数据的最高偏好程度;确定所述第一输出数据对应...
  • 本发明提供了一种根据提示内容使用自研AI大模型自动生成相关贴文的方法及装置,属于AI文本生成与多模态处理技术领域,该方法包括:获取含业务领域数据、用户行为数据及模态数据的待处理源数据;对源数据去冗余、标准化处理,结合领域识别模块分类业务领域...
  • 本发明公开一种算子生成方法、电子设备、存储介质及程序产品,该方法包括:根据当前的算子生成需求和预设的算子生成约束知识库,生成候选算子代码;基于满足预设的算子校验条件的所述候选算子代码,获得所述算子生成需求所对应的目标算子。本发明通过设置算子...
  • 本发明实施例提供了一种非线性函数计算方法及特殊函数计算单元SFU,通过确定待拟合函数和待拟合函数对应的拟合区间;基于待拟合函数和拟合区间,配置待拟合函数对应的分段参数和线性参数;基于分段参数和线性参数进行拟合计算,得到待拟合函数对应的第一目...
  • 本申请公开了一种神经网络激活函数的参数查找表确定方法、基于参数查找表进行神经网络激活函数计算的方法、系统及存储介质,属于神经网络加速器技术领域,包括将神经网络激活函数划分为线性区和非线性插值区;将非线性插值区划分为多段子插值区;对多段子插值...
  • 一种量化方法、介质、计算机设备和程序产品,所述方法包括:获取神经网络的当前参数矩阵与伪量化参数矩阵之间的差值矩阵;所述伪量化参数矩阵通过对所述当前参数矩阵依次进行量化处理和反量化处理得到;将所述差值矩阵分别投影到多个目标特征空间,得到所述差...
  • 本申请提供一种高性能计算作业功耗预测方法、装置、设备及存储介质,涉及高性能计算系统的能耗管理技术领域。该方法包括:获取高性能计算系统的作业日志数据集,并进行预处理以得到文本嵌入和标准化数值特征以及预测目标;构建轻量级多模态特征增强网络,其以...
  • 本申请实施例提供一种应用于边缘推理的模型自适应压缩方法及机架式AI边缘推理终端,涉及边缘计算领域中边缘推理模型的压缩技术领域,首先采集边缘设备推理资源实时数据、波动数据及推理任务实时需求数据,确定动态资源约束信息,接着解析待压缩模型层间特征...
  • 本发明针对传统大模型输出依赖Prompt质量、优化方法效率低且适应性差等问题,提出一种基于Prompt链接的多层大模型网络结构及系统。结构上,该网络含输入层接收用户提问、第一回答层由2个及以上推荐模型组成列表,优先置顶领域模型、评价层多列全...
  • 本发明公开一种基于MultKAN的残差自适应网络架构设计方法和装置,该方法包括:通过在MultKAN架构的每个KAN层添加跳跃连接,建立残差MultKAN架构;基于所述残差MultKAN架构,构建损失驱动的自适应网格,得到残差自适应网络架构...
  • 本申请公开了一种权重张量切分方法、装置、设备、介质及产品,方法包括:获取混合专家模型的前馈网络权重张量的维度信息;根据所述维度信息,按照不同维度对所述前馈网络权重张量进行切分。采用本申请实施例能够避免spc资源浪费。
  • 本发明提供一种基于FH模型设计延迟神经元电路,涉及神经形态工程技术领域,其延时神经元电路,包括一个起始段髓鞘结构和至少一个中间段髓鞘结构;所述起始段髓鞘结构的节点a与地之间的电压差构成该段的膜电位,所述中间段髓鞘结构的节点b与地之间的电压差...
  • 一种数据处理方法、装置和智能设备,该方法包括:获取待处理数据,待处理数据与至少一个神经网络模型相对应,至少一个神经网络模型中每个神经网络模型包括第一类算子和第二类算子,至少一个神经网络模型包括第一模型和第二模型;根据待处理数据,在第二时长内...
  • 本申请提供一种数据处理方法,该方法应用于支持单指令多数据(single instruction multiple data,SIMD)的人工智能(artificial intelligence,AI)处理器。在该方法中,数据处理设备先获取A...
  • 本申请公开了一种异构神经网络加速系统、方法及计算机设备,属于神经网络加速器技术领域,包括:通用处理器,其对需由神经网络执行的任务进行调度,并根据需由神经网络执行的任务,对相应的神经网络数据进行前处理;以及神经网络处理子系统,其包括,专用神经...
  • 本发明涉及人工智能视频处理及硬件加速技术领域,公开了一种基于单管道多路视频流批处理的NPU高并发推理方法及系统,通过将多路视频流在NPU端进行动态批量合并处理,避免频繁的内存拷贝与CPU参与,减少数据传输与模型加载次数、内存占用与加载延迟;...
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