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  • 本发明涉及一种基于掩码多教师自蒸馏的神经网络自动生成方法及介质,涉及自动化深度学习与模型压缩技术领域。基于训练数据集和设置得到候选操作空间,使用掩码多教师自蒸馏对最优架构进行搜索,搜索中,形成包括多个储备教师的教师组,并将目标得分达到得分阈...
  • 本申请实施例公开了一种基于注意力机制的数据处理方法和相关设备,该方法包括:首先,获取提示词,该提示词中包括处理指令和待处理对象;其次,将提示词输入至目标神经网络的第一处理块,得到至少一个处理结果,第一处理结果是至少一个处理结果中的任意一个,...
  • 一种面向位翻转攻击的深度神经网络动态防御方法,包括以下步骤:步骤1、对一个给定的深度神经网络的权重参数集合,依据一套多维度功能重要性评估准则,将其划分为一个负责维持模型基础表征结构的锚定层、一个负责塑造决策边界的类敏感层以及一个提供功能冗余...
  • 本发明公开了一种基于对抗学习的多层异构网络结构挖掘谱聚类方法,包括:构建多层异构网络;获取多层异构网络中各层网络的相似度矩阵、拉普拉斯矩阵、对角惩罚项矩阵和指示矩阵,并根据各层网络的拉普拉斯矩阵和对角惩罚项矩阵,获取各层网络的谱信息;将各层...
  • 本申请提供了一种任务处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品;方法包括:通过多个专家模型,分别对任务的待预测数据进行任务预测,得到每个所述专家模型的专家预测结果;通过每个所述专家模型的门控网络,对所述待预测数据进行权重预测,得到每个所述专家...
  • 提供了一种RNN类算子计算方法、装置、设备、计算机程序产品和介质。该方法针对RNN类算子,首先获取包含多个时间步输入矩阵的序列数据,并将这些输入矩阵整体与层输入权重矩阵进行单次矩阵‑矩阵乘法运算,从而一次性生成对应于所有时间步的、用于门控计...
  • 本发明提出了一种基于增强检索生成的施工现场安全管控方法及系统,属于数据处理技术领域;包括:构建施工安全知识库,并将库中文本数据向量化;通过低秩自适应方法对视觉语言大模型进行领域自适应微调,并执行施工现场安全管控的感知、认知和决策过程:在感知...
  • 本发明公开了一种融合大语言模型与专家知识的层次化本体构建方法,融合了领域专家知识与大语言模型的强大语义理解与生成能力,首先由专家预定义遵循“泛化‑特化”原则的初始本体种子集合;进而利用大语言模型从非结构化文本中自动化提取候选实体类型及属性类...
  • 本发明涉及机器学习技术领域,具体的说是一种基于时空消息传递的图卷积神经网络自适应构建方法,包括基于可学习嵌入矩阵的自适应时空图构建:基于可学习嵌入矩阵自适应图构建方法,通过可学习节点嵌入矩阵量化建模传感器间的时空关联特性;门控时空图卷积网络...
  • 本发明提供一种基于策略风格预测建模的人机混合决策方法及系统。基于策略风格预测建模的人机混合决策方法包括:获取截止到当前步的对方轨迹数据以及与环境相关的决策状态信息;将对方轨迹数据以及决策状态信息输入预先构建的策略风格模型,以输出当前步的各个...
  • 本发明主要包括三个核心阶段S1‑S3。S1:数据集构建步骤;S2:冷启动监督微调步骤;S3:渐进式课程强化学习步骤;本发明通过从多源医疗领域文本数据中获取并利用知识蒸馏模型对这些数据进行结构化处理,生成包含眼科专业知识及推理逻辑的私有眼科推...
  • 本发明公开了一种洞窟壁画时空依赖性规律发现方法及系统,涉及知识图谱中的时序知识图谱推理领域,包括获取初始训练所需要的洞窟壁画数据,并将其输入至初始时序知识图谱推理模型进行训练;将训练完成的文本数据分别输入至关系编码器和实体编码器中,获取关系...
  • 一种数据处理方法,应用于人工智能领域,包括:根据第一数值,通过第一计算单元,得到多个子数值,其中,不同的子数值为所述第一数值中位于不同数量级位置的数字,且,所述第一数值的数据类型与网络层的模型参数的数据类型不同,每个所述子数值的数据类型与所...
  • 本申请提供一种神经网络模型服务化部署方法、装置及存储介质,涉及人工智能技术领域,能够提高神经网络模型服务过程中扩容或缩容的效率。该方法包括:获取神经网络模型的当前的每秒请求数QPS、当前运行神经网络模型的实例的数量、QPS的变化率、以及运行...
  • 本发明公开了一种基于混合现实技术的设备虚实交互数字化演练方法,包括:步骤1,搭建虚拟场景三维空间模型MM和机器人的虚拟三维模型mm,标记mm在MM内原始、结束位置点、开始、末端工作位置点、各工作位置点和充电位置点,标记MM中存在的固化干扰物...
  • 本发明公开了一种基于层次化多智能体机器人集群控制方法及系统,旨在解决多智能体系统在复杂环境中的部分可观测性与环境非平稳性问题。该方法构建三层分层强化学习架构:高层策略负责全局任务分解与角色分配,中层策略将战术意图转化为协同行为模式,低层策略...
  • 本申请涉及模型训练技术领域,尤其涉及一种机器人运动控制模型训练方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括:将获取的机器人感知数据打包为多模态打包数据,其中,所述机器人感知数据至少包括:运动状态采集数据、视频数据、传感器数据;将所述多模态打包数...
  • 一种基于步态规划与强化学习的人形机器人运动控制方法,它属于人形机器人运动控制技术领域。本发明解决了现有强化学习方法的训练过程收敛速度慢,训练好的模型的稳定性以及可靠性差的问题。本发明使强化学习模型在多环境实例下并行运行,在运行过程中,基于反...
  • 本发明提供在一种AI Agent自动优化的方法,包括构建多维度性能评估体系,定义Agent性能指标,建立量化评估模型,加权求和计算生成综合性能评分,定位性能短板;生成多维度优化目标,基于领域知识图谱和历史优化案例生成策略候选集,基于强化学习...
  • 本发明公开一种用于真实城市空域的多无人机混合智能路径规划方法,涉及路径规划技术领域,其特征在于,包括以下步骤:S1:三维环境建模,构建城市低空无人机场景;S2:无人机飞行模型建模,多无人机路径规划问题涉及多目标、多约束优化,结合三维环境模型...
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