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最新专利技术
  • 基于压缩采样的二维波场重构方法
    基于压缩采样的二维波场重构方法_哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)_202511235287.0
    本发明公开一种基于压缩采样的二维波场重构方法，属于信号处理与传感器技术领域。该方法将二维波场原始时域信号表示为三维矩阵，通过伯努利分布随机采样矩阵进行随机采样，将三维矩阵降维为二维矩阵后，构建群稀疏感知卷积神经网络作为非凸优化求解器，处理复...
    2026-03-02
  • 基于卷积神经网络与机器学习的TAG数据时间分辨率提升方法及系统
    基于卷积神经网络与机器学习的TAG数据时间分辨率提升方法及系统_上海大学_202511315607.3
    本发明属于环境监测与数据分析技术领域，公开了一种集成卷积神经网络与机器学习的TAG数据时间分辨率提升方法及系统，本发明创新性地开发了基于多模态机器学习的数据增强框架。通过融合卷积神经网络(CNN)的时序特征提取能力与机器学习模型的非线性映射...
    2026-03-02
  • 一种基于残差学习的信息监督方法及相关设备
    一种基于残差学习的信息监督方法及相关设备_中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所_202511408006.7
    本发明涉及人工智能领域，具体为一种基于残差学习的信息监督方法及相关设备，该方法包括基于残差学习架构获取深层语义信息；对所获取的深层语义信息进行处理得到监督信息；基于所述监督信息对浅层语义信息进行监督。本发明利用深层语义来反向监督相对低层语义...
    2026-03-02
  • 一种简并性结构启发的类脑持续学习方法及装置
    一种简并性结构启发的类脑持续学习方法及装置_西北工业大学_202511811477.2
    本发明公开了一种简并性结构启发的类脑持续学习方法及装置，包括：构建包含多个功能互补并行分支的重参数化块RepCLBlock；并替换现有架构的基础构建块，得到持续学习网络模型RepCLNet；对该模型进行学习训练；通过结构重参数化技术，将训练...
    2026-03-02
  • 一种张量拼接方法、装置、设备、存储介质及程序产品
    一种张量拼接方法、装置、设备、存储介质及程序产品_上海壁仞科技股份有限公司_202511814035.3
    本申请实施例提供了一种张量拼接方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取多个第一待拼接张量，第一待拼接张量的维度数量相同；基于第一待拼接张量的维度数量、设定拼接维度和第一对应关系，确定目标转换方法；针对每个...
    2026-03-02
  • 一种用于预测PCB板翘曲度的神经网络模型构建方法
    一种用于预测PCB板翘曲度的神经网络模型构建方法_福建福强精密印制线路板有限公司_202511817049.0
    本发明涉及神经网络的结构技术领域，尤其为一种用于预测PCB板翘曲度的神经网络模型构建方法，方法包括：构建含历史PCB板设计参数材料属性及实测翘曲度的训练数据集；对数据清洗补缺失值归一化，提取应力集中系数热变形因子，形成标准化特征向量；建多输...
    2026-03-02
  • 基于渐进式时空token选择的高效事件流时空表征学习方法
    基于渐进式时空token选择的高效事件流时空表征学习方法_长安大学_202511125564.2
    本发明涉及深度学习相关技术领域，尤其涉及基于渐进式时空token选择的高效事件流时空表征学习方法，该方法通过空间token净化模块(STP)分析事件数据的时空一致性，剔除噪声和非事件区域，并通过时序token压缩模块(TTC)评估相邻帧间的...
    2026-03-02
  • 基于脉冲神经网络的轴承故障诊断方法及故障自监测装置
    基于脉冲神经网络的轴承故障诊断方法及故障自监测装置_安徽大学_202511812685.4
    本发明属于机械故障检测领域，具体涉及一种基于脉冲神经网络的轴承故障诊断方法及故障自监测装置。该方法包括构建一个用于根据输入的轴承振动信号预测轴承的故障类型的脉冲神经网络；脉冲神经网络依次包括特征提取模块、多尺度注意力模块和分类器；特征提取模...
    2026-03-02
  • 一种基于强化学习和剪枝影响率的大模型分层剪枝方法及系统
    一种基于强化学习和剪枝影响率的大模型分层剪枝方法及系统_郑州航空工业管理学院_202511353515.4
    本发明公开了一种基于强化学习和剪枝影响率的大模型分层剪枝方法及系统，涉及大模型剪枝领域，获取任务数据集并划分为训练集、验证集、测试集，利用训练集开展多轮预训练以得到待剪枝大模型；构建强化学习分层剪枝模型，通过多轮剪枝操作与验证集验证获取模型...
    2026-03-02
  • 梯度量化方法、装置及存储介质
    梯度量化方法、装置及存储介质_鹏城实验室_202511365094.7
    本申请公开了一种梯度量化方法、装置及存储介质，涉及深度学习技术领域，包括：获取预设通信预算和神经网络模型的模型参数，并根据预设通信预算和模型参数定义优化目标；获取神经网络模型的模型训练数据中每层梯度在对应的比特宽度下的损失感知失真值；基于损...
    2026-03-02
  • 一种基于偏向性聚焦的自适应深度神经网络量化方法
    一种基于偏向性聚焦的自适应深度神经网络量化方法_合肥工业大学_202511443705.5
    本发明涉及神经网络学习技术领域，尤其涉及一种基于偏向性聚焦的自适应深度神经网络量化方法。首先基于预训练网络的批量归一化层构建查询‑键‑值形式的注意力机制，动态计算相关性权重，并利用权重修正生成器损失函数，从而生成逼近预训练分布的合成样本。进...
    2026-03-02
  • 一种基于因果推理的多模态模型压缩与蒸馏方法及系统
    一种基于因果推理的多模态模型压缩与蒸馏方法及系统_深圳大学_202511804208.3
    本发明涉及多模态神经网络模型压缩领域，具体公开了提供一种基于因果推理的多模态模型压缩与蒸馏方法及系统，方法包括：构建综合因果发现模块，通过信息论度量、格兰杰因果分析和基于干预的验证识别多模态特征间的因果依赖关系；执行自适应压缩引擎，基于因果...
    2026-03-02
  • 端侧模型量化误差控制方法、装置、电子设备及存储介质
    端侧模型量化误差控制方法、装置、电子设备及存储介质_季华实验室_202511828927.9
    本申请属于人工智能的技术领域，公开了一种端侧模型量化误差控制方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取端侧AI模型中计算运算符的激活值统计信息，根据激活值统计信息，检测计算运算符的激活值分布是否发生偏移，以判断计算运算符的量化参数是否...
    2026-03-02
  • 面向神经网络计算的可重构计算架构
    面向神经网络计算的可重构计算架构_清华大学_202511160769.4
    本申请涉及一种面向神经网络计算的可重构计算架构，包括多精度乘累加阵列、输入缓存区、权重缓存区和控制单元；多精度乘累加阵列包含多个锁存器和多个计算单元；控制单元用于从权重缓存区中存储的权重数据中确定当前计算所需的目标权重数据，并将目标权重数据...
    2026-03-02
  • 神经网络训练处理器的建模方法和装置
    神经网络训练处理器的建模方法和装置_清华大学_202511353915.5
    本申请涉及一种神经网络训练处理器的建模方法和装置，该方法通过调用任务层将待模拟的神经网络模型进行解析为计算图，并将计算图中多个算子任务映射至待建模处理器的处理核，通过调用计划层根据计算图生成任务执行计划，通过调用运行层根据任务执行计划模拟各...
    2026-03-02
  • 多感官跨模态单片集成式神经拟态器件及制备和使用方法
    多感官跨模态单片集成式神经拟态器件及制备和使用方法_中国科学院半导体研究所_202511387704.3
    本发明提供了一种多感官跨模态单片集成式神经拟态器件，可应用于新型半导体器件技术领域。该器件包括：衬底，衬底的第一表面被设备为包括一凹槽；第一半导体材料层，位于衬底的第一表面上，且第一半导体材料层与衬底在凹槽形成悬空结构；第二半导体材料层，位...
    2026-03-02
  • 模型推理的硬件加速方法和电子设备
    模型推理的硬件加速方法和电子设备_联想(北京)有限公司_202511570188.8
    本申请公开了一种模型推理的硬件加速方法和电子设备，该方法可以包括：在处理器的片上存储器中分配至少两个缓冲区，用于通过直接内存访问(DMA)交替地从外部存储器搬运模型权重矩阵分块，模型权重矩阵分块用于计算生成目标词元向量中的部分词元向量；控制...
    2026-03-02
  • 级联交叉阵列、数据处理方法及电子设备
    级联交叉阵列、数据处理方法及电子设备_清华大学_202511354632.2
    本申请涉及电路设计技术领域，特别涉及一种级联交叉阵列、数据处理方法及电子设备，其中，阵列包括：至少一个第一行线、至少一个第二行线和至少一个列线，其中，第一行线和第二行线与列线的交叉节点处设置有忆阻器件；电压输入模块，电压输入模块包括至少一个...
    2026-03-02
  • 一种模型优化方法、装置、电子设备及存储介质
    一种模型优化方法、装置、电子设备及存储介质_杭州海康威视数字技术股份有限公司_202511394030.X
    本申请实施例提供了一种模型优化方法、装置、电子设备及存储介质，涉及深度学习技术领域。方法包括：获取待优化计算图；若待部署模型为未量化的模型，待优化计算图中表征RoPE结构的第一子图中的两个Reshape算子和位于该两个Reshape算子之间...
    2026-03-02
  • 网络模型的训练方法、提问文本的处理方法、装置及设备
    网络模型的训练方法、提问文本的处理方法、装置及设备_腾讯科技(深圳)有限公司_202511429371.6
    本申请公开了一种网络模型的训练方法、提问文本的处理方法、装置及设备，属于计算机技术领域。该网络模型的训练方法包括：获取样本提问文本和样本提问文本对应的标准重写提问文本；调用第一网络模型基于样本输入信息执行提问文本重写任务，得到第一输出结果，...
    2026-03-02
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