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最新专利技术
  • 一种降低多任务网络量化训练过程中的梯度偏差的方法
    一种降低多任务网络量化训练过程中的梯度偏差的方法_北京交通大学_202511505978.8
    本发明公开了一种降低多任务网络量化训练过程中的梯度偏差的方法，涉及图像处理技术领域，包括以下步骤：在将图像作为输入对多任务网络进行量化训练的过程中，获取需要融合的图像浅层特征和图像深层特征；将图像浅层特征和图像深层特征分别与可学习权重相乘；...
    2026-03-24
  • 一种基于自适应神经编码的梯度压缩方法及梯度压缩器
    一种基于自适应神经编码的梯度压缩方法及梯度压缩器_厦门理工学院_202511871591.4
    本发明提供的一种基于自适应神经编码的梯度压缩方法及梯度压缩器，应用于客户端，涉及分布式机器学习与通信压缩技术领域。本发明通过获取原始特征梯度，计算梯度元素的重要性分数以自适应生成采样概率，并通过可微分采样机制生成采样掩码，以对所述原始特征梯...
    2026-03-24
  • 一种基于NURBS的改进型KANs神经网络方法
    一种基于NURBS的改进型KANs神经网络方法_辽宁师范大学_202511247991.8
    本发明适用于人工智能与深度学习技术领域，提供了一种基于NURBS的改进型KANs神经网络方法，包括以下步骤：构建KANs基础架构，包含参数化自适应激活函数和优化网络拓扑；采用NURBS基函数替换URBS基函数，通过权重参数动态调节样条的局部...
    2026-03-24
  • 一种在片上光网络中加速剪枝神经网络训练的方法
    一种在片上光网络中加速剪枝神经网络训练的方法_三峡大学_202511581876.4
    本申请提供一种在片上光网络中加速剪枝神经网络训练的方法，本发明公开了一种在片上光网络(ONoC)中加速剪枝深度神经网络(PDNN)训练的方案；该加速方案首先提出了一种基于ONoC的PDNN加速模型；然后设计了一种PDNN权重感知的神经元分组...
    2026-03-24
  • 一种在Mesh片上光网络中低插入损耗加速CNN的方法
    一种在Mesh片上光网络中低插入损耗加速CNN的方法_三峡大学_202511582397.4
    本申请提出了一种在Mesh片上光网络(ONoC)中基于分组与映射的低插入损耗CNN加速方法。该方法首先采用通信感知聚类算法，将具有强通信依赖关系的神经元分配到同一组，形成高内部通信量的神经元集群，同时确保每个集群的计算负载不超过单个ONoC...
    2026-03-24
  • 一种面向卷积神经网络稀疏参数的硬件映射存取机制
    一种面向卷积神经网络稀疏参数的硬件映射存取机制_北京理工大学_202511339478.1
    本发明公开了一种面向卷积神经网络稀疏参数的硬件映射存取机制，该机制分为三个步骤：步骤一为参数稀疏化方法，该部分利用卷积神经网络通道间参数相关性，对卷积核相同位置不同通道进行均值归一化，从而实现模型参数的结构化稀疏特点；步骤二为结构化稀疏参数...
    2026-03-24
  • 一种支持DNN稀疏感知的加法树架构及其实现方法
    一种支持DNN稀疏感知的加法树架构及其实现方法_西安交通大学_202511399286.X
    本发明涉及人工智能芯片技术领域，具体公开了一种支持DNN稀疏感知的加法树架构及其实现方法。该架构包括索引及数据重排序模块、可重构稀疏加法阵列、地址映射模块、部分和存储区及其接口控制单元。通过对稀疏乘法结果进行索引重排序，并采用仅在索引一致时...
    2026-03-24
  • 一种人工神经网络系统、物理架构及运算方法
    一种人工神经网络系统、物理架构及运算方法_深圳瑞纳电子技术发展有限公司_202511439292.3
    本发明公开了一种人工神经网络系统、物理架构及运算方法，其中包括：人工神经网络系统包括：一个输入层、N个中间层和一个输出层，并进一步包含一个跨层触发信号传输出引线；每一个中间层包含一个由L行和M列个处置单元组成的处置单元阵列、L个行读写单元组...
    2026-03-24
  • 一种多级脉冲磁控忆阻多神经元混沌电路
    一种多级脉冲磁控忆阻多神经元混沌电路_西北师范大学_202511459607.0
    本发明公开了一种多级脉冲磁控忆阻多神经元混沌电路，属于混沌电路技术领域。包括磁控忆阻模块、多神经元积分‑双曲正切运算模块和多级脉冲输入模块，三模块电连接构成非线性混沌电路。磁控忆阻模块提供非线性忆阻特性以磁控调节神经元信号；多神经元积分‑双...
    2026-03-24
  • 一种支持脉冲门控循环神经网络的硬件加速系统及方法
    一种支持脉冲门控循环神经网络的硬件加速系统及方法_广东工业大学_202511652836.4
    本发明公开了一种支持脉冲门控循环神经网络的硬件加速系统及方法，涉及神经网络硬件加速技术领域，包括：PC终端和加速器；加速器包括UART模块、数据编排器、存储模块、控制器模块、计算模块和门控计算核心；PC终端与UART模块连接；门控计算核心与...
    2026-03-24
  • 一种光子作用下的馈环低能耗智能光信号处理方法
    一种光子作用下的馈环低能耗智能光信号处理方法_电子科技大学_202510626594.5
    本发明提出一种光子作用下的馈环低能耗智能光信号处理方法，涉及光模信号处理技术领域。通过创新网络架构与优化算法，实现低能耗与强学习能力平衡。该技术包含光子作用的非线性实现的储备池计算网络和深层神经网络，前者负责降维特征提取，后者负责非线性映射...
    2026-03-24
  • 融合先验知识的火电机组冷端系统神经网络建模方法及系统
    融合先验知识的火电机组冷端系统神经网络建模方法及系统_西安热工研究院有限公司_202511365657.2
    本发明公开了融合先验知识的火电机组冷端系统神经网络建模方法及系统，旨在解决因运行数据异常导致的模型失真问题。本发明通过采集火电机组冷端系统的运行数据，对数据进行异常识别与修复，并基于物理机制提取先验知识，如单调性关系和边界约束。构建的神经网...
    2026-03-24
  • 一种缓解流式决策系统中可塑性损失的流数据学习方法
    一种缓解流式决策系统中可塑性损失的流数据学习方法_中国人民大学_202511386668.9
    本公开提供一种缓解流式决策系统中可塑性损失的流数据学习方法。具体而言包括三个阶段的步骤：第一阶段，贡献效用监控步骤：在模型的持续流式更新过程中，用于实时量化该单元对模型决策的贡献程度；第二阶段，环境变化流数据检测步骤：通过持续比较模型的预测...
    2026-03-24
  • 基于积木式数字人模型的数据处理方法、装置及存储介质
    基于积木式数字人模型的数据处理方法、装置及存储介质_厦门市美亚柏科信息安全研究所有限公司_202511459218.8
    本发明属于大模型技术领域，公开了基于积木式数字人模型的数据处理方法、装置及存储介质，获取来自多个异构数据源的目标数据，并进行预处理，得到结构化目标数据；进而构建多个可独立调用的通用业务能力接口；接收用户输入的任务请求，通过预训练的数字人模型...
    2026-03-24
  • 一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质
    一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质_南京领行科技股份有限公司_202511471155.8
    本申请实施例提供了一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取第一模型的词表，其中，所述词表中包括N1个第一词元，一个所述第一词元表示一个工具标识，N1大于或等于1；基于所述词表，对所述第一模型进行训练。这样，将工具知识(即...
    2026-03-24
  • 模型训练方法、多媒体资源生成方法、装置及计算机设备
    模型训练方法、多媒体资源生成方法、装置及计算机设备_北京达佳互联信息技术有限公司_202511187205.X
    本申请实施例公开了一种模型训练方法、多媒体资源生成方法、装置及计算机设备，该方法包括：获取多媒体特征和文本特征；在第一训练阶段，采用训练参数，基于所述文本特征、第一加噪后的多媒体特征集合和第一参考噪声特征集合对待训练的多媒体生成模型进行至少...
    2026-03-24
  • 一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备
    一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备_支付宝(杭州)数字服务技术有限公司_202511333746.9
    本说明书实施例公开了一种模型训练方法，该方法采用样本图像，对待训练扩散模型生成用于描述该样本图像的摘要文本的能力进行训练，同时，采用用于生成该样本图像的样本提示文本，对待训练扩散模型生成该样本提示文本对应的目标图像的能力进行训练，而由于样本...
    2026-03-24
  • 面向边缘部署的神经网络轻量化方法、装置和电子设备
    面向边缘部署的神经网络轻量化方法、装置和电子设备_中国科学院半导体研究所_202511376499.0
    本申请提供了一种面向边缘部署的神经网络轻量化方法、装置和电子设备，应用于神经网络技术领域。该方法包括：对原始网络模型进行剪枝操作，以去除冗余结构和参数；对剪枝操作后的原始网络模型中的关联参数进行合并；对合并后的原始网络模型中的部分运算单元的...
    2026-03-24
  • 一种模型权重处理方法、装置、设备、存储介质及产品
    一种模型权重处理方法、装置、设备、存储介质及产品_中国移动通信集团广东有限公司_202511469979.1
    本发明公开一种模型权重处理方法、装置、设备、存储介质及产品，针对剪枝后的神经网络模型，先获取其包含权重稀疏度的目标稀疏信息；再基于预设的稀疏信息与存储格式对应关系，结合目标稀疏信息确定最优存储格式；最后基于最优存储格式，对剪枝后模型的权重进...
    2026-03-24
  • 一种基于通道贡献度的批归一化掩码剪枝防御方法
    一种基于通道贡献度的批归一化掩码剪枝防御方法_杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院_202511856900.0
    本发明公开了一种基于通道贡献度的批归一化掩码剪枝防御方法，属于人工智能安全与深度学习模型防护技术领域。该方法针对现有防御技术在中毒攻击下模型鲁棒性不足、难以在少量干净样本条件下有效抑制后门的问题，通过触发器反演生成伪中毒样本，基于干净样本与...
    2026-03-24
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