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  • 本发明实施例提供了一种基于大语言模型LLM的应用识别方法及装置,包括:通过大语言模型LLM分析多个应用数据之间的特征相似性,并根据特征相似性将应用数据进行分类,基于分类的应用数据训练学习模型,以识别待识别的多个应用数据中的同一类别的应用。通...
  • 本申请提供了一种大模型训练系统、装置、方法和计算设备集群,属于云计算技术领域。该方法中,利用数据并行及优化器并行下多个计算卡产生的checkpoint存在相同与不相同的两种状态,对大模型训练系统的多个计算卡进行分组,多个计算卡所在的计算节点...
  • 本申请提供一种基于跨模态的联邦学习医疗模型的训练方法及装置,涉及计算机技术领域,该方法包括:将单模态医疗数据输入至初始全局模型的特征提取层,以生成单模态特征向量;基于单模态特征向量,在公共数据库中进行遍历,以确定与单模态特征向量对应的对端检...
  • 本申请提供了一种标识生成方法及电子设备。该方法包括:首先,获取媒体内容;接着,对媒体内容进行特征提取,得到媒体内容的数字内容特征;随后,对数字内容特征进行量化处理,得到第一数据;之后,根据第一数据,确定媒体内容的数字内容标识。这样,根据特征...
  • 本申请属于大数据处理技术领域,特别涉及一种基于参训人员能力要素分析的人员训练模型,构建参训人员能力项的二级矩阵评估体系,二级矩阵评估体系包括一级能力项与二级能力项;根据一级能力项与二级能力项的权重映射关系,计算参训人员的能力项评分,将能力项...
  • 本发明公开了一种极端降水诱发地质灾害链危险性评价方法,涉及地质灾害危险性评价技术领域,包括定义极端降水诱发的地质灾害链危险性、易发性评估指标选取与等级划分、基于多元机器学习模型构建地质灾害易发性评估模型、基于多元机器学习集成模型构建地质灾害...
  • 本公开提供一种数据标注方法、装置、设备、存储介质及程序产品,涉及人工智能技术领域。在本公开的一些实施例中,获取标注任务、标注任务对应的标签集合、全量待标注数据和多个原始AI模型;根据标注任务、标签集合、全量待标注数据和第一AI模型进行标注人...
  • 本发明提供一种无酚热敏记录材料及其配方逆向设计方法和系统,所述方法包括以下步骤:获取训练数据集,其中,所述训练数据集包含多组无酚热敏记录材料的配方数据及其通过物理实验测得的对应的性能数据;通过所述训练数据集对条件生成对抗网络模型进行训练,其...
  • 本公开关于一种大模型的训练方法、装置及电子设备,其中,该方法包括:获取样本数据分析任务,以及样本数据分析任务对应的样本子任务列表;根据样本数据分析任务的相关知识数据、样本子任务列表以及图神经网络,确定样本子任务列表中各个样本子任务的优先级;...
  • 本发明公开一种基于语义关系解耦的数据集蒸馏方法和系统,属于数据蒸馏技术领域。本发明不仅将蒸馏数据的特征分布与内存库中存储的原始数据类别级统计量进行对齐,以实现对蒸馏数据的高效、细粒度类别级优化,从而提升蒸馏数据的代表性与语义一致性,还针对预...
  • 本申请提供了一种合同处理方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:利用合同审查训练样本对预训练语言模型进行初始训练,得到初始审核模型;利用测试合同文本对所述初始审核模型进行再次训练,得到目标审核模型,其中,所述再次训练包括对所述初始审核...
  • 本公开实施例提供了一种基于区块链的模型训练方法、装置、设备、介质及程序产品。该方法包括:获取包括多个数据分片的训练数据;各个所述数据分片分别对应于区块链上的区块;基于所述区块链,从所述训练数据中获取目标数量个所述数据分片;将所述目标数量个数...
  • 本发明属于数据处理技术领域,提供了一种基于多模态大模型的样本数据自动标注方法及系统,包括:获取多模态原始样本数据;对所获取的原始样本数据进行预处理,得到处理后的样本数据;采用多模态大模型解析处理后的样本数据,得到初步标注结果;对所得到的初步...
  • 本申请公开一种眼球生物指标信号检测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取原始信号数据流,并进行局部重叠分割,获得若干数据切片;将各数据切片依次输入至预设生物指标信号检测模型,获得检测结果,预设生物指标信号检测模型中包括替换了原始U‑N...
  • 本发明公开了一种电力数据样本生成方法、系统、设备及存储介质,属于电力数据样本生成领域,方法为:获取初始电力数据和边界值;基于初始电力数据、边界值和多凸面体构建算法得到初始多凸面体;对初始多凸面体进行迭代得到目标多凸面体;在目标多凸面体中进行...
  • 本申请提供了一种电缆故障检测方法及相关装置,所述方法包括:获取故障电缆的原始数据集,并将原始数据集按照预设比例划分为训练数据集和测试数据集;对训练数据集进行频域转换,得到第一频谱信号和第二频谱信号;对第一频谱信号和第二频谱信号进行差值处理,...
  • 本申请涉及一种训练数据生成方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:将同一待标注数据分配给多个标注账户;根据所述待标注数据从数据库中获取匹配结果,并根据所述匹配结果结合预设的提示语进行标注处理得到标注信息;获...
  • 本发明提供一种大模型训练数据毒性打标系统,属于人工智能领域,本发明包括:(1)数据采集模块,用于从互联网或其他数据源收集大规模的训练数据;(2)数据预处理模块,对采集到的数据进行初步清洗和格式化;(3)毒性检测引擎,对数据进行高速处理和毒性...
  • 本发明公开了一种基于生成对抗网络的精准节律生成方法,包括以下步骤:数据预处理;数据降采样处理;标准化优化;构建CNN‑LSTM融合的优化GAN架构模型;DCMA启停策略设置;多级评价筛选策略制定,制定筛选策略对生成数据进行进一步的审查筛选;...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,揭露了基于大语言模型与反思机制的技术参数标注系统及方法,所述方法包括:获取待标注的技术参数文档,分析技术参数文档中需要辅助验证的文档,得到待辅助文档;检索与待辅助文档相关的外部知识,得到辅助知识点集,计算辅助知识...
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