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  • 本公开提供了一种基于时域兴奋特性的光神经网络计算系统及方法,包括:脉冲时钟序列模块,用于产生参考时间序列;多通道脉冲激光器阵列,用于基于参考时间序列产生亚纳秒脉宽的半导体神经元激光脉冲;时域与波分复用模块,用于基于参考时间序列对激光脉冲同时...
  • 本申请公开一种SLM复用衍射光学神经网络系统及误差自校正方法,包括:光信息输入模块用于生成并输出携带物体信息的光信号;衍射相位调控模块用于接收光信号,以及对光信号进行相位调制与衍射传播处理;成像模块用于采集经相位调制与衍射处理后的光信号;其...
  • 本发明公开了一种频谱分离学习的多保真物理信息神经网络建模方法,涉及多保真代理模型建模领域,包括:S1、通过简单数值求解或CFD软件快速仿真计算得到与对应流场或物理场相对应的低精度数据;S2、构建包含傅里叶特征嵌入层的神经网络,采用低精度数据...
  • 本申请属于语言图像多模态融合技术领域,公开一种基于冗余层剪枝的视觉语言大模型压缩和加速方法,该方法首先获取视觉与文本词元的隐藏状态;接着综合模态内外注意力计算每个词元的重要性分数;据此筛选重要词元以定位冗余层,并按预设阈值进行剪枝,得到剪枝...
  • 本发明提供一种双模态的场景轻量化垂类模型构建方法、系统及电子设备,通过获取双模态数据并进行预处理,再进行视觉‑文本跨模态重要性评分,采用结构化剪枝策略,根据重要性评分动态调整剪枝比例,保留关键视觉通道和文本神经元,实现模型轻量化,通过知识蒸...
  • 本申请实施例提供了一种模型训练方法、车载视觉感知平台及计算机可读存储介质。方法包括:根据目标平台的硬件参数构建初始模型和目标函数,硬件参数用于表示目标平台的计算能力、能效和存储限制,目标函数用于约束初始模型的推理延迟、能耗和存储占用;基于初...
  • 本申请提供的用于深度学习模型的训练方法及降雨短临预报方法,涉及人工智能及天气预报技术领域,其中,用于降雨短临预报深度学习模型的训练方法包括:根据预报时长,将降雨短临预报分解为多个子任务,其中,各个子任务包括输入历史雷达回波图像及输出该历史雷...
  • 本发明公开了近视图像深度学习识别模型训练方法,具体涉及医学图像处理与深度学习技术领域,用于解决现有深度学习模型在近视眼底图像分析中缺乏解剖结构先验知识引导的问题;该方法通过获取近视眼底图像及解剖结构先验知识数据,利用深度学习模型提取多尺度特...
  • 本发明公开了一种基于睡眠机制的人工神经网络非样本类增量学习方法,涉及人工智能技术领域。该方法包括:通过目标类别任务的数据集训练人工神经网络,得到清醒学习阶段的人工神经网络;将清醒学习阶段后的人工神经网络的激活函数替换为Heaviside阶跃...
  • 本说明书提供了一种图神经网络的训练方法及装置、介质、设备和程序产品,所述方法包括:获取样本图数据,样本图数据的多个节点中包括带噪声标记的若干节点;基于样本图数据和噪声标记对图神经网络和矩阵估计器进行迭代训练;在任意一轮迭代中:将样本图数据和...
  • 一种大模型继续问的生成方法及装置。在该方法中,获取第一用户与第一大模型之间的一轮对话的对话文本,根据该对话文本包括的第一问题和第一回答生成用于作为该轮对话的继续问的若干候选问题。针对任意一个候选问题,将目标提示词输入奖励模型,得到对应的预测...
  • 本发明涉及多智能体强化学习技术领域,具体为一种无人机集群任务分配的多智能体强化学习方法,包括:在特高压枢纽站的灾后任务分配,整合电磁干扰谱图、故障声纹、巡检图像及动态事件等多模态数据,构建一个基于图神经网络的高保真多智能体仿真模型。作为设计...
  • 本说明书实施例提供一种训练生成模型的方法及装置,针对目标生成模型,可以在GRPO强化学习的基础上,引入竞争性对抗学习的另外一个生成模型,对于同一条输入数据,可以由两个生成模型分别进行处理,各自得到多条生成信息,然后,可以将两个生成模型对应的...
  • 本发明实施例公开了一种模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质,其中,该方法包括:根据对各第一候选动作预测评估的长期累积奖励的第一估计值和预设的期望达到的长期累积奖励的第二估计值,确定动态权衡权重,根据各第一候选动作对应的综合安全得分和预期...
  • 本发明涉及供应链互联网大数据、人工智能及新一代信息技术领域,具体涉及基于多智能体的汽车零部件供应链网络重构方法与装置。所述方法包括:S1:构建考虑供应链网络拓扑结构变化的MINLP数学模型;S2:为供应链中的各类节点构建对应类型的智能体;S...
  • 公开了一种路径规划模型的训练方法,涉及路径规划技术领域,包括:获取自车的第一行驶信息、自车的相邻车辆的第二行驶信息和自车所在环境的环境信息;将第一行驶信息、第二行驶信息和环境信息输入至路径规划模型,输出自车的规划路径;根据规划路径确定自车的...
  • 本申请提供了一种大型语言模型的自适应分层强化学习方法及装置,涉及自然语言处理技术领域,该方法通过对推理令牌按功能层次动态区分,实现学习信号在战略规划与程序执行环节的差异化分配,避免传统强化学习中学习信号被低价值程序性令牌稀释的问题;同时借助...
  • 本发明提供一种基于数字孪生与持续学习的机器人技能协同优化方法及系统,包括:采用传感器和物联网技术获取机器人数据;构建高精度数字孪生模型,对高精度数字孪生模型进行同步;将机器人数据输入到协同进化调度模块中进行学习任务与经验的智能调度与融合,得...
  • 本发明属于计算机视觉与人工智能安全领域,公开了一种目标检测器的自适应频域对抗训练方法及装置,目标检测器包括串联的修复模块和行人检测器,修复模块的输入与补丁检测器的输出连接;自适应频域对抗训练方法包括在联合训练中的损失包括标准目标检测损失、基...
  • 本发明涉及一种基于样本增强与LoRA微调的风电场孪生系统知识问答大模型优化方法及系统,该方法包括以下步骤:获取现有风电知识文档,构建种子样本集,并利用大语言模型进行批量改写以进行扩充,生成微调样本集;基于所述微调样本集,采用高效参数微调的L...
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