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  • 本发明公开了基于改进差分进化算法的光伏阵列模型参数辨识方法,包括以下步骤:采集光伏阵列在不同工况下的电压数据和电流数据;建立光伏阵列模型并设置目标函数;通过改进型多目标差分进化算法求解目标函数为最小值时对应的最优解。基于改进差分进化算法的光...
  • 本发明提供一种深度学习通信算子数据处理方法、系统及人工智能计算设备,涉及深度学习技术领域。该方法包括:在处理器内核启动的情况下,在片上共享存储器中为多个线程的临时数组分配目标存储空间;在多个线程并行执行数据处理的情况下,初始化每个线程各自在...
  • 本发明公开了一种基于标签重构与协同压缩的联邦类别遗忘方法,其实现步骤为:客户端通过对从原始数据随机采样的样本进行梯度匹配优化得到压缩数据;当接收到遗忘请求后,将本地需要遗忘的数据标签重构,并与非遗忘压缩数据组合成遗忘训练集;之后冻结原始模型...
  • 本发明公开了一种基于小模型驱动的大模型协同持续学习方法及系统,属于人工智能与持续学习技术领域,方法包括:S1.获取当前持续学习任务的文本数据;S2.利用小模型对所述文本数据进行特征提取,并将提取后的特征输入至参数生成器动态生成持续学习任务特...
  • 本发明提出一种医学超声大模型的训练方法,涉及超声图像处理技术领域,包括:收集多模态超声图像、诊断文本和层次化标签;计算散斑统计描述子;构建师生模型架构,通过为每个标签层级和成像模态构建映射矩阵将图像特征投影到标签空间;定义散斑敏感性向量,根...
  • 本发明适用人工智能技术领域,提供了多任务代码表征模型的训练方法及装置,该方法包括:利用预处理模块对多个目标代码任务的代码样本进行预处理,生成每个目标代码任务的代码表征序列;利用前第一数量层的Transformer编码模块对代码表征序列进行特...
  • 本申请公开了一种类脑跨模态持续学习神经网络的优化方法及系统,属于神经网络优化技术领域,所述方法为:通过所述边缘神经网络模块对输入的训练数据进行推理,得到推理结果的损失值,进而得到所述边缘神经网络模块的反馈信号;基于权重‑损失序列,通过大语言...
  • 本发明公开了一种基于LLaMA Factory工具的小型语言模型微调方法,该方法包括以下步骤:1)利用大模型对开源数据集进行思维链蒸馏,生成小型语言模型微调的训练数据集;步骤2)基于LLaMA Factory工具,搭建模型微调环境;3)微调...
  • 本申请公开了一种基于知识蒸馏的显著性预测方法及系统,涉及计算机视觉技术领域,该方法包括:构建显著性预测网络模型;基于数据集训练教师模型,得到泛化能力充分的教师模型权重;利用多层次伪知识蒸馏方法将教师模型的知识传授给学生模型;基于数据集,利用...
  • 本发明提供基于机器学习的作物生长监测分析系统及方法,属于作物生长监测技术领域。该监测分析系统包括:数据采集模块,用于采集作物的生物力学特征数据与SPAC系统能量交换数据;数据处理模块,用于将数据预处理生成力学特征集与SPAC特征集;模型构建...
  • 本发明提出一种基于灰狼优化算法的黑盒对抗攻击方法,属于人工智能安全技术领域,本发明为解决现有黑盒对抗攻击方法迁移性不足、搜索效率低下的问题,包括:根据输入图像进行狼群初始化,生成初始狼群;采用多层次灰狼优化架构,结合初始狼群构建负责全局引导...
  • 本发明公开了一种大模型安全防护围栏产品内容价值观过滤功能的检测方法及相关设备,本方案通过在输入侧对提示词违反内容价值观信息过滤功能检测,以及在输出侧对应答(包括思考过程内容或应答内容)违反内容价值观信息过滤功能检测来判断大模型安全防护围栏产...
  • 本发明公开了一种针对大模型安全防护围栏产品敏感信息过滤功能的检测方法及相关设备,本方案通过在输入侧对文本提示词敏感信息过滤功能检测、图片提示词敏感信息过滤功能检测,以及在输出侧对应答内容文本敏感信息过滤功能进行检测、图片敏感信息过滤功能进行...
  • 本发明属于联邦学习技术领域,具体为一种联邦学习中基于客户端的后门消除方法。针对联邦学习因开放参与易受跨轮后门攻击、现有筛选式聚合无效且缓解技术降精度的问题,采用客户端侧周期性交替层重置、无差别遗忘与知识蒸馏协同实现后门消除,首先,获取全局模...
  • 本发明涉及基于组合多臂老虎机加权融合的模型参数优化方法,包括确定初始共同参数点,多个模型根据所述初始共同参数点,各自在不同的数据增强策略下进行训练;通过组合多臂老虎机算法,动态调整每个模型在最终参数融合中的权重;根据组合多臂老虎机算法计算出...
  • 本发明公开了一种基于人工智能的云数据模型信息处理方法及系统,本发明涉及云计算和人工智能交叉技术领域,包括所述方法在云环境中的存储节点与计算节点之间执行,包括以下步骤:S1:数据预筛选步骤:在所述存储节点处,利用一个预先训练的轻量级预测模型对...
  • 本申请提供一种模型训练方法、装置及电子设备,该方法包括:基于领域、子领域和应用场景对第一样本集中的样本文档进行多级分类;基于样本文档的数据块对初始模型进行训练,得到第一参数调整文件;基于第一参数调整文件中的模型参数调整初始模型的模型参数,得...
  • 本发明公开了一种基于对比学习的动态图神经网络记忆增强方法,所述方法包括:S1、接收动态图的交互事件序列,所述交互事件序列包括按时间顺序排列的节点交互事件;S2、为每个节点维护记忆向量;利用记忆更新器更新节点的记忆向量;S3、将更新后的记忆向...
  • 本发明公开了一种基于改进ACO的BP神经网络目标价值与风险评估方法,包括:采用改进蚁群优化算法对预确定的BP网络的权值进行初始化,得到初始ACOBP神经网络;基于训练样本集,利用改进蚁群优化算法对初始ACOBP神经网络进行训练,得到训练完成...
  • 本发明涉及土壤改良技术领域,具体涉及一种酸化土壤改良模型训练方法。获取至少一块训练土壤对应的改良前土壤数据;获取各训练土壤对应的改良措施数据;获取各训练土壤对应的改良后土壤数据;根据改良前土壤数据、改良措施数据以及改良后土壤数据,对初始土壤...
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