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  • 本发明适用于人工智能与多模态推理技术领域,提供了一种面向多模态信息处理的神经符号推理方法及系统,该方法包括以下步骤:获取多模态输入数据;分别提取图像数据和文本数据在预定义属性集合上的语义属性表示,得到多模态的语义属性表示;将多模态的语义属性...
  • 本发明提供了一种多智能体协同决策与消歧方法及系统,方法包向协同中心注册其任务上下文与所关心的事件触发条件之间的依赖关系并通过协同中心更新动态依赖视图通过协同中心解析知识更新时间并生成智能体的任务上下文标识集合;基于任务上下文标识集合构建事实...
  • 本发明提供了一种基于上下文语义引导的大语言模型推理加速方法,所述方法包括:S1、获取当前请求输入及其上下文信息,提取其中的语义信息,构建上下文语义图;S2、在所述上下文语义图结构的引导下,生成一个或多个候选草稿序列,候选草稿序列与上下文语义...
  • 本发明提供一种大语言模型推理增强方法、系统、设备及介质,涉及人工智能与自然语言处理技术领域,该方法包括:基于训练样本问题,构建语义对立提示对,并输入至预训练大语言模型中得到语义嵌入向量;基于训练样本问题对应的样本问题控制向量,以最小化样本问...
  • 本发明提出一种基于DIKWP×DIKWP语义网交互结构的认知路径跨空间追踪与可视化方法,以数据‑信息‑知识‑智慧‑意图五层模型为基础,在源模型与目标模型间构建语义交互网络,实现认知内容的层次映射与对齐。该方法在概念与语义空间中同步追踪AI推...
  • 本说明书提供一种问题的推理方法、知识图谱的构建方法及系统,包括:获得在原始问题的推理过程中待执行的第n+1个查询,基于第n+1个查询和针对原始问题已执行过的前n个查询,在知识图谱中确定出目标推理路径,知识图谱基于多个文本块构建,且包括多个节...
  • 本发明公开了一种量子逻辑门构建方法、目标函数量子态制备方法及装置,目标函数量子态制备方法包括:根据第一量子态的对应量子比特数量确定用于制备目标函数量子态的量子比特;基于纠缠量子逻辑门构建用于目标函数量子态制备的目标量子线路,所述纠缠量子逻辑...
  • 本发明公开了一种基于真实量子计算机运行分子对接方法及相关装置,方法包括:获取真实量子计算机的量子芯片中匹配表征分子对接问题的变分量子线路的拓扑结构的多组物理量子比特;根据真实量子计算机的量子芯片中量子比特的性能参数确定多组物理量子比特的多组...
  • 本申请涉及一种里德堡原子阵列的量子优化方法、设备及存储介质。所述里德堡原子阵列的量子优化方法包括以下步骤:通过交叉格展开源图顶点,将交叉格中所有违反单位圆盘约束的子结构替换为逻辑等价的替换器件,并映射至真实三角晶格中,生成里德堡原子阵列空间...
  • 本发明属于量子计算技术领域,公开了一种用于量子优化求解的编码方法、装置、程序及存储介质。该方法接收定义优化问题的经典输入数据,利用基于机器学习的编码模型,将变量空间中一个有限子集的元素映射为量子态;并基于所述量子态构造一个与优化问题等价或近...
  • 本发明公开了一种注视方向的表征学习方法及注视方向的表征向量确定方法;注视方向的表征学习方法包括:获取至少一个训练数据集,训练数据集中包括至少两个眼部图像,各眼部图像为同一时刻对同一目标对象从不同角度采集得到;基于当前迭代下的训练数据集中的各...
  • 本公开描述了用于实现个性化机器学习模型的可扩展存储的技术。基于对基础机器学习模型进行微调来生成多个个性化机器学习模型。基础机器学习模型包括第一组层。多个个性化机器学习模型中的每个个性化机器学习模型包括第二组层。通过计算第一组层与第二组层之间...
  • 本公开涉及用于提供基于签名的机器遗忘的装置、方法和系统。提供了一种基于签名的机器遗忘方法。该方法涉及例如配置机器学习模型以学习至少一个主要任务和辅助任务。辅助任务将与至少一个数据提供者相关联的至少一个签名映射到与至少一个数据提供者相关联的至...
  • 本发明提供一种特征解析方法、装置、电子设备及存储介质,属于人工智能技术领域,包括:获取各个待解析特征的元信息;元信息包括特征名、解析器和依赖参数;合并解析器相同的各个元信息;建立包含各个元信息的特征依赖树;特征依赖树中父节点的特征名对应子节...
  • 本申请涉及一种基于知识蒸馏的滑坡识别方法、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:利用教师模型对滑坡数据样本进行处理得到教师特征和教师输出概率分布;利用学生模型对滑坡数据样本进行处理得到学生特征和学生输出概率分布...
  • 本发明属于区块链与人工智能交叉技术领域,特别涉及一种基于梯度投影的公平联邦共识方法及系统。本发明的目的在于解决数据非独立同分布(Non‑IID)条件下客户端贡献评估不公平及梯度冲突消解机制中投影目标选择不当引起的全局模型公平性下降问题。方法...
  • 本申请公开了一种面向遗忘学习的遗忘数据集构造和应用方法、设备及介质,涉及人工智能信息安全技术领域,该方法包括:获取用户的数据遗忘请求,在采用训练样本集对机器学习模型进行训练时,计算每一样本对应的损失函数值;对于每一样本,基于训练样本集类型和...
  • 本发明公开一种基于ADMM的个性化复合联邦学习方法,针对具有光滑和非光滑项的复合优化问题,引入一致性约束构建增广拉格朗日函数,利用ADMM方法交替更新本地模型、对偶变量与全局模型,并引入近端操作处理非光滑项;为应对数据异构性,添加莫洛包络设...
  • 一种防御机器学习后门攻击的方法,本发明同时训练N+1个模型,对于前N个模型,在训练数据集上将原始数据集进行丢弃,再加入随机高斯噪声,作为这N个模型的训练数据集,然后进行平滑训练。对于第N+1个模型,用原始数据集直接训练。在预测阶段,将N+1...
  • 本发明涉及电力交易技术领域,公开了电力交易策略生成模型的解释方法、装置及电子设备,电力交易策略生成模型的解释方法包括:对电力交易策略生成模型每个输入样本中的多个输入特征和预设参考特征进行差异化分析,得到目标差异;根据多个输入特征、目标差异以...
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