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  • 本公开的实施例公开了基于反事实边际贡献分析的智能体记忆库优化方法、装置。该方法的一具体实施方式包括:根据用户输入提示词和记忆单元集,确定智能体在推理中所生成词元的概率分布熵值;响应于确定概率分布熵值高于预设的熵值阈值,基于掩码策略,根据用户...
  • 本申请公开了一种智能体记忆存储处理方法、装置及电子设备,方法包括:确定目标智能体并输入目标用户的查询问题,并在短期记忆模块中查询历史对话记录;当存在历史对话记录时,从短期记忆模块中获取目标用户的画像信息、对话信息和智能体的元信息,并从中期记...
  • 本申请涉及一种目标跟随方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。方法包括:获取机器人所处的目标环境的环境感知信息;基于环境感知信息进行目标检测,得到目标环境中的候选跟随对象的候选位置信息;响应于针对机器人的跟随对象指示操作;根据跟随对象指...
  • 本发明具体为一种基于大模型的多层级具身认知系统,涉及大模型技术领域,包括:多模态感知模块;神经符号世界模型模块;大语言模型认知核心模块;分层决策规划系统模块。本发明中,分层融合架构,实现了感知、认知与决策的深度整合,相较于现有技术具有显著优...
  • 本发明涉及一种用于修复具有缺陷突触的忆阻器交叉阵列神经网络的系统和方法。提供了一种忆阻器电路,包括主忆阻器交叉阵列,冗余忆阻器交叉阵列;以及连接切换电路,用于当在主忆阻器交叉阵列中检测到有缺陷的突触时,将输入从主忆阻器交叉阵列切换到冗余忆阻...
  • 本发明公开一种图傅里叶脉冲神经网络的circRNA与miRNA互作用预测系统及方法。该方法以复杂疾病的高通量测序组学数据为基础,构建包含药物、疾病、蛋白质、circRNA、miRNA和lncRNA的异质生物信息网络;利用图卷积网络将上述实体...
  • 本公开的实施例提供了一种基于任务处理模型的任务处理方法、装置、任务处理模型、电子设备及计算机可读存储介质,涉及人工智能技术领域,更具体地,涉及多任务学习等技术领域。该任务处理模型包括共享特征层和用于执行目标任务的第一任务塔,第一任务塔包括第...
  • 本公开涉及提高机器学习模型的效率和灵活性。机器学习模型通过将该机器学习模型中的自注意力分解成多个注意力操作来配置。该机器学习模型被配置为处理来自多种模态的信息。由机器学习模型接收拼接的词元。拼接的词元包括表示内容项的多模态词元和指示文本查询...
  • 本发明涉及用于信息集的不同部分的不同神经网络编码器,具体描述了使用两个或更多个神经网络对信息集的两个或更多个不同部分进行编码的装置、系统和技术。在至少一个实施例中,使用两个或更多个神经网络编码器对信息集的两个或更多个不同部分进行编码以由两个...
  • 本申请属于脉冲神经网络技术领域。本申请提供一种支持并行计算的可逆脉冲神经网络的构建方法。本公开实施例通过引入可逆计算结构,在网络正向传播过程中无需显式存储中间层的神经元状态,可在反向传播阶段通过可逆映射关系实现激活值的重建。可逆结构在设计阶...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的大模型自适应融合方法和系统,包括如下步骤:获取输入数据与任务标识,配置大模型集合、适配层集合与低秩增量参数结构;编码输入数据得到上下文向量,生成模型级秩预算、层级秩上限与层级秩分配表;按层级秩分配表执行改进Ad...
  • 本申请涉及一种基于融合稀疏注意力的车联网大模型优化方法、系统、设备及介质。所述方法包括:获取车联网多模态训练数据;基于稀疏注意力机制构建训练注意力模块,并将预设的基础车联网大模型中的标准多头注意力模块替换为所述训练注意力模块,得到稀疏注意力...
  • 本申请公开了一种基于多平台行为的推荐模型训练和应用方法、设备及介质,涉及用户推荐技术领域,该方法包括:构建混合神经网络模型,混合神经网络模型包括特征嵌入模块、多重空洞卷积模块、多层次注意力机制模块和预测模块,特征嵌入模块对多平台行为序列进行...
  • 本申请提供一种卷积神经网络池化步幅控制方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取卷积神经网络输出的输入特征图;基于所述输入特征图,计算空间信息熵;根据所述空间信息熵与预设高熵阈值和预设低熵阈值的比较结果,确定池化步幅;对所述输入特征图执行...
  • 本发明涉及深度神经网络训练技术领域,公开了一种基于梯度可视化和损失曲面分析的深度神经网络训练诊断方法及系统,包括:获取训练至第t次迭代神经网络的参数快照,采样k个随机探测向量并计算Hessian向量积;对每个随机探测向量执行Lanczos迭...
  • 本申请涉及一种神经网络推理方法、装置、设备、存储介质和程序产品,该方法通过获取权重数据、以及获取输入激活数据和输入激活数据对应的输入量化参数,然后根据各权重组、输入激活数据和输入量化参数进行推理运算,得到神经网络的推理结果。其中,权重数据包...
  • 本申请公开了一种脉冲神经网络处理方法、装置、电子设备及存储介质,涉及神经网络技术领域,该方法包括:采集神经形态脉冲数据,并对神经形态脉冲数据进行数据转换,得到脉冲补丁序列,根据时序注意力处理机制对脉冲补丁序列进行处理,生成注意力特征,其中,...
  • 本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质,涉及数据处理技术领域,通过位图标记对输入脉冲和权重数据实施编码压缩,仅存储非零向量及对应位图,避免多比特位置信息的额外存储,减少片上存储单元的占用空间;通过对输入脉冲位图与权重数据位图执行...
  • 本申请涉及在线教育技术领域。通过提供基于数学模型的在线教育方法、装置、设备及介质,其中方法包括:根据预置教育心理学遗忘曲线参数库进行测试序列构建处理,生成对抗性评估序列;对知识状态预测模型进行模型压缩处理,生成轻量化知识追踪模型;将对抗性评...
  • 本申请涉及数据处理的技术领域,特别是涉及一种供应链大模型的混合精度量化方法及系统,收集供应链的原始监测数据,并将原始监测数据划分为训练集、验证集、以及测试集,利用训练集对卷积神经网络进行数据训练,并同步对卷积神经网络各层级进行层级精度的识别...
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