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  • 本发明属于信息技术领域,具体涉及一种基于表征子空间解耦的柔性图对比学习方法与装置。该方法包括:获得原始图的增强视图;根据增强视图,利用图编码器获得节点表征向量;将节点表征向量解耦到不同子空间;通过混合原始样本生成混合样本,通过子空间中混合样...
  • 本申请提供基于多层图注意力机制的QoS预测方法、系统及设备,该方法包括:将基于用户上下文图生成的用户嵌入矩阵和基于服务上下文图生成的服务嵌入矩阵输入QoS预测模型,通过第一多层图注意力网络对用户嵌入矩阵进行特征聚合得到待测用户节点的第一特征...
  • 本发明公开了一种基于动态图学习与生成对抗网络的海空目标轨迹预测方法、装置及介质,属于海空目标轨迹预测技术领域,包括步骤:S1:数据预处理;S2:动态图学习与生成对抗网络GAN训练,通过动态图结构实时建模特征维度关联性,利用GAN模块生成对抗...
  • 本发明公开了一种基于图卷积网络的旅游景点推荐方法及系统和存储介质,涉及人工智能技术领域为解决现有方法难以有效识别用户偏好与景点特征之间的潜在关联,限制了推荐结果的个性化和精准度的问题。包括:步骤S1、采集游客的历史浏览记录数据、游客的特征数...
  • 本发明涉及模型版本控制与迭代追踪技术领域,具体涉及一种AI模型训练与版本迭代过程的图谱化管理方法,包括以下步骤:将各模型的模型版本元信息作为节点,基于节点、第一类边以及第二类边构成双拓扑依赖关系网络;以所述双拓扑依赖关系网络为输入,利用第一...
  • 本发明涉及基于超球面分层对比学习的图节点表示方法,属于人工智能与图表示学习技术领域。现有的图对比学习方法往往缺乏有效的分散约束,容易导致节点表示塌缩,从而削弱不同类别节点的区分能力。为解决上述问题,提出了本发明,具体而言,首先通过图神经网络...
  • 本发明公开了一种智慧建设中模块化内容推送方法,包括步骤:S1.部署边缘数据捕获模块以毫秒级采样频率采集作业行为数据与环境状态数据;S2.进行低延迟预处理并构建动态上下文矩阵,采用异构图聚类与时空标注融合算法生成可变结构模块候选集;S3.利用...
  • 本发明公开了基于深度语义分析与多模态法律知识图谱的地方立法合规性智能检测系统及方法,涉及计算机技术与法律交叉技术领域,所述方法包括:构建法律知识图谱;设计具备动态权重调整机制的多维规则子库;利用基于Deepseek的大语言模型构建法律条文进...
  • 本发明公开了针对文本生成的MoE模型专家动态分组训练优化方法及系统,该方法首先获取多领域文本数据生成对应的向量表示,输入MoE模块中,门控机制根据输入动态选择专家进行计算。其次构建专家分组性能评估模型,在MoE模型中进行专家分组动态调整,得...
  • 本申请提供了一种多源数据的多任务预测方法、装置、设备和存储介质,方法包括:从不同的数据源获取多源数据,根据特征类型,对多源数据进行分类;通过特征工程对分类后的多源数据进行特征处理,得到融合特征向量;通过预测模型中的基础网络,对融合特征向量进...
  • 本发明公开了一种基于Seq2Seq网络模型的核电传感器数据重构方法及系统,属于核电传感器的智能运维技术领域。首先通过PCtran核电站仿真平台获取了稳态正常运行数据和故障状态数据;采用copula熵作为相关性度量方法,在稳态工况下识别出与目...
  • 本发明公开了一种基于MBBO‑LSTM模型的短期电力负荷预测方法,属于电力智能调度与决策支持技术领域;该方法利用电力负荷历史数据与多特征气象参数耦合的时间序列作为输入;依靠自适应改进LSTM网络模型与MBBO算法集成的深度学习模型,对多维度...
  • 本发明涉及一种多元时间序列异常检测方法,使用的异常检测模型包括U‑Net编码器、U‑Net解码器、时序特征记忆模块和空间交互感知模块。在U‑Net编码器中的权重标准化的一维卷积层进行多尺度时序特征提取,得到多级编码特征;在时序特征记忆模块中...
  • 本发明公开了基于DAI‑LSTM‑AT模型的海上风速预测方法,涉及气象预测与人工智能技术领域,该方法包括:获取目标区域的气象网格再分析数据以及目标点位置的浮标观测数据;根据气象网格再分析数据,对浮标观测数据进行高度换算和时间对齐处理,并对气...
  • 本公开提供一种多头注意力处理方法、相关装置和介质,方法包括:将输入矩阵分成第一数目个子块,并分别交由第一数目个处理单元执行第一线性变换,得到第一数目个第一变换后子块;对与第一数目个处理单元对应的第一数目个第一变换后子块进行子块变换,得到与每...
  • 本申请公开了一种模型训练方法及图像检测方法、装置、电子设备、存储介质,其中,模型训练方法包括:构建第一模型;第一模型通过在第二模型上添加第一网络、第二网络、第三网络及第四网络得到;第二模型表征已完成训练的且用于基于输入图像的卷积特征对输入图...
  • 本申请实施例公开了一种模型训练方法,所述方法包括:获取样本业务类型、物理层的历史测量信息和数据链路层的历史服务质量信息;构建初始资源分配模型,并针对所述初始资源分配模型设置状态信息、动作信息和奖励信息,得到设置后的初始资源分配模型;基于所述...
  • 本发明提供基于偏好数据的大语言模型动态路由方法,属于大语言模型技术领域;将LLM路由建模为分类问题;路由器RouteLLM基于构建的人类偏好数据,学习胜率预测模型;训练模型:评估训练结果;定义指标;将自然语言形式的用户查询q提交到路由中,路...
  • 本发明属于石化设备技术领域,公开了一种长尾分布下信号文本数据生成与双模态融合持续学习方法,该方法包括:构建基于Transformer架构和Longformer编码器的信号生成扩散模型,然后评估生成信号与真实文本的语义相似度、构建基于语义筛选...
  • 本发明提供了神经网络的训练方法、装置、设备及介质,其方法包括以下步骤:步骤一、获取图像、语音或文本类型的训练数据,并进行归一化、特征提取处理。本发明通过制备三端二维光电突触器件,支持单/双输入模式,实现光脉冲序列与栅极电信号序列的协同调控,...
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