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  • 本发明适用于知识图谱技术领域,提供了一种基于时空感知实体影响力增强的时空知识图谱构建方法,步骤如下:根据实体、关系与时空信息构建时空知识图谱;利用空间位置信息与时空四元组信息,获取空间相关实体与目标实体间的关系权重;结合时间因素对关系权重进...
  • 本发明公开一种面向人工意识的软硬件一体化智能平台,基于网状DIKWP模型构建,深度融合意图层学习机制与系统架构。平台整合数据、信息、知识、智慧及意图五层认知过程,意图层通过自适应学习动态调整系统目标与行为优先级,实现复杂环境下的自主决策优化...
  • 本发明属于电网智能问答领域,提供面向电网的交互式渐进式场景理解与智能问答方法及系统。方法包括接收用户与三维数据管理中心的交互信息,识别用户意图;动态调用分析引擎对用户意图中所关注的场景对象/区域,结合设计数据、竣工模型和设备台账来进行渐进式...
  • 本发明提供了面向多场景的软件开发业务域模型和技术域模型映射方法,包括:步骤一、知识图谱构建;步骤二、实体对齐与关系映射;步骤三、映射推理与预测;步骤四、更新与维护。本发明解决了基于规则的可维护性差、灵活性不足和维护成本高昂的问题,同时提升映...
  • 本发明公开一种基于NLP技术的轻量级知识图谱快速构建方法及系统,方法包括:预处理非结构化文本并分割为语义片段;采用无监督聚类结合轮廓系数确定最优聚类数量,得到语义关联片段簇;对片段簇执行分词、词性标注、NER及实体链接,提取实体与初始关系,...
  • 本发明公开了一种基于图文联合解析的多模态知识图谱构建方法及系统,涉及多模态信息处理与知识图谱构建领域,基于图文联合解析的多模态知识图谱构建方法主要包括:利用网络爬虫系统爬取异构数据源得到文献数据,并进行文献数据处理得到文本数据和图像数据,对...
  • 本发明公开了基于多模态知识图谱的标书智能解析与结构化方法及系统,其中涉及的方法包括:S1.获取标书内容、与建筑工程相关的技术资料;S2.对标书内容中的文本进行知识抽取,并构建多模态知识图谱;S3.对多模态知识图谱进行语义优化,得到更新后的多...
  • 本发明涉及人工智能AI与自然语言处理NLP技术领域,特别是一种基于结构化知识单元的知识密度计算方法,适用于大语言模型训练数据筛选、权重设计及知识增强场景下的知识量化与优化。提供一种通用、操作性强的知识密度评分方法,通过识别和统计文本中的知识...
  • 本发明公开了一种适用于含直流系统连锁故障链的搜索方法,属于电力系统技术领域,包括S1、前期数据准备和格式转换,包括收集电网全量基础数据和多格式数据统一转换;S2、构建含非直流特性的事故链模型;S3、设定故障搜索约束与终止判据,包括限定搜索范...
  • 本发明属于人工智能技术领域,涉及一种面向大语言模型的推理链动态解码约束压缩方法及系统,所述方法包括:1)对预训练大语言模型进行参数剪枝、量化或稀疏化,以获得待校准的压缩模型;2)将待处理的推理任务输入到预训练大语言模型中,采集预训练大语言模...
  • 本发明提供了一种在OpenHarmony上实现循环神经网络驱动的方法,包括以下步骤:搭建开发环境;模型开发;模型转换;驱动开发;驱动注册;实现动态加载机制;开发用户态应用;测试与调试。本发明的有益效果:利用反射推理和智能权重选择策略,根据场...
  • 本申请涉及计算机技术领域,公开了一种基于大语言模型多智能体的分片区块链联邦学习方法,包括:S1、客户端初始化;S2、动态分片调度与分配;S3、本地知识生成与上链;S4、智能体协作路由与知识获取;S5、知识融合与模型更新;S6、重复执行S3至...
  • 本申请实施例提供了一种基于联邦学习的全局训练方法和本地训练方法,其中,全局训练方法包括:向多个客户端分别下发全局训练参数;全局训练参数包括全局模块参数,全局模块参数用于指示每个客户端按照全局模块参数配置其本地联邦学习模块,每个客户端的本地联...
  • 本发明公开了一种基于有界无偏差分隐私保护的联邦学习方法及系统,主要解决现有技术不易实现隐私保护与模型性能权衡的问题。其实现方案包括:通过服务器构建教师‑学生蒸馏模型架构;对教师模型和学生模型进行本地训练,通过教师模型生成含类别关系的软标签指...
  • 本申请提供一种模型训练方法以及相关装置,方法应用于第一装置,第一装置执行M次该方法,方法包括:第一装置向第二装置发送第一数据集,第一数据集包括第一装置在第i轮训练的第一模型的输出数据,i为大于或等于0且小于或等于M的整数;第一装置接收来自第...
  • 本申请公开了一种用于知识图谱未知实体推理的模型蒸馏方法、装置、设备及介质,涉及人工智能与机器学习技术领域,包括:通过将知识图谱查询请求转换为文本提示和结构化查询,利用大语言模型生成语义嵌入并与结构化嵌入融合,学生模型预测初始候选实体。大语言...
  • 本发明公开了一种面向卷积神经网络的通用性能增强蒸馏方法,涉及人工智能技术领域。该方法先获取师生模型输出的特征图,经通道投影与激活生成重要性图,计算一致性与覆盖率两类互补空间增益;通过可学习像素级门控共识模块建模师生特征关联,自适应输出混合系...
  • 本发明涉及一种基于迁移学习的新型配电系统数据挖掘处理方法及系统,包括:采集源配电网以及目标配电网的多维运行数据,并对所述多维运行数据进行特征提取,构成各自对应的特征集合;对源配电网的负荷预测模型进行训练,得到训练后模型,对所述训练后模型进行...
  • 本发明公开了一种基于知识蒸馏与融合的雷达检测模型自进化方法,提出包括适应与强化两阶段的学习框架,构建自适应知识蒸馏算法模块,提取并压缩历史知识形成核心知识集,存储于知识缓冲区,再通过适应阶段快速学习新场景特征分布,提升新场景检测能力,并在强...
  • 本发明公开了一种序列到点模型的非侵入式用户负荷监测方法及系统,涉及非侵入式电力负荷监测领域,包括构建负荷分解网络结构模型,通过对公开数据集的有监督训练和验证完成对分解网络模型的预训练,通过对私有数据集的有监督训练完成模型的迁移学习,根据监测...
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