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  • 本申请公开了一种面向微处理器的神经网络优化方法,属于神经网络优化技术领域,所述方法为:通过为神经网络的每一个网络层结构生成若干条并行的单核精度分支,构建一个初始网络;基于预设的内存约束,通过检测所述单核精度分支在微处理器的内存占用情况,对所...
  • 本实施例公开了一种神经网络训练及图像分类方法、装置、设备、介质和程序产品,其中,神经网络训练方法包括:获取目标任务的训练图像数据,所述训练图像数据包括输入样本和所述输入样本对应的标签;通过基于脉冲神经网络SNN构建的视觉编码器对所述输入样本...
  • 本发明公开一种基于表征工程自适应引导的大模型生成内容可信修复方法,以解决现有大模型可信修复算法选择难、干预强度需自定义,且成本高、泛化性差的问题。该方法包括:构建AB Test形式可信修复样本集;提取正负样本在Transformer解码器层...
  • 本发明公开了一种基于电级联光电反馈激光器的深度时延储备池计算方法,采用的深度时延RC系统包括T型偏置器、半导体激光器和光电探测器;输入层的信号通过T型偏置器注入第一层储备池;激光器1输出的光信号经过光电探测器后分为三路,一路通过反馈时延环路...
  • 本发明公开一种可重构神经形态嗅觉传感忆阻器系统及其制备方法,涉及神经形态电子与智能传感技术领域,包括:传感计算模块,包括基于MXene@SnS22@PANI异质结构的忆阻器,所述忆阻器在气体刺激下表现为突触特性,在电脉冲刺激下表现为神经元特...
  • 本发明公开了一种基于半导体晶体管的记忆突触器件,包括衬底、栅电极、栅介质层、半导体沟道与电荷俘获层、源电极和漏电极;其中,栅电极设置在衬底之上,栅介质层设置在栅电极之上,半导体沟道与电荷俘获层设置在栅介质层之上,设置为兼具沟道导通和电荷俘获...
  • 本发明公开一种基于FPGA的负载平衡图卷积神经网络加速器架构。该架构建立在节点重编号算法之上,着重于优化负载均衡、数据共享、数据存储等方面,支持负载均衡的各项动态调度,实现了计算效率与能效比的协同优化。该架构通过将聚合过程和组合过程分离,分...
  • 本发明公开了一种基于可重配置近似乘法器的神经网络加速方法及装置,本发明方法包括神经网络模型各网络层量化后的权重数据划分为多个权重区间并进行近似乘法器单独替换,结合近似替换后的网络精度和乘累加计算量将所有权重区间排序为权重区间队列;针对权重区...
  • 本发明公开了一种基于均质集成OECT的AI调控高频人工神经装置,其包括集成在同一个柔性聚酰亚胺基底上的感受器模块、神经元模块和突触模块。感受器模块用于光、电、化学信号采集与转换;神经元模块用于信号放大与逻辑处理;突触模块用于信号存储与突触可...
  • 本申请涉及神经网络技术领域,特别涉及一种神经网络的混合量化方法、电子设备及存储介质。本申请实施例提供的方法通过对同一初始神经网络模型采用相同的量化方法,得到不同位宽的第一神经网络模型和第二神经网络模型。进行混合量化时,可以基于第一算子的类型...
  • 本发明提供了一种基于可编程场效应晶体管实现模拟域ELU激活函数的方法,属于神经网络加速器领域。该方法利用可编程场效应晶体管经预编程电容‑电压特性积分得到的响应电荷‑电压关系实现对输入电压的ELU激活,由电荷积分器将响应电荷线性地转换为代表激...
  • 本发明适用于人工智能与信号处理技术领域,提供了一种改进的Kolmogorov‑Arnold神经网络方法,包括以下步骤:构建基于KANs的神经网络基础结构,其中,网络边上的激活函数为可学习的B样条函数;将连续小波变换引入神经网络基础结构;构建...
  • 本发明提供一种优化神经网络中HardSwish激活函数曲线的方法,所述方法包括:S 1, 训练HardSwish激活函数人形检测模型:训练框架为PaddleDetection,网络为picodet_s_320_coco_lcnet,将优化自...
  • 本申请涉及人工智能技术领域,提供了基于生成对抗网络的图像处理方法,该方法包括:在预训练后生成器的级联残差密集块的最后一个残差密集块的输出端注入与当前特征图维度匹配的高斯噪声向量,根据初级映射关系生成初始高分辨率图像;将初始高分辨率图像输入判...
  • 本发明属于数据处理与深度学习技术领域,公开了一种用于CNN网络的数值表类数据预处理方法,包含数据采集、前期勘误、核心赋色、像素排序及图像输出五大模块。数据采集模块获取多来源多时间序列数值表原始数据;前期勘误模块将“无数据”“非合理值”分别标...
  • 本发明公开了一种通用预训练图结构大模型的构建方法和系统,属于图计算技术领域,包括:从多源文本属性图数据中构建包含文本属性子图和节点文本属性的样本集;采用基于欧拉路径的可逆序列化方式改进方式对图结构编码器进行预训练,得到图结构表征;采用文本特...
  • 本发明公开了用于端到端自动驾驶的高性能与高效视觉语言动作模型、自动驾驶方法及设备,第一,提出简易空间‑流式时序Transformer,将智能体查询和地图查询交互并与场景特征交互以建模空间特征,利用流式查询逐帧传播历史信息高效建模时序特征。第...
  • 本申请提供一种用于路径规划的改进TD3模型的训练方法和装置,通过在传统TD3模型中融合LSTM网络,形成包括:LSTM‑当前Actor网络、LSTM‑目标Actor网络、LSTM‑当前Critic网络、LSTM‑目标Critic网络的改进T...
  • 本发明公开了一种基于神经网络的磁芯损耗预测方法及相关装置,包括:获取待测磁芯的状态信息,所述待测磁芯的状态信息包括磁通量密度、幅值、温度及频率;对所述待测磁芯的状态信息进行预处理,得到预处理后的待测磁芯的状态信息;将所述预处理后的待测磁芯的...
  • 本公开提供了一种模型的训练方法、交易检测方法、装置、设备以及介质,涉及数据处理技术领域和金融领域。该模型的训练方法包括:将交易样本输入到预训练的教师网络中,确定教师网络的不同类型的多个中间层各自输出的样本特征,中间层包括教师网络的除输入层和...
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