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  • 本发明公开了一种基于CO浓度反演碳含量的燃烧碳损与热效率优化方法。它通过DSC数据库中CO浓度数据,分别对飞灰、炉渣含碳量进行反演,采用了可以在小样本中取得更优结果的KAN‑FM神经网络模型,基于反演结果对热效率值进行计算后,进一步得到CO...
  • 本发明公开了一种基于异构图神经网络的微网协同调度预测与安全校核方法,包括:构建异构图模型;通过仿真模拟生成不同的微网运行场景图;对每个场景图求解最优协同调度策略向量作为最优调度标签,生成“场景图‑最优调度标签”数据对的训练数据集,完成对图神...
  • 本发明公开了一种质量基础设施评价模型构建方法及系统,包括采集预设质量基础设施的计量校准数据和认证流程数据,对所述计量校准数据和所述认证数据进行预处理;根据认证流程数字化孪生对所述计量校准数据和所述认证流程数据进行数字化节点自校验,获得节点校...
  • 本发明公开了基于临床思维的启发式医学教育大模型微调方法及装置,包括基于临床教学数据和专家意见构建临床思维框架。本基于临床思维的启发式医学教育大模型微调方法及装置通过临床思维框架形成结构化的临床教学语料库,并基于临床教学语料库构建教师智能体—...
  • 本发明提供一种基于自适应对齐、选择与加权的双循环模型融合方法及系统,包括S1 : 模型增强:通过训练多个模型构建多样化模型池;S2 : 外循环自适应选择:基于验证集性能,通过三分搜索动态选择最优模型数量和子集;S3 : 内循环自适应对齐与加...
  • 本发明涉及时空智能与联邦学习技术领域,具体涉及一种面向跨领域异构时空智能的自演化联邦元学习方法,包括以下步骤:问题定义,基础建模;构建异构多源跨域联邦元学习机制;构建自演化动态联邦神经架构搜索;构建基于因果推理的联邦可解释性框架;将上述模型...
  • 本发明提供一种神经网络模型的生成方法、应用方法、训练装置、应用装置、存储介质和计算机程序产品。所述生成方法包括:压缩U型神经网络模型或其变体的编码阶段产生的特征图,其中,所述特征图通过跳跃连接来连接到所述U型神经网络模型或其变体的解码阶段,...
  • 用于对汽车电池是否适合进行分类的方法。本发明涉及一种用于对汽车电池是否适合于在非汽车应用中继续使用进行分类的方法,其中,在第一方法步骤中,从所述汽车电池的测量点,聚合针对行为模式模型的输入向量;在第二方法步骤中,借助于第一行为模式模型,基于...
  • 本发明公开一种基于U‑Net的一维恒星光谱降噪方法,所使用的降噪模型基于U‑Net网络构建,包括编码器和解码器;编码器包括多个编码层,解码器包括多个解码层,各个编码层与对应的解码层进行跳跃连接,并在跳跃连接中引入注意力门控机制;注意力门控机...
  • 本发明提供了一种模型生成方法、营销文本生成方法、装置和网络设备,其中,用于生成营销文本的模型生成方法包括:获取历史营销文本,生成训练数据集;对训练数据集中的原始数据进行加噪处理,生成第一数据;根据优势函数,利用扩散模型逐步对第一数据进行扩散...
  • 本申请实施例提供了一种控制方法和装置,以及电子设备,用以提高扩散模型的鲁棒性或运行效率。该方法用于控制扩散模型的运行,该控制方法包括:控制执行扩散模型的第一采样时间步,第一采样时间步采用第一随机性参数;控制执行扩散模型的第二采样时间步,第二...
  • 本发明涉及电子信号对抗攻击技术领域,特别是涉及一种基于时域注意力引导的语义注入目标对抗攻击方法及系统,首先将原始时域IQ信号和目标时域IQ信号分别输入至特征提取器进行中间层特征提取;其次以分类一致性和注意力稀疏性为优化目标生成最终原始注意力...
  • 本申请实施例涉及人工智能领域,并提供了一种基于多阈值并行触发的类脑脉冲神经元模型及其现场可编程门阵列硬件架构,该类脑脉冲神经元模型包括:膜电位更新模块、脉冲并行触发输出模块和膜电位复位模块,膜电位更新模块用于根据上一周期的膜电位和当前周期的...
  • 本发明提供了一种低功耗脉冲神经网络计算电路,包括脉冲数据编码模块、输入缓存及路由模块、乘加计算阵列、输出缓存及路由模块、神经元阵列、赢者通吃计算模块和计算迭代控制模块;当计算类型为通用计算模式时,关闭脉冲数据编码模块和神经元阵列;当计算类型...
  • 本发明公开了一种用于深度神经网络加速的自适应BFP量化方法及装置,本发明方法包括计算当前的张量采用当前的分块大小进行BFP量化时所有块的均方误差,如果均方误差小于等于量化误差阈值,则对当前的张量根据当前的分块大小进行BFP量化,结束并退出;...
  • 本发明提供一种模型微调算法中的缓存激活值的压缩方法、装置及设备,涉及计算机技术领域,该方法包括:获取模型微调算法中的缓存激活值及所述缓存激活值对应的压缩误差和异常值;根据压缩误差和异常值分布数量确定压缩方式;根据压缩方式对模型微调算法中的缓...
  • 本公开涉及深度学习加速器与深度学习加速方法。深度学习加速器包括控制器电路、处理元件阵列电路与存储器访问电路。控制器电路根据流量数据产生控制信号。处理元件阵列电路运行神经网络模型。神经网络模型中的计算层包括第一与第二路径。处理元件阵列电路还根...
  • 加速器可以包括执行神经网络中的深度学习操作的一个或多个数据处理单元。数据处理单元包括存储器和计算引擎。存储器可以包括存储体和时钟域交叉(CDC)缓冲器。每个存储体可以具有它自己的(一个或多个)CDC缓冲器。存储体可以被分组为存储体组。存储器...
  • 本申请关于一种数据处理方法、装置、芯片及存储介质,该方法应用于神经网络处理器,包括:获取目标矩阵的矩阵信息和对应的转换控制信息;目标矩阵是大语言模型中需要执行目标操作的矩阵,该目标操作包括分块操作和/或转置操作;基于矩阵信息对目标矩阵进行切...
  • 本申请提供一种可配置多层感知机硬件加速系统及方法,系统包括:输入数据处理模块、权重存储器、DSP打包计算单元、激活函数处理单元和输出模块;通过动态配置硬件架构,能够适配不同输入图片尺寸和通道维度,从而大幅提升了硬件加速器的通用性。同时,采用...
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