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最新专利技术
  • 一种基于模型预测扩展的价值函数训练方法
    一种基于模型预测扩展的价值函数训练方法_南京信息工程大学_202511831664.7
    本发明公开了一种基于模型预测扩展的价值函数训练方法，步骤包括：Actor网络输入环境状态，通过神经代价映射输出代价参数，传递至末端集成的可微分MPC模块；可微分MPC模块在预测时域内求解凸二次规划问题，产生未来的预测状态、动作与奖励，传递至...
    2026-03-02
  • 基于无穷度量误差的智能体对抗鲁棒方法、装置及智能体
    基于无穷度量误差的智能体对抗鲁棒方法、装置及智能体_中国科学院大学_202511142920.1
    本公开提供了一种基于无穷度量误差的智能体对抗鲁棒方法、装置及智能体，包括：初始化智能体的策略网络和价值网络；根据策略网络、价值网络和一致对抗鲁棒目标的软版本进行迭代，直到最大迭代次数，确定新的策略网络：在迭代更新策略网络后，智能体在对抗环境...
    2026-03-02
  • 一种基于动态动量衰减的对抗攻击方法
    一种基于动态动量衰减的对抗攻击方法_贵州大学_202511340720.7
    本发明设计一种基于动态动量衰减的对抗攻击方法，旨在提高对抗样本在深度神经网络中的迁移性，从而实现对深度神经网络的攻击。该方法根据连续扰动之间的变化程度自适应调整动量系数，在攻击初期保持较强探索能力，在后期逐步增强扰动的稳定性，从而实现更合理...
    2026-03-02
  • 基于语义问答的模型训练方法、装置、设备及存储介质
    基于语义问答的模型训练方法、装置、设备及存储介质_三六零数字安全科技集团有限公司_202511350579.9
    本申请公开了一种基于语义问答的模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，公开了方法包括：构造原始样本对应的对抗样本；在将原始样本的问题文本信息和对抗样本的问题文本信息分别输入至待训练的语义问答模型中后，获取语义问答模型中每一...
    2026-03-02
  • 一种基于显著区域优化的稀疏对抗攻击方法
    一种基于显著区域优化的稀疏对抗攻击方法_内蒙古科技大学_202511416871.6
    本发明涉及对抗攻击方法技术领域，公开了一种基于显著区域优化的稀疏对抗攻击方法，包括以下工作步骤：步骤一：显著区域提取，采用RMFormer模型对原始图像进行处理，确定图像的显著区域；步骤二：对显著区域图像进行高斯滤波等。本发明的稀疏对抗攻击...
    2026-03-02
  • 一种双阶段解耦的对抗鲁棒训练方法
    一种双阶段解耦的对抗鲁棒训练方法_北京邮电大学_202511441864.1
    一种双阶段解耦的对抗鲁棒训练方法，属于对抗样本领域，包括：表征学习：设定类间隔，对真实类通道施加类间隔，采用类间隔损失计算本轮预测得分向量；进行延迟重加权；根据当前数据批次计算阶段一的损失函数并更新本轮模型参数，重复直到训练周期大于阶段分界...
    2026-03-02
  • 基于合作博弈的对抗引导多智能体强化学习方法及系统
    基于合作博弈的对抗引导多智能体强化学习方法及系统_西安交通大学_202511443952.5
    本发明属于多智能体强化学习领域，公开了一种基于合作博弈的对抗引导多智能体强化学习方法及系统，通过在集中训练框架中融合行为克隆预训练、生成式对抗模仿学习判别器及内在好奇心模型，构建自适应对抗探索机制提升多智能体协同效率。采用本方法同步攻克了三...
    2026-03-02
  • 一种数据处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品
    一种数据处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品_腾讯科技(深圳)有限公司_202410868814.0
    本申请提供了一种数据处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，应用于云技术、人工智能、智慧交通、目标检测和数据分类等各种数据集压缩场景；该数据处理方法包括：基于待压缩数据集对第一待训练模型进行训练，得到目标数据处理模型，...
    2026-03-02
  • 模型训练方法、装置、设备及存储介质
    模型训练方法、装置、设备及存储介质_顺丰科技有限公司_202511093322.X
    本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种模型训练方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取第一模型的第一输入数据和第一输出数据；将第一输入数据作为第二样本输入数据输入第二模型，获取第二模型输出第二输出数据；基于第一输出数据和第二输出数据，...
    2026-03-02
  • 模型迁移学习方法、装置、设备、介质及计算机程序产品
    模型迁移学习方法、装置、设备、介质及计算机程序产品_中移互联网有限公司_202511287685.7
    本发明公开了一种模型迁移学习方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，所述方法包括：获取目标任务的特征数据，并根据语义类别对所述特征数据进行标注，得到语义标注数据；根据所述语义标注数据构建图结构，生成语义网络图结构；基于所述目标任务，对所述语...
    2026-03-02
  • 一种多模态模型调整方法、设备、介质及产品
    一种多模态模型调整方法、设备、介质及产品_联通(上海)产业互联网有限公司_202511346999.X
    本发明公开了一种多模态模型调整方法、设备、介质及产品。该方法包括：获取输入图像和文本数据；根据输入图像和文本数据生成输入向量；获取初始待调多模态模型，其中，初始待调多模态模型包括：目标网络层，所述目标网络层为待调网络层；将所述目标网络层对应...
    2026-03-02
  • 基于大小模型协同的多模态大模型联合建模方法和装置
    基于大小模型协同的多模态大模型联合建模方法和装置_北京航空航天大学_202511350297.9
    本公开的实施例公开了基于大小模型协同的多模态大模型联合建模方法和装置。该方法的具体实施方式包括：基于公共数据集利用大模型对小模型进行蒸馏，确定出蒸馏后的小模型；将蒸馏后的小模型分别使用不同垂域的数据集进行训练，确定出不同垂域的小模型；将不同...
    2026-03-02
  • 模型优化方法、程序产品及电子设备
    模型优化方法、程序产品及电子设备_杭州网易云音乐科技有限公司_202511357521.7
    本公开提供了一种模型优化方法、程序产品及电子设备，涉及计算机技术领域。该方法包括确定待优化的多任务模型；根据当前批次数据，确定所述待优化的多任务模型中每个任务对应的门控权重；根据所述每个任务对应的门控权重进行多任务梯度协同优化处理，确定所述...
    2026-03-02
  • 一种图神经网络增量更新的数据处理方法及系统
    一种图神经网络增量更新的数据处理方法及系统_宏景科技股份有限公司_202511605531.8
    本申请公开了一种图神经网络增量更新的数据处理方法及系统，该方法包括：确定图神经网络的多个输出数据中的非合理数据；根据与非合理数据对应的数据血缘图谱，确定图神经网络中的多个候选优化节点和多个侯选优化边；根据图神经网络的结构参数确定各候选优化节...
    2026-03-02
  • 一种多模态大语言模型微调方法、系统、设备及介质
    一种多模态大语言模型微调方法、系统、设备及介质_北京流金岁月传媒科技股份有限公司_202511805984.5
    本申请涉及一种多模态大语言模型微调方法、系统、设备及介质，属于人工智能与计算机视觉交叉技术领域，微调方法包括：获取原始业务场景图像并进行预处理，得到预处理图像；通过标注工具对预处理图像中的实体目标进行边界框坐标标注及语义标签定义，输出结构化...
    2026-03-02
  • 基于状态感知的LoRA训练容错方法
    基于状态感知的LoRA训练容错方法_湖南磐云数据有限公司_202511831868.0
    本发明涉及机器学习训练容错技术领域，公开了基于状态感知的LoRA训练容错方法。该方法包括通过传感器网络采集训练指标，构建时序知识库并自适应调整采样频率；利用历史数据生成状态变化趋势基线，通过偏离度比较初步识别异常。针对异常行为，融合其梯度频...
    2026-03-02
  • 模型分布式训练的方法、装置、设备及存储介质
    模型分布式训练的方法、装置、设备及存储介质_中国电信股份有限公司技术创新中心_202511253394.6
    本申请公开了一种模型分布式训练的方法、装置、设备及存储介质，应用于分布式集群中的管理节点；其中方法包括：获取分布式集群中的多个计算节点分别的多个资源状态数据；多个资源状态数据用于从不同维度反映计算节点的当前运行状态和性能；针对各计算节点，在...
    2026-03-02
  • 一种基于全局原型引导的联邦学习方法及系统
    一种基于全局原型引导的联邦学习方法及系统_南方电网科学研究院有限责任公司_202511271185.4
    本发明公开了一种基于全局原型引导的联邦学习方法及系统，该方法包括：服务端向本地客户端发送全局模型和全局原型；本地客户端利用全局原型进行再平衡对比学习，并更新局部模型；本地客户端生成平衡对抗正原型实例集并再训练分类器；本地客户端计算局部原型并...
    2026-03-02
  • 基于动态全局原型聚合和分类器选择的异构联邦学习方法
    基于动态全局原型聚合和分类器选择的异构联邦学习方法_黑龙江大学_202511397638.8
    本发明提出基于动态全局原型聚合和分类器选择的异构联邦学习方法，属于机器学习技术领域，为解决联邦学习中全局分类器共享与客户端个性化需求之间存在固有冲突，以及因简单加权平均聚合局部原型而导致全局原型次优、特征表示失真的问题，包括：S1：构建基于...
    2026-03-02
  • 一种自适应差分隐私与模型剪枝的联邦学习优化方法
    一种自适应差分隐私与模型剪枝的联邦学习优化方法_安徽师范大学_202511415810.8
    本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种自适应差分隐私与模型剪枝的联邦学习优化方法，包括以下步骤：步骤S1：服务器向各客户端分发当前全局模型；步骤S2：客户端基于本地数据集对所述全局模型进行训练，生成个性化模型，并对所述个性化模型执行第一阶段...
    2026-03-02
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