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  • 本发明属于智能交通领域,涉及一种未来特征增强的车辆轨迹预测生成对抗方法,包括:条件信息学习步骤,完成历史与未来特征的联合建模;生成对抗训练步骤,采用CVAE‑GAN混合架构进行多模态轨迹预测;其中CVAE‑GAN混合架构包括编码器、生成器和...
  • 本公开涉及一种图文大模型的微调方法、装置、设备、介质以及产品,其方法包括:获取多个数据样本;各数据样本中包含图像数据和文本数据;通过多个数据样本对图文大模型进行蒸馏训练,得到第一输出特征;其中,第一输出特征包括图文大模型中各个网络层对图像数...
  • 本发明公开了一种基于动态logits调整的弱模型到强模型的知识迁移方法,包括以下步骤:1)获取具有同构架构、共享词汇表的大模型LLM和小模型SLM;2)根据任务场景对小模型进行微调后进行知识转移。本发明提出一种基于动态logits调整的弱模...
  • 本申请提供测试场景的风格迁移方法、装置、电子设备及存储介质,获取原始测试场景数据和目标风格的参考数据;原始测试场景数据包括自动驾驶测试场景中的各个场景元素;目标风格的参考数据包括目标风格的自然语言描述和目标风格的参考图像中的至少一种;从原始...
  • 本申请公开了一种用于跨边缘的联邦域增量学习方法、装置、介质和设备,通过采用基于K中心启发式的核心集回放算法,从第一旧域数据中筛选出核心样本集;采用弹性权重巩固与渐进式知识蒸馏的混合策略平衡新任务知识的学习与核心样本集的保留比重,得到特征平衡...
  • 一种基于属性约简的符号知识与数值知识协同蒸馏方法,包括:划分数据集;构建并训练教师模型;对训练集构建概念格并进行属性约简;提取符号规则;构建学生模型并生成初始的分类数据;构建数值与符号规则协同蒸馏损失函数并训练学生模型;测试学生模型分类效果...
  • 本发明涉及一种多粒度任务自适应共享的多任务协同适配方法,属于多任务学习领域,本发明通过建立信息组合树建立多粒度的任务共享特征信息,并设计任务注意力模块从树上提取对特定任务有益的特征信息,解决了现有多任务学习面临的任务间差异较大引起的优化困难...
  • 本发明提供基于迁移学习的新品水果原汁加工工艺智能迁移方法,通过工艺日志结构化建库、基于Transformer架构的工艺知识编码器、跨域特征空间映射网络、多任务损失联合优化和工艺窗口动态约束控制,实现对不同水果品类间的共性操作经验提取、工艺参...
  • 本申请的实施例公开了一种纵向联邦学习推演方法、装置、设备及介质,方法包括:AF网元作为VFL服务器发起纵向联邦学习推演服务,多个NWDAF作为客户端加入到纵向联邦学习推演服务中,并执行纵向联邦学习推演服务,在执行推演过程中,AF输出聚合得到...
  • 本发明公开了一种在极端数据异构场景下提升联邦学习鲁棒性的方法。服务器维护独立的全局辅助数据集与验证集,接收客户端上报的数据分布;针对每个上传的本地模型,识别其缺失或稀疏的目标类别,计算缺失严重度;从辅助集中筛选对应样本,自适应设定微调学习率...
  • 本发明公开了一种基于狄利克雷理想分布与动态衰减的联邦学习聚合方法。中央服务器广播浓度参数α,用于定义对称狄利克雷理想分布,其数学期望为均匀分布。各客户端在本地计算自身类别分布与均匀分布之间的KL散度,并据此生成分布质量权重,该权重随KL散度...
  • 本发明涉及电力负荷预测技术领域,公开了基于联邦学习的智能电网用电负荷预测系统及其方法,系统包括多个用户终端、多个边缘节点和云服务器,用户终端采集本地用电数据并训练本地模型,边缘节点通过知识蒸馏提取区域用电模式的抽象知识表征向量,云服务器基于...
  • 本申请公开了一种基于移动感知的车载联邦学习优化方法及系统,涉及车辆联邦学习的技术领域,本申请的方法包括:获取车辆的运动状态信息和网络状态信息;根据所述运动状态信息和所述网络状态信息得到参与联邦学习的目标车辆、模型稀疏率以及通信带宽;根据所述...
  • 本申请公开了一种面向边缘场景的基于时空量子联邦学习的预测方法,涉及联邦学习技术领域,利用时空数据构建边缘设备集群的时空图并计算时空关联矩阵,能够精准捕捉边缘数据的时空动态模式,突破传统方法忽视时空异构的局限;将每个客户端的本地模型参数编码为...
  • 本发明提供的基于梯度校正的联邦学习自适应优化方法及梯度校正器,涉及分布式机器学习领域。本发明通过获取各客户端上传的梯度向量,并逻辑解耦得到浅层特征梯度与深层语义梯度,接着执行冲突检测生成层级冲突掩码矩阵,然后执行弹性投影修正,同时引入惯性锚...
  • 本发明提供的基于自适应梯度修正的并行拆分学习方法、装置及系统,涉及分布式机器学习计算技术领域。本发明通过接收各客户端上传的中间层梯度,并将其划分为深、浅层梯度分量后,计算每个客户端梯度的一致性与综合排序得分,生成有序梯度队列;然后逐个引入梯...
  • 用于搜索神经网络架构的计算机实现的方法,其中所述方法包括:通过检查架构并利用所检查的架构在标记的训练数据上训练超模型,以及通过相对于所检查的模型的梯度来更新超模型的权重,训练(S21)超模型(1)。通过迭代执行以下步骤,基于至少两个性能指标...
  • 本发明提供了标注软件与训练平台的交互方法和系统,包括:训练平台从多个标注软件中获取标注工程列表,在人机交互界面上展示标注工程列表;训练平台将标注工程列表中的每一项进行数据解析,得到标注工程信息;训练平台从人机交互界面中选取任意一个标注工程;...
  • 本申请涉及汽车技术领域,公开一种用于智驾神经网络模型的编译方法,包括:识别智驾神经网络模型所需部署的行车场景;从算子融合策略库中选择与行车场景对应的目标算子融合策略;根据目标算子融合策略,构建智驾神经网络模型计算图中多个基础算子对应的复合算...
  • 本说明书实施例涉及一种表具测试策略制定方法、系统、测试方法,策略制定方法中:首先建立最小化指令总执行时长的第一目标函数、最大化指令执行总准确率的第二目标函数、最大化指令覆盖率的第三目标函数。进一步基于第一目标函数、第二目标函数、第三目标函数...
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