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  • 本申请涉及一种面向神经网络计算的可重构计算架构,包括多精度乘累加阵列、输入缓存区、权重缓存区和控制单元;多精度乘累加阵列包含多个锁存器和多个计算单元;控制单元用于从权重缓存区中存储的权重数据中确定当前计算所需的目标权重数据,并将目标权重数据...
  • 本申请属于人工智能的技术领域,公开了一种端侧模型量化误差控制方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取端侧AI模型中计算运算符的激活值统计信息,根据激活值统计信息,检测计算运算符的激活值分布是否发生偏移,以判断计算运算符的量化参数是否...
  • 本发明涉及多模态神经网络模型压缩领域,具体公开了提供一种基于因果推理的多模态模型压缩与蒸馏方法及系统,方法包括:构建综合因果发现模块,通过信息论度量、格兰杰因果分析和基于干预的验证识别多模态特征间的因果依赖关系;执行自适应压缩引擎,基于因果...
  • 本发明涉及神经网络学习技术领域,尤其涉及一种基于偏向性聚焦的自适应深度神经网络量化方法。首先基于预训练网络的批量归一化层构建查询‑键‑值形式的注意力机制,动态计算相关性权重,并利用权重修正生成器损失函数,从而生成逼近预训练分布的合成样本。进...
  • 本申请公开了一种梯度量化方法、装置及存储介质,涉及深度学习技术领域,包括:获取预设通信预算和神经网络模型的模型参数,并根据预设通信预算和模型参数定义优化目标;获取神经网络模型的模型训练数据中每层梯度在对应的比特宽度下的损失感知失真值;基于损...
  • 本发明公开了一种基于强化学习和剪枝影响率的大模型分层剪枝方法及系统,涉及大模型剪枝领域,获取任务数据集并划分为训练集、验证集、测试集,利用训练集开展多轮预训练以得到待剪枝大模型;构建强化学习分层剪枝模型,通过多轮剪枝操作与验证集验证获取模型...
  • 本发明属于机械故障检测领域,具体涉及一种基于脉冲神经网络的轴承故障诊断方法及故障自监测装置。该方法包括构建一个用于根据输入的轴承振动信号预测轴承的故障类型的脉冲神经网络;脉冲神经网络依次包括特征提取模块、多尺度注意力模块和分类器;特征提取模...
  • 本发明涉及深度学习相关技术领域,尤其涉及基于渐进式时空token选择的高效事件流时空表征学习方法,该方法通过空间token净化模块(STP)分析事件数据的时空一致性,剔除噪声和非事件区域,并通过时序token压缩模块(TTC)评估相邻帧间的...
  • 本发明涉及神经网络的结构技术领域,尤其为一种用于预测PCB板翘曲度的神经网络模型构建方法,方法包括:构建含历史PCB板设计参数材料属性及实测翘曲度的训练数据集;对数据清洗补缺失值归一化,提取应力集中系数热变形因子,形成标准化特征向量;建多输...
  • 本申请实施例提供了一种张量拼接方法、装置、设备、存储介质及程序产品,涉及人工智能技术领域,该方法包括:获取多个第一待拼接张量,第一待拼接张量的维度数量相同;基于第一待拼接张量的维度数量、设定拼接维度和第一对应关系,确定目标转换方法;针对每个...
  • 本发明公开了一种简并性结构启发的类脑持续学习方法及装置,包括:构建包含多个功能互补并行分支的重参数化块RepCLBlock;并替换现有架构的基础构建块,得到持续学习网络模型RepCLNet;对该模型进行学习训练;通过结构重参数化技术,将训练...
  • 本发明涉及人工智能领域,具体为一种基于残差学习的信息监督方法及相关设备,该方法包括基于残差学习架构获取深层语义信息;对所获取的深层语义信息进行处理得到监督信息;基于所述监督信息对浅层语义信息进行监督。本发明利用深层语义来反向监督相对低层语义...
  • 本发明属于环境监测与数据分析技术领域,公开了一种集成卷积神经网络与机器学习的TAG数据时间分辨率提升方法及系统,本发明创新性地开发了基于多模态机器学习的数据增强框架。通过融合卷积神经网络(CNN)的时序特征提取能力与机器学习模型的非线性映射...
  • 本发明公开一种基于压缩采样的二维波场重构方法,属于信号处理与传感器技术领域。该方法将二维波场原始时域信号表示为三维矩阵,通过伯努利分布随机采样矩阵进行随机采样,将三维矩阵降维为二维矩阵后,构建群稀疏感知卷积神经网络作为非凸优化求解器,处理复...
  • 一种装备体系后勤保障大模型训练方法、系统及存储介质,其包括获取装备体系后勤保障领域的多源异构数据;基于多源异构数据构建领域知识库,并基于知识抽取生成待训练大模型的训练样本;构建多阶段的指令模板;基于领域知识库与指令模板,对待训练大模型执行多...
  • 本发明公开了基于数据驱动的氨水喷入量预测方法,解决氨水喷量控制不准确等问题,其包括:实时采集获得特征变量数据和目标特征数据,采用滑动窗进行切分,并进行数据预处理;构建时序数据驱动模型;所述时序数据驱动模型包括长期编码器、短期编码器、时空融合...
  • 本申请公开了一种基于双通道增强的多模态跨区域融合情感分析方法,涉及图像和文本处理技术领域,该方法整合了四大核心模块:协同特征增强模块通过跨模态自注意力与噪声抑制池化动态强化文本表征;差分特征提炼模块借助多头自注意力精简辅助模态信息以补充文本...
  • 本发明提供的一种基于vLLM架构的多粒度大语言模型参数优化方法及系统,所述方法包括:获取待优化模型的参数数据集,其中,所述参数集合中参数用于表征所述待优化模型中候选文本组合输出的概率;将所述参数数据集输入预设评估工具,以构建评分对应的数学模...
  • 本申请提供一种航天器部组件共振峰预测模型的构建方法及预测方法,所述构建方法包括:获取航天器部组件在正弦振动试验中的测点加速度响应数据,构建用于预测共振峰的多任务学习模型,以及使用所述时频域特征向量对所述多任务学习模型进行训练。本申请提供的方...
  • 本发明提供了一种基于工业知识蒸馏的产品质量预测模型构建方法,包括以下步骤:采集多源工业数据,将其划分为包含质量标签的源域数据集和不包含质量标签的目标域数据集;构建教师模型,将工业知识与源域数据集中的数据进行融合,利用融合后的数据集训练教师模...
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