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最新专利技术
  • 一种基于跨受试者EEG数据的视觉刺激重建方法及系统
    一种基于跨受试者EEG数据的视觉刺激重建方法及系统_广东工业大学_202511025787.1
    本发明提供了一种基于跨受试者EEG数据的视觉刺激重建方法，涉及神经信号处理的技术领域。首先，获取不同受试者在视觉刺激任务下的EEG数据，并构建训练集。从训练集中提取客户端的本地训练数据集，对设置于该客户端上的本地视觉刺激重建模型进行训练，训...
    2026-02-26
  • 个性化联邦学习方法、装置、电子设备及存储介质
    个性化联邦学习方法、装置、电子设备及存储介质_海南大学_202510953821.5
    本申请公开了一种个性化联邦学习方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器学习技术领域，通过在中心服务器聚合来自多个客户端的本地原型，构建出更为安全且泛化能力强的全局原型，不仅有效保留了跨客户端的共享信息，还能防止原型数据被重构还原。为了提高本...
    2026-02-26
  • 元数据驱动的业务功能模型微调方法、装置、设备及介质
    元数据驱动的业务功能模型微调方法、装置、设备及介质_中国铁塔股份有限公司江苏省分公司_202511704555.9
    本申请涉及元数据管理与AI模型优化技术领域，公开了一种元数据驱动的业务功能模型微调方法、装置、设备及介质，方法包括：从业务功能元数据提取业务特征生成特征向量，建立业务特征维度与模型网络层的映射规则以确定特征向量的各特征值与通用模型各网络层的...
    2026-02-26
  • 一种面向标签感知公平性的异质图神经网络训练方法
    一种面向标签感知公平性的异质图神经网络训练方法_桂林电子科技大学_202511463766.8
    本发明属于机器学习领域，更具体地涉及一种面向标签感知公平性的异质图神经网络训练方法。本发明针对现有图神经网络在不平衡的异构图数据下，少数类节点信息稀缺而面临性能下降的问题，首先设计了一种超图嵌入方法，在节点特征空间中寻找少数类节点与其语义最...
    2026-02-26
  • 一种基于图提示学习的图模型微调方法
    一种基于图提示学习的图模型微调方法_重庆邮电大学_202511188510.0
    本发明涉及一种基于图提示学习的图模型微调方法，旨在解决图模型预训练任务与下游任务目标不一致的问题，提升节点分类和图分类等任务的性能。该方法首先利用重启随机游走采样图数据，并通过图级对比学习预训练模型以充分挖掘图表征能力。其次，针对下游节点分...
    2026-02-26
  • 基于数据增强策略的大模型知识蒸馏集成校准方法及系统
    基于数据增强策略的大模型知识蒸馏集成校准方法及系统_国网上海市电力公司_202511152109.1
    本发明涉及一种基于数据增强策略的大模型知识蒸馏集成校准方法及系统，方法包括如下步骤：构建多场景数据增强模块，通过混合增强对原始数据集执行数据增强策略组合，生成覆盖不同异常场景的训练子集；利用所述训练子集训练多教师模型，每个教师模型对应至少一...
    2026-02-26
  • 一种面向边缘计算的动态神经网络树持续学习方法及装置
    一种面向边缘计算的动态神经网络树持续学习方法及装置_浙江大学_202511143633.2
    一种面向边缘计算的动态神经网络树持续学习方法及装置，其方法包括：(1)域适应阶段：通过自适应地水平扩展域适应(DA)模块，将新任务数据的特征与目标域对齐，以消除域差异的影响；(2)类感知学习阶段：将域对齐后的特征输入神经网络树，通过基于置信...
    2026-02-26
  • 基于联邦学习与差分隐私的跨境需求预测方法和装置
    基于联邦学习与差分隐私的跨境需求预测方法和装置_深圳市明心数智科技有限公司_202511686657.2
    本申请涉及基于联邦学习与差分隐私的跨境需求预测技术领域，揭示了一种基于联邦学习与差分隐私的跨境需求预测方法和装置，其中，方法包括：通过特征分离技术与动态差分隐私机制的协同设计，在联邦学习框架下实现了用户身份信息与业务特征的完全脱钩，从根本上...
    2026-02-26
  • 基于易混淆类别特征注入的泛化对抗样本组生成方法
    基于易混淆类别特征注入的泛化对抗样本组生成方法_中国人民解放军32801部队_202511264435.1
    本发明涉及一种基于易混淆类别特征注入的泛化对抗样本组生成方法，属于计算机视觉领域的对抗攻击技术领域。本发明在生成面向类别的泛化扰动样本组过程中引入易混淆类别特征向量方向上的类扰动更新动量，该类扰动更新动量使对抗样例向相邻的易混淆类别更快地更...
    2026-02-26
  • 基于动态梯度的差分隐私保护方法和系统
    基于动态梯度的差分隐私保护方法和系统_中国人民解放军网络空间部队信息工程大学_202511214634.1
    本发明公开基于动态梯度的差分隐私保护方法和系统，该方法包括：步骤一：在目标神经网络模型的训练过程中实时监测反向传播的梯度特征，并基于所述梯度特征计算动态敏感度缩放因子；步骤二：基于三级递进式判定方法识别目标模型中网络层级的类型；步骤三：根据...
    2026-02-26
  • 黑盒环境下对抗样本评估方法、装置、设备及程序产品
    黑盒环境下对抗样本评估方法、装置、设备及程序产品_中国移动通信有限公司研究院_202511183328.6
    本申请涉及人工智能安全领域，提供一种黑盒环境下对抗样本评估方法、装置、设备及程序产品。该方法包括：获取目标模型的定向查询请求，生成对抗样本；根据对抗样本，分别利用目标模型和代理模型，得到基于目标模型得到的第一概率分布和基于代理模型得到的第二...
    2026-02-26
  • 文本强化学习方法、装置、电子设备、计算机存储介质
    文本强化学习方法、装置、电子设备、计算机存储介质_成都开心音符科技有限公司_202511706127.X
    本申请提供一种文本强化学习方法、装置、电子设备、计算机存储介质，涉及文本强化学习技术领域，应用于文本生成模型。所述方法包括：确定待分析语句中一个或多个目标词汇，根据所述目标词汇生成替换词集合；将所述待分析语句中的所述目标词汇替换为当前候选替...
    2026-02-26
  • 虚幻引擎驱动的多智能体强化学习训练方法、系统、设备及介质
    虚幻引擎驱动的多智能体强化学习训练方法、系统、设备及介质_武汉码路宽数字科技有限公司_202511551254.7
    本申请涉及虚幻引擎驱动的多智能体强化学习训练方法、系统、设备及介质。所述方法包括：获取多智能体的核心属性数据，包括实时通信带宽、初始通信拓扑配置、训练阶段进度、单智能体计算能力及集群整体计算负载状态；对实时通信带宽与初始通信拓扑配置进行分析...
    2026-02-26
  • 一种强化学习采样方法及相关装置
    一种强化学习采样方法及相关装置_科大讯飞股份有限公司_202511346119.9
    本申请公开了一种强化学习采样方法及相关装置，涉及计算机技术领域，包括：获取待串行采样的多个查询数据，多个查询数据为多个不同的请求批次或同一请求批次内的多个不同的查询请求，获取多个查询数据各自的奖励计算预估时长，按照多个查询数据各自的奖励计算...
    2026-02-26
  • 一种多模态模型后训练方法及装置
    一种多模态模型后训练方法及装置_上海稀宇科技有限公司_202511267433.8
    本发明公开了一种多模态模型后训练方法及装置，该方法包括：基于多模态模型后训练的训练步骤及训练任务类型，对多模态模型中的第一训练模型的模型参数进行激活，对第二训练模型的模型参数进行参数冻结；基于第一训练模型及第二训练模型对训练数据进行预测输出...
    2026-02-26
  • 基于MADDPG算法的多智能体障碍物环境下协同围捕
    基于MADDPG算法的多智能体障碍物环境下协同围捕_湖南科技大学_202511265232.4
    本发明公开了一种基于MADDPG算法的多智能体障碍物环境下协同围捕，首先，在策略网络中引入长短期记忆网络层，以利用观测序列的时序特征提升决策质量；其次，在经验回放模块对长度为T的轨迹序列按末端时序差分误差加权，并通过指数衰减向前传播，以保证...
    2026-02-26
  • 基于有模型离线强化学习的自动驾驶路口通行方法及装置
    基于有模型离线强化学习的自动驾驶路口通行方法及装置_北京科技大学_202510996817.7
    本发明公开一种基于有模型离线强化学习的自动驾驶路口通行方法及装置，涉及智能驾驶技术领域。方法包括：搭建路口交通场景仿真环境，采用预定义的真值轨迹，获取离线专家数据；构建初始的世界模型；采用离线专家数据对初始的世界模型进行训练，输出训练好的世...
    2026-02-26
  • 替代交通票务的推荐模型训练方法、推荐方法及程序
    替代交通票务的推荐模型训练方法、推荐方法及程序_浙江飞猪网络技术有限公司_202511316328.9
    本申请实施例提供一种替代交通票务的推荐模型训练方法、推荐方法及程序，其中训练方法包括：基于替代交通票务的历史推荐数据，构建训练包；所述训练包包括多个示例，所述示例为替代交通票务搜索方案；确定所述训练包对应的示例级目标特征信息；以及，确定所述...
    2026-02-26
  • 基于动态权重融合的统一监督微调与强化学习训练方法
    基于动态权重融合的统一监督微调与强化学习训练方法_青岛蚂蚁机器人有限责任公司_202511251269.1
    本申请提出一种基于动态权重融合的统一监督微调与强化学习训练方法，属于人工智能领域。基于动态权重融合的统一监督微调与强化学习训练方法，基于统一SFT与RL训练目标以平衡知识模仿与策略探索，从而达到提升训练稳定性的目的。包括下述实施步骤：步骤(...
    2026-02-26
  • 一种结合冻结机制的异构集群混合并行训练方法及系统
    一种结合冻结机制的异构集群混合并行训练方法及系统_东南大学_202511690946.X
    本发明公开了一种结合冻结机制的异构集群混合并行训练方法及系统，属于神经网络技术领域。本发明结合目标异构硬件集群的特性，预测模型中各层在不同类型硬件上的不同硬件上的计算时间和存储需求；采用动态规划求解最优的流水线分割与数据并行配置，得到混合并...
    2026-02-26
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