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  • 本申请公开了一种基于多模态意图识别的客服信息生成方法和系统,包括:获取客服会话数据,对所述会话数据执行异构数据分型操作;对分型后的各模态信息执行特征提取操作;建立各模态特征之间的语义桥接矩阵,进行层级注意力路由,输出意图标签;注入知识图谱,...
  • 本发明提供一种知识图谱的构建方法、装置和电子设备,方法包括:获取待处理的训练大纲文本;对训练大纲文本进行预处理,得到预处理后的训练大纲文本;对预处理后的训练大纲文本进行实体识别,得到实体识别结果;将预处理后的训练大纲文本和实体识别结果输入至...
  • 本发明提供一种基于自适应的知识图谱构建及用户数据分析方法,包括;获取职位推荐系统现有的知识图谱数据;从多源数据中抓取实时的职位信息数据;从职位信息数据中提取关键实体及实体之间的关联关系,生成对应于职位信息数据的第一知识图谱数据;将第一知识图...
  • 本申请涉及一种船舶焊接作业指导书生成方法、装置、设备和存储介质,涉及船舶制造技术领域。本申请通过大语言模型与船舶领域焊接工艺知识的深度融合,以多源数据融合为基础形成船舶焊接工艺知识库,通过大语言模型根据指导书生成需求检索所述船舶焊接工艺知识...
  • 本申请提供了一种知识图谱构建方法、装置、电子设备和存储介质,该方法应用于数据分析领域,该方法包括:调用预设的语言模型基于数据引导词提取待处理数据的实体数据集;调用语言模型基于实体数据集生成关系数据集;针对实体数据集进行跨源检索,以对数据引导...
  • 本发明提出一种人在回路学习增强的地理知识图谱对齐方法,涉及实体对齐技术领域,包括:基于RDGCN并聚合异构知识图谱的多跳邻居矩阵构建实体对齐模型,获取实体嵌入表示;采用聚类算法得到潜在的对齐实体对,并生成正样本和负样本,使用支持向量机模型识...
  • 本申请提供了一种利用大语言模型进行推理的方法、控制装置及存储介质,属于大语言模型技术领域。该方法包括:在目标大语言模型的推理过程中,将目标大语言模型的权重矩阵及输入数据分割为多个数据块;将所分割的多个数据块中的每个数据块依次加载到内存中,对...
  • 本发明公开了一种基于图结构的机器学习Pipeline生成与部署方法及系统,涉及机器学习自动建模技术领域。该方法包括:获取用户通过图形化界面设计的机器学习流程图,所述流程图中节点表示操作,边表示数据流;将所述流程图中每个节点映射到对应的算法,...
  • 本申请涉及计算机技术领域,公开了一种数据生成方法、电子设备、可读存储介质以及程序产品,能够高效产出高质量、覆盖广、适配复杂场景的智能体的工具调用数据,同时降低人工成本,为复杂场景的智能体训练提供支持。具体地,该方法可以构建与任务模型相关工具...
  • 本发明公开了一种求网络的反馈集的方法,涉及软件工程、逻辑电路设计以及社交网络技术领域,包括以下步骤:对于一个图GG,运用深度优先搜索算法寻找图GG的割边,若G有割边则删去割边;若图GG的最大度为0,流程结束,输出反馈集;若BB为孤立点,则删...
  • 本发明涉及一种基于图模型的通感算集群动态效能评估方法及装置,包括:获取通感算集群的多维度运行参数,并得到对应的高维特征向量;基于高维特征向量构建图模型,将图模型设计为融合动态贝叶斯网络DBN模型与时序图神经网络T‑GNN模型的混合网络结构;...
  • 本发明公开一种行业大模型微调方法、设备、介质及程序产品,通过采用Adapter微调策略,在客户端部署参数量较小、可训练的Adapter模块,实现在冻结基座模型参数的同时,仅交换轻量化的Adapter参数便能够对行业任务进行高效适配,有效缓解...
  • 本申请实施例提供一种联邦学习贡献评估方法和设备,对多个边缘计算设备进行分组,得到多个子联邦学习集。针对目标子联邦学习集,聚合目标子联邦学习集中的各边缘计算设备对应的模型更新信息,并基于更新后的全局模型在公共测试集上的性能指标,确定目标子联邦...
  • 本发明公开了一种基于一次性聚类与簇间原型对齐的联邦学习方法,该方法包括:首先,各客户端基于分发的同构代理模型计算并上传特征签名;服务器基于特征签名对客户端进行一次性聚类。在后续迭代训练中,服务器向各簇客户端分发对应的簇级别代理模型及全局类原...
  • 本申请涉及人工智能与联邦学习技术领域,特别涉及一种基于单比特随机投影的通信高效个性化联邦学习方法,该方法包括:从参数服务器中获取全局模型参数和公共随机种子;将客户端的本地模型参数初始化为全局模型参数,得到当前本地模型参数;基于公共随机种子和...
  • 本发明公开了一种神经网络模型个性化自监督纵向联邦学习方法,参与纵向联邦学习的各参与方在每个预训练轮次,采用对齐样本执行协同预训练,在每个预训练轮次的协同预训练之后,采用私有的无标签样本执行本地预训练;在预训练之后,各参与方通过私有模型的编码...
  • 本发明实施例公开了一种联邦学习中的梯度反演攻击方法、系统及介质,该方法包括:服务器端将初始化后的初始权重矩阵和初始偏置向量以及预先设计的卷积核参数下发至客户端;客户端根据初始权重矩阵、初始偏置向量以及卷积核参数采用本地训练数据对卷积神经网络...
  • 本发明属于机器学习技术领域,涉及一种异构联邦图学习方法和系统。其方法包括:在每个客户端中,构建全局共享的共生空间,并通过标签传播机制生成统一的目标语义原型;生成原型分配矩阵,并将其上传至服务器端;通过聚合每个客户端的原型分配矩阵,生成全局原...
  • 本申请公开了一种基于动态子网络调度的联邦学习方法及系统,涉及机器学习技术领域,本申请的方法包括:获取各移动终端上传的本地模型的费希尔信息值;根据所述费希尔信息值计算当前训练轮次的全局费希尔信息值;将所述全局费希尔信息值与预设费希尔信息阈值进...
  • 本发明公开了一种异构设备的个性化联邦学习方法及系统,利用本地模型对本地数据进行训练获得本地模型更新参数,使用模型分布转换器对客户端的模型参数到分布状态进行转换,获得输出的分布曲线及其曲线参数,得到全局分布参数,并根据模型分布转换器内嵌的最大...
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