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  • 本发明公开了一种基于粒子群优化及多约束损失函数的样本划分阈值确定方法,属于机器学习与数据挖掘技术领域。该方法旨在解决固定阈值或分位数法划分样本时忽略数据分布、缺乏性能约束的问题。其步骤包括:获取模型的预测概率及真实标签;初始化粒子群规模、迭...
  • 本说明书实施例提供数据处理模型的训练方法、数据处理方法、问题处理方法,该数据处理方法包括:接收目标查询,并确定目标查询对应的至少一个初始查询结果;将目标查询与至少一个初始查询结果形成至少一个查询对,并将至少一个查询对输入数据处理模型;在数据...
  • 本发明涉及一种支持用户分类与节电评价的多维特征优选样本库构建方法,属于电力控制方法技术领域。本发明的技术方案是:基于结构标准化、特征语义对齐、主键融合与时序对齐策略对原始多源异构数据进行融合,并转换为结构统一的多源数据样本;从多源数据样本提...
  • 本申请涉及基于深度学习的未爆炸弹磁异常识别与定位方法。该方法包括:根据预设未爆炸弹的几何参数、物性参数和磁化率范围,通过磁异常理论进行正演模拟,获取预设平面磁异常数据,并对预设未爆炸弹磁异常区域的真实边界框和真实平面中心位置进行标注,得到带...
  • 本申请提供了一种多模态模型多任务统一训练方法及装置,该方法包括:根据本次训练的训练类型、任务类型以及本次训练所使用的训练样本数据集的数据属性信息中的至少一项,确定对训练样本数据集中训练样本数据进行结构化处理的目标数据格式模版;根据目标数据格...
  • 本发明适用于电力设备检测技术领域,提供了一种基于光谱特征分析的陶瓷绝缘子智能评估方法,方案通过120GHz高频激光获取光谱数据,同步采集环境和电气参数,提取10维光谱特征并融合为多模态特征向量;利用随机森林与XGBoost融合的集成学习模型...
  • 本发明涉及新能源发电功率预测技术领域,具体涉及一种基于动态特征筛选与注意力机制的风电超短期功率预测方法,包括以下步骤:S1,对监测数据滑动划窗,计算互信息,剔除低相关特征,生成动态特征集;S2,基于LSTM隐藏状态计算注意力权重,对特征加权...
  • 本发明涉及一种基于条件扩散模型的DAS噪声建模方法,属于分布式光纤传感数据处理技术领域。获取并分析DAS噪声数据,构建DAS‑条件扩散模型,模型训练与数据生成。本发明通过在扩散过程中融入DAS噪声的统计特性和条件约束,有效提升了生成噪声的物...
  • 本申请涉及一种基于用户申诉的共享车辆违章判定模型优化方法及装置,所述方法包括步骤获取用户的出行数据;利用违章判定模型对出行数据进行识别,获得违章判定结果;根据所接收的违章判定结果判断是否进行申诉;对申诉数据进行审核,获得申诉结果;当申诉成功...
  • 本发明涉及表格数据的标签噪声技术领域,基于距离度量的方法和基于神经网络的方法是目前常用的标签噪声筛选方法,这些方法难以区分决策边界附近的标注错误样本和类别模糊的困难样本;本发明通过分析样本与数据特征分布和由标签导出分布之间归属程度的差异性,...
  • 本发明提供一种基于子网络协同训练及动态选择的车载AI系统优化方法,涉及智能网联汽车技术领域。首先获取现有公开的自动驾驶数据集,并划分为训练集以及验证集;通过训练集对深度神经网络模型D进行预训练,获得智能网联车深度神经网络模型;然后应用多样化...
  • 本公开的实施例提供了一种基于AI模型的海洋观测数据质控方法及系统。应用于数据处理技术领域,所述方法包括:获取各类型的海洋观测数据的实时数值,通过预设的评估模型计算各类型的海洋观测数据的当前隐藏状态;计算各类型的海洋观测数据在预设的时间间隔后...
  • 本发明公开一种基于代理模型和局地观测指导的水文参数率定与区域化方法,涉及大尺度流域水文建模领域。该方法通过在多个观测流域生成参数样本、结合地理属性训练统一的代理模型,并利用进化算法生成候选参数集,结合局地观测数据采用多种指导性选择策略,从候...
  • 本发明公开了一种辐射源数据智能蒸馏方法及其应用,属于通信、无人机、人工智能领域。该方法通过采集并建立无人机数据集,构建基于实虚部分离的时频域综合抗干扰特征提取方法及CV‑ResNet分类模型,对数据预处理算法及分类模型进行模块一体化蒸馏,验...
  • 本发明提供一种地质构造解译模型构建方法、解译方法及设备,涉及地质解译技术领域。该地质构造解译模型构建方法包括:获取地质剖面图以及地质剖面图对应的地质构造解译数据;以地质剖面图为条件式生成对抗网络的输入,以地质剖面图对应的地质构造解译图为标签...
  • 本申请提供了一种内容处理模型的优化方法、装置、计算设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。该内容处理模型的优化方法包括:收集真实案例集合,所述真实案例集合包括正常案例和潜在风险案例;基于内容处理模型和预设的测试案例集合执行红队测试过程,以...
  • 本公开提供了一种数据处理方法、装置、设备、计算机程序产品和存储介质。该方法基于所获取的包括领域数据和通用数据的无监督训练数据集,针对目标领域的多种任务来构建监督数据,所构建的监督数据被划分为用于监督微调的微调数据集和用于直接偏好优化的偏好数...
  • 本申请公开模型处理方法、装置、存储介质以及电子设备,属于人工智能技术领域,包括获取训练样本集,其中的训练样本包括样本基础数据和样本参考数据,样本基础数据和样本参考数据包括目标任务对应的知识;基于第一模型使用第一训练样本的样本基础数据执行目标...
  • 本申请公开了一种本申请实施例的图文对数据生成方法、装置、设备、介质、产品及车辆,将原始数据中的第一数据输入到包含至少一个多模态大模型的教师模型,得到教师模型输出的与第一数据中的第一图像对应的高质量的第一描述文本,基于第一图像和第一描述文本,...
  • 一种模型训练方法、装置、设备及存储介质,属于人工智能技术领域。方法包括:获取在第一业务场景中收集的第一训练样本,以及在n个第二业务场景中收集的n个第二训练样本,第一训练样本包括与第一对象有关的第一样本数据和第一样本数据的标签结果,每个第二训...
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