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  • 本发明提供一种面向存算一体的残差网络数据处理方法、装置及介质,该方法:根据各个残差结构的残差结构信息,确定共享稀疏权重矩阵、每个残差结构对应的索引矩阵表和单位矩阵,将共享稀疏权重矩阵部署在存算阵列单元上,再根据每个残差结构中各个卷积层的的输...
  • 本申请涉及一种基于特征反向重建的分层解耦训练方法及装置,其中,方法包括:在高度耦合的E2E模型中间引入监督信号,用于解耦分层训练E2E模型,相比使用BP整体优化,解耦训练所需显存更低,且本申请的适用性强,具有计算简单,使用方便的优点;此外,...
  • 本发明提供了一种卷积算子部署方法、装置、设备、存储介质和程序产品,涉及计算技术领域,所述卷积算子部署方法包括:针对一个卷积核中的权重值进行拆分,得到卷积核拆分信息;卷积核拆分信息包括N个初始权重值组合,对每个初始权重值组合分别进行复制,得到...
  • 本申请公开了一种模型训练方法及数据检测方法。其中,模型训练方法包括:利用神经网络模型确定训练样本中的目标样本的模型预测值;在目标样本的真实值与目标样本的模型预测值之间的差异小于预设阈值的情况下,根据真实值与模型预测值之间的均方误差和对数双曲...
  • 本发明公开了一种配网设备状态评价方法、装置、电子设备及介质,涉及配电领域,为了保证配网设备状态评价的准确性,本方案选择采集配网设备的历史多源数据,且历史多源数据包括历史运行参数、历史环境数据以及历史维护记录,其中,历史运行参数对应着配网设备...
  • 一种基于时空特征复用的深度学习生成模型加速系统及方法,包括:时空特征缓存模块、令牌空间聚类模块、代表性令牌计算模块、特征传播更新模块和接口与集成模块,通过计算‑聚类‑传播机制,打破了以往必须计算全部令牌才能对全部令牌进行更新的思维定式,即在...
  • 本申请涉及机器人与人工智能交叉技术领域,特别是涉及一种基于AI智能体的机器人协同式自主决策能源管理方法及系统,所述系统包括:边缘感知模块,用于实时采集包括能源数据、环境参数及设备工况的原始数据并进行预处理,得到状态数据;通信模块,用于在所述...
  • 本发明提供一种基于频域‑空域联合蒸馏的高效掩码自编码器预训练方法,包括以下步骤:获取输入图像批次,生成掩码矩阵、恢复索引和保留索引;进行前向传播生成教师编码器中间层特征和教师解码器特征;生成学生编码器对应中间层特征;通过自适应特征投影器将学...
  • 本发明公开了一种多模态注意力图像描述生成方法及系统,属于图像数据处理技术领域,该方法的实现包括构建双向注意力残差连接网络和构建基于动态衰减因子的注意力机制,构建双向注意力残差连接网络包括:特征同维化投影,双向注意力计算,特征融合与残差保护;...
  • 本申请涉及芯片技术领域,提供一种基于存算一体阵列的自注意力机制实现方法以及装置。所述方法包括:利用已存储的查询权重矩阵、键权重矩阵、值权重矩阵,计算得到第二词元向量的查询向量、键向量以及值向量;根据第二词元向量的查询向量和键向量,以及已存储...
  • 本发明公开了一种基于多类型微电网映射广义储能等值模型构建方法,涉及储能模型构建技术领域,包括基于储能系统的电气拓扑图与节点状态,通过图神经网络模型将储能单元划分出多种等值模型候选结构;基于元学习快速初始化与在线校准模型参数;引入深度强化学习...
  • 本申请公开了一种模型更新方法、联邦学习系统、设备、介质及程序产品,涉及通信技术领域,该方法应用于联邦学习系统,该系统包括边缘服务器和与边缘服务器通信连接的多个边缘设备,包括:每一边缘设备根据第一模型中各个卷积核的目标参数大小,对目标参数处于...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,特别是涉及一种钻井工程时序数据的预测模型训练方法和预测方法,训练方法包括:获取原始钻井时序工程数据,并进行预处理;所述预处理包括数据延拓、数据归一和数据增广;将预处理后的数据送入Adaboost进行迭代训练,得到...
  • 本发明公开了一种配电网等值模型的构建方法、装置、终端设备、存储介质及配电网的电压稳定性评估方法,属于等值模型构建技术领域,上述配电网等值模型的构建方法为:获取配电网在若干历史时段内的历史母线电压时序数据、历史线路参数以及历史母线功率数据,输...
  • 本申请涉及锂电池健康状态预估技术领域,尤其涉及一种基于GOOSE优化算法的LSTM模型训练及相关装置。所述方法包括:构建训练集和测试集,设定迭代训练轮次的数量,基于GOOSE优化算法生成当前迭代训练轮次的超参数,设置超参数,且根据训练集和测...
  • 本发明公开了一种三坐标测量数据智能分析系统,涉及三坐标测量智能分析技术领域,用于解决探针磨损误差识别补偿不准确的问题;本发明通过构建标准化特征集并结合LSTM模型预测磨损速率,进而推算探针的剩余寿命并判断是否处于临界状态,实现探针健康状态的...
  • 本发明公开基于数据物理双驱动的海洋内波预测模型训练方法及装置,涉及海洋观测技术领域,以解决现有海洋内波预测方法无法准确捕捉孤立内波边缘结构或局部强度突变等细节特征,导致的预测精度低的问题。方法包括:获取目标海洋数据;采用符号回归方法确定目标...
  • 本文件提出了一种用于在基于来自实际传感器的至少一个实际时间序列信号提供预测的应用机器学习模型的推断期间监控预测误差的方法,所述方法包括 : (a) 从实际时间序列信号预测(S1)预期时间序列信号,(b) 基于预期信号和实际信号计算(S2)误...
  • 本发明涉及水资源的管理和预报技术领域,具体涉及一种基于水文机理融合的深度学习模型搭建和预报方法。具体方法包括:构建融雪计算模块和土壤计算模块,拼接形成产流模型,构建汇流计算模块,使用汇流计算模块来执行产流模块计算成果的汇流演进模拟,构建汇流...
  • 本发明公开了一种基于图神经网络的社交网络去噪方法,属于社交网络技术领域,包括步骤获取社交网络数据;构造双重可训练去噪模块,包括结构噪声校正器、特征噪声过滤器、融合层,其中结构噪声校正器用于生成混合特征,特征噪声过滤器用于生成图卷积输出,融合...
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