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  • 本发明提供一种基于推理服务的大语言模型后端实现系统,属于计算机技术领域,所述系统包括硬件模块、推理框架模块、大语言模型后端模块和推理服务模块,其中,所述硬件模块包括CPU、GPU、NPU计算资源;所述推理框架模块包括开源大语言模型框架和通用...
  • 本发明公开了一种基于TAP细胞调节机制的环境‑情绪渐变联想忆阻神经网络电路,它由海马体模块和杏仁核模块组成。海马体模块包含环境识别神经元模块和情感生成神经元模块;环境识别神经元模块和情感生成神经元模块均由基于TAP细胞调节机制的权重调控模块...
  • 本发明公开了一种新型的忆阻巴普洛夫联想记忆电路,属于忆阻神经网络领域。包括由NMOS管T1、T2,二极管D1、D2和电阻R11组成的控制模块、NMOS管T3、电压源VDD和电阻R12组成的神经元模块、由运算放大器A2、A3,二极管D3、D4...
  • 本发明属于人工神经形态相关领域,并公开了一种基于TaOxx多功能器件的被动自适应性储备池节点,该节点由两个结构相同的TaOxx多功能器件组成,并且各个TaOxx多功能器件均包括由下而上依次叠设的第一电极层、功能层、阻挡层以及第二电极层;在执...
  • 本申请涉及车辆技术领域,特别涉及一种车载计算系统及车辆,其中,系统包括:至少一个主计算模块,用于执行目标计算任务;预故障预测模块,预故障预测模块包括预故障预测模型,基于预故障预测模型预测主计算模块的故障时间间隔;调度模块,用于根据故障时间间...
  • 本申请提供了一种模型并行训练方法及分布式训练系统,属于人工智能技术领域。该方法应用于分布式训练系统,该系统中各个加速设备之间通过高速互联链路通信连接,在模型并行训练过程中,在第一加速设备和第二加速设备的内存占用不均衡时,利用加速设备之间的高...
  • 本发明提供一种用于类脑计算网络的突触连接处理方法及系统,该方法包括:通过脉冲地址译码模块对脉冲信号进行解码,得到对应目标突触索引的首地址和数据长度信息;通过突触索引DMA模块根据目标突触索引的首地址和数据长度信息,从存储器中读取对应目标突触...
  • 本发明公开了一种基于忆阻神经网络的遗忘机制条件反射电路,该电路由三个信号调节模块、两个反馈调控模块和两个反射生成模块组成。信号调节模块通过比较器与运算放大器实现输入信号的判别、幅值调控及延时整形;反馈调控模块依据奖励信号与行为信号的组合,输...
  • 本发明涉及一种基于GA‑ANN人工神经网络模型的热处理方法和装置,该方法包括步骤:构建神经网络算法和遗传算法相结合的GA‑ANN人工神经网络模型;收集以往生产中钢材热处理的实例数据,建立材料数据库;根据当前待热处理的钢材材料信息和性能要求,...
  • 本发明涉及数据梯度稀疏技术领域,一种基于分布式推理下的传输数据梯度稀疏方法,包括:确认出分布式计算节点的原始神经网络模型,对原始神经网络模型进行梯度迭代计算,得到多个模型更新梯度值集,基于待训练模型对多个模型更新梯度值集进行梯度值聚合,得到...
  • 基于此,本说明书提供了一种神经网络模型的密态推理方法。该方法通过加速硬件执行。该方法所针对的模型为量化后的神经网络模型,该神经网络模型包括第一线性层以及第一线性层后的第一非线性层。首先利用加速硬件的若干用于执行基础同态算子的基础运算单元,计...
  • 本公开的一示例揭示一种神经网络模型转换方法、神经处理器及存储介质。所述方法可包括:向客户端终端提供一个或多个NPU(Neural Processing Unit)的信息的步骤;向所述客户端终端提供多个编译选项的信息的步骤;从所述客户端终端接...
  • 本发明公开了一种基于全局动态卷积神经网络DOA估计方法及系统,该方法首先获取均匀线性阵列接收的时域信号,进行预处理。其次构建DOA估计模型,利用全局动态卷积神经网络从预处理后的信号中提取深层特征;基于提取的深层特征,利用分类头,通过分类方式...
  • 本发明公开了一种面向非易失存算芯片的深度神经网络训练方法及系统,属于深度学习领域。所述方法包括:步骤1、将通过片外训练得到的基础权重数据部署到非易失存算芯片的交叉阵列;步骤2、采用所述第一网络训练系统多阈值划分优化权重更新过程,对所述非易失...
  • 本发明公开了一种面向卷积神经网络的全维注意力机制的硬件加速器,包括:卷积运算单元,用于对输入特征图进行卷积运算;全维注意力单元,用于对卷积运算单元输出的特征图进行全维注意力操作;融合单元,对全维注意力单元输出的特征图进行融合,得到最终的输出...
  • 本发明涉及一种基于截断误差的卷积神经网络模型量化方法,属于图像识别、语音处理和自然语言处理技术领域。该方法通过在量化过程中充分建模和利用截断误差,有效降低量化带来的信息丢失和性能损失。本发明采用小批量数据驱动的训练后量化方式,在无需依赖大规...
  • 本公开涉及一种神经网络的处理方法、装置、存储介质与程序产品,涉及网络框架技术领域。该神经网络包括卷积层;该方法包括:获取第一参数与第二参数;该第一参数包括量化算子或反量化算子,该量化算子用于对该神经网络中的待量化数据进行量化得到已量化数据,...
  • 本发明涉及大模型技术领域,尤其涉及一种提高大模型记忆量的方法及系统,该方法通过在训练或推理过程中部署监控模块,统计各组件的记忆错误数量与总任务量,计算组件初始记忆性能;基于各组件性能评估结果,量化模型整体初始记忆量,作为优化起点;利用动态敏...
  • 本申请公开了一种信息处理方法、模块确定方法及信息处理装置,该方法包括:获得第一输入特征,所述第一输入特征为以下至少之一:文本特征、图像特征、视频特征、音频特征,所述第一输入特征的维度与第一语言模型对应的第一维度不同,所述第一维度表征所述第一...
  • 本发明提供了一种基于分裂学习的设备状态预测模型训练方法及预测方法,涉及计算机技术领域,包括:客户端通过本地模型对原始令牌矩阵进行递归操作,得到目标客户端令牌矩阵;服务端接收所有客户端的目标客户端令牌矩阵和对应的标签信息,并通过服务端模型分别...
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