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  • 本申请提供了一种多智能体强化学习泛化增强方法、装置、设备及存储介质,属于智能体技术领域,该方法包括:获取多个智能体的交互数据组,并基于多个智能体的交互数据组得到多个交互特征组;针对每一智能体,基于多个交互特征组及自身特征数据执行互补自监督学...
  • 本发明实施例公开了一种技能预测模型训练方法,其中,方法包括:获取离线样本数据和初步技能预测模型;初步技能预测模型包括:技能发现模型和智能体扩散模型;将离线样本数据输入至技能发现模型得到智能体动作预测结果,基于智能体动作预测结果确定第一损失函...
  • 本申请涉及智能家居技术领域,公开一种用于智能家居场景生成模型的训练及应用方法、装置、系统。训练方法包括:获得第一训练数据;第一训练数据包括智能家居设备运行数据、环境数据和用户状态数据;对第一训练数据进行数据维度更新,获得第二训练数据;对第二...
  • 本申请提供一种基于进化神经网络的气体光谱定量分析方法及装置,涉及气体光谱分析领域,解决现有技术存在难以同时高效处理多组分光谱定量分析中光谱波长选择与非线性映射问题的技术问题。该方法具体包括:获取气体光谱信号与组分浓度值构建数据库,划分训练集...
  • 本发明涉及机器学习领域,具体涉及基于一体化神经网络的干扰及轨迹学习方法,包括以下步骤:(1)协同场景下多源输入数据预处理:针对无人机和机器狗协同工作任务,在仿真器中采集各平台携带相机深度图像、实时运动状态数据及协同任务期望运动目标数据;对视...
  • 本发明涉及神经计算技术领域,具体为基于自适应梯度裁剪的深度神经网络训练优化方法及系统,包括:获取训练具身机器人所用深度神经网络模型的参数集合并区分得到参数子集;基于时序交互数据构建时序批次样本集;基于所述时序批次样本集进行前向传播和损失计算...
  • 本发明公开了一种融合奖励机制与模块稀疏化剪枝的大语言模型遗忘方法,该方法首先对大语言模型的遗忘目标进行分析,构建以模块为基本单元的模型遗忘剪枝理论;其次,计算遗忘目标下模型各模块的重要性评价,并依据模块定位结果对模型实施结构化剪枝,实现对目...
  • 本发明公开基于时变参数神经网络的自动驾驶车辆动力学建模方法,属于车辆动力学领域;包括:获取车辆在不同工况下的运行数据,并预处理,按时间序列切片方式构造样本集;基于物理约束和时变参数,构建神经网络模型;采用样本集对神经网络模型进行训练和验证,...
  • 本公开涉及计算机技术领域,尤其是提供一种神经网络处理器的硬件实现结构和方法。该结构包括:预取模块被配置用于基于数据来源信息从外部存储器获取外部数据;共享缓存模块被配置用于从上游模块获取并缓存上游数据;格式转换模块被配置用于接收外部数据和上游...
  • 本申请公开了一种模型参数处理方法、片上系统及模型参数处理系统,涉及人工智能、芯片、大模型技术领域。该方法应用于片上系统,片上系统包括多个处理单元,该方法包括:对模型结构配置文件进行解析,得到解析结果;基于解析结果进行内存占用估算,得到估算结...
  • 本发明涉及一种大模型的轻量级高效参数微调处理方法,属于自然语言处理技术领域,包括以下步骤:将待处理的信息通过预训练模型的编码层转换为向量形式,得到输入向量;在预训练模型的查询矩阵和值矩阵旁引入降维矩阵和升维矩阵,所述降维矩阵和升维矩阵均由一...
  • 本发明公开了一种单目几何估计模型推理加速方法,包括对输入图像进行特征提取生成初始特征图,计算特征图的区域复杂度分数,根据复杂度分数动态生成注意力计算的采样间隔,基于采样间隔对键和值进行稀疏采样以降低注意力计算量,并通过改造后的注意力层完成特...
  • 本申请涉及一种基于乒乓架构的SoftMax函数计算加速装置及方法,涉及集成电路技术领域,所述装置,至少包括:第一最优值选择器、第二最优值选择器和SoftMax函数计算单元;其中,每个最优值选择器用于从其输入数据中选择k个最优值并输出,k为预...
  • 本发明提供了一种基于深度学习的智能AI数据挖掘方法,方法包括连续采集预设数量数据样本并确定数据采集区间,以最大公约数为间隔划分最少数据分块点;交替划分密集和稀疏特征提取区,密集区长度使时间戳落入最多;密集区所有分块点训练第一模型,稀疏区按预...
  • 本发明提出用于燃气管道泄漏检测的卷积神经网络模型训练方法及燃气管道泄漏在线检测方法,基于管道结构声信号耦合特性,利用加速度传感器进行信号采集,通过短时傅里叶变换提取泄漏信号特征,创建频率‑最小幅值特征表作为参考基线,在服务器进行数据分析,通...
  • 本发明涉及区块链与深度学习等技术,并公开了一种基于重放记忆与蒸馏约束的以太坊账户持续学习方法。该方法利用区块链交易数据构建交易序列,利用高低频融合Transformer模型进行自监督预训练,提取账户嵌入表示。在持续学习阶段,设计表征多样性重...
  • 本发明公开了一种超参数网络增强混合专家的医疗大模型优化方法与系统,属于生成式人工智能领域。该方法通过构建包括静态专家与动态专家两类的混合专家模块,采用Top‑K策略选择参与前向计算的token后,将输入token的隐藏状态与共享专家的可学习...
  • 本发明提供了一种基于双神经网络的心电信号R波识别方法、装置及设备,涉及心电信号分析技术领域,包括:接收待识别心电信号;在通过R波识别子系统基于待识别心电信号生成R波位置识别结果的过程中,监听是否满足基于双神经网络的参数校正子系统的启动条件;...
  • 本公开是关于一种自适应模型更新方法、装置、电子设备及存储介质。自适应模型更新方法包括:获取大语言模型新产生的分布外样本数据;对所述分布外样本数据进行聚类处理,得到分布外样本簇,所述分布外样本簇至少包括相同结构标签的分布外样本数据;对所述分布...
  • 本发明公开了一种基于多智能体系统的智能动态引导方法,涉及多智能体系统技术领域,包括以下步骤:S1、构建环境宏观状态摘要张量,输入到改进的QMIX模型;S2、提取最优疏散决策意图张量;S3、构建局部观测状态张量;S4、提取个体Q值张量;S5、...
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