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  • 本发明公开了一种数字建造平台,涉及数字建造领域。平台包括气候数据模块、计划制定模块、天气监测模块、第一调整模块、成本确定模块、成本优化模块及第二调整模块;气候数据模块用于获取施工项目所在高海拔地区的历史气候数据;计划制定模块用于根据历史气候...
  • 本发明公开一种企业岗位招聘与简历的匹配方法、系统、设备及介质,涉及人岗匹配技术领域,该方法包括通过BERT模型对求职者简历和企业招聘信息进行建模,生成职位招聘和简历的局部语义表示;依据历史成功招聘记录构建图结构,将构建的简历图输入到图神经网...
  • 本发明公开了一种物业管理智能调度与维护方法,涉及智慧物业管理与人工智能应用交叉技术领域,包括采集物业管理区域的图像数据,并基于深度学习模型对所述图像数据进行预处理,得到标准化的物业场景图像;将标准化的物业场景图像输入预训练的场景识别模型,提...
  • 本发明公开了一种用于绿电的数据智能处理方法及系统,涉及电网管理技术领域,包括,构建绿电生成预测模型,并使用历史多源数据进行训练,通过训练后的绿电生成预测模型,预测未来一段时间的发电量;采用强化学习算法定义状态空间、动作空间和奖励函数,并构建...
  • 本发明公开了一种面向电网调节需求的多类型资源需求响应日前调度方法及系统,涉及电力系统、优化调度和智能算法技术领域。包括获取商场空调、工业负荷和电动汽车数据信息,分别定量评估可调潜力,得到各类型资源在不同时间段的可削减量或可调度量,确定目标函...
  • 本发明公开了一种基于AIS技术的虚拟电子航道设计方法及其系统,该方法通过多源数据融合,结合AIS和GNSS数据对船舶位置进行精确修正,生成连续、平滑的虚拟航道,并通过环境适应修正项和卡尔曼滤波算法实现航道的实时动态修正,以应对海流、风速、潮...
  • 本发明公开了一种基于改进多目标优化算法的绿色基础设施空间布局优化系统及方法,通过实时数据采集模块获取降雨、土壤湿度和排水管网压力等环境数据,利用卡尔曼滤波器和加权平均法进行数据预处理与融合。然后,基于全生命周期成本与径流控制效率的多目标优化...
  • 本发明涉及人工智能技术,具体涉及一种电量波动预测方法、系统、电子设备及存储介质。一种电量波动相关影响因素的分析方法,包括如下过程:模型训练,对气象分析模型、舆情分析模型以及市场分析模型进行训练;概率图生成,利用气象分析模型、舆情分析模型以及...
  • 本发明涉及地下水检测技术领域,特别是一种地下水污染在线监测方法及装置。基于目标区域的多源异构环境数据建立地下水系统的量子化环境模型;将各监测点的时序监测数据映射为高维希尔伯特空间中的量子态序列,得到各监测点的环境观测输入;将各监测点的环境观...
  • 本发明涉及数字教育资源审核领域,提供一种基于图像对比增强的数字教育资源审核模型物体幻觉缓解方法。该方法利用多模态大语言模型,实现图像与文本的联合审核,通过对输入图像进行预处理和视觉增强,提取关键区域并生成增强图像,然后将原始图像和增强图像分...
  • 本发明涉及自然语言处理技术领域,所要解决的技术问题是提供一种基于弱监督的语言模型提示学习方法,方法包括:收集采用开放问题和回答的格式的提示模板,形成若干提示模板的集合;给定输入至集合,选择集合中的提示模板得到输入的常规预测;对若干提示模板进...
  • 本发明公开了一种多模态大模型的推理加速方法,属于人工智能技术领域,该多模态大模型的推理加速方法,包括下述具体步骤:步骤一:对输入的多模态数据进行特征分析与模态复杂度评估;步骤二:根据复杂度动态选择单模态子网络的计算深度与参数量;步骤三:采用...
  • 本申请实施例提供了一种基于知识图谱的评价指标构建方法和装置、设备及介质,可应用于金融科技领域,该方法包括:通过在知识图谱中进行子图检索得到初始图;从初始图所含有的关系类型中选取目标类型作为图分割依据得到分割图;再将分割图重构为重构图;根据目...
  • 本发明涉及知识增强技术领域,提供一种基于图事件模型的知识增强方法和系统,方法包括:收集目标领域的背景知识;其中,背景知识包括定量知识和定性知识;将背景知识通过知识编码转换成软约束条件;通过评估软约束条件与图事件模型的不兼容程度来定义不兼容函...
  • 本发明公开了一种基于区块链的激励式鲁棒聚类联邦学习系统,属于信息安全技术领域,用于解决心理健康数据跨机构协同分析中的隐私保护、异构数据兼容性及恶意攻击防御问题。系统通过区块链构建去中心化架构,结合多客户端函数加密实现梯度密文聚合与安全解密,...
  • 本发明公开了一种联合部分‑整体感知的点云的自监督学习方法,属于人工智能技术领域。针对现有的方法通常通过扩充点云数据来增强点云特征的不变感知,忽略了部分信息对物体感知影响的问题,通过对点云数据进行预处理并提取增强点云和部分点云特征向量,随后增...
  • 本申请实施例公开了一种模型压缩方法、装置、设备、存储介质及产品。其中方法包括:获取待压缩模型包含的权重矩阵,权重矩阵是从待压缩模型包含的神经网络中的注意力层提取的,对权重矩阵进行特征分布调整,使得调整后的矩阵在目标矩阵区域中的特征稠密度高于...
  • 本申请提供一种深度学习模型的微调方法、计算机设备及介质。本申请通过对目标编码解码层的目标线性变换模块中设置低秩矩阵,利用深度学习模型的模型训练数据集,对低秩矩阵中的矩阵参数进行更新,以实现对深度学习模型的微调,避免了对深度学习模型中的所有模...
  • 一种面向神经网络大规模权值矩阵的压缩与传输方法,属于神经网络处理器技术领域。为解决降低数据传输成本,本发明包括将DNN模型每层的权值整理为权值矩阵;利用奇异值分解方法进行处理,得到每一层的权值矩阵的左系数矩阵、基矩阵和右系数矩阵;使用冒泡算...
  • 本发明属于增量学习、图像生成与轻量化模型部署等领域,公开了一种融合重叠组件与基于索引机制的高效记忆巩固模型,通过结合向量量化技术和现代连续霍普菲尔德网络,优化记忆编码与存储效率。该方法在保证高精度记忆检索的同时,利用重叠组件设计实现语义相似...
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