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  • 本发明涉及电子价签技术领域,公开了一种基条标签、基条及电子价签系统,基条标签包括多个定位天线和一个标签芯片,标签芯片包括模拟前端模块、存储模块、数字基带和与多个定位天线一一对应的多组输入输出引脚,模拟前端模块包括多天线电源管理单元、公用电源...
  • 本发明实施例公开了一种用于土壤温度监测的RFID标签装置及其制备方法,涉及石墨烯RFID传感技术领域,其中,通过采用高电导率石墨烯材料制作天线辐射体,结合人工磁导体(AMC),显著提升了天线增益与读距,实现了远距离无源土壤温度传感。装置集成...
  • 本申请提供的一芯双应用智能卡的卡号编码、双标识支付卡交易方法、装置、存储介质及计算机设备,在获取到智能卡后,先确定其芯片中第一卡组织和第二卡组织的BIN号,这里第一卡组织的应用优先级高于第二卡组织;然后基于第二卡组织的BIN号分配得到标准卡...
  • 本申请涉及一种基于RAG架构的船贸系统、电子设备及存储介质。所述系统包括主智能体和多个子智能体:其中,子智能体至少包括意图解析智能体;子智能体还包括信息检索智能体和/或运输方案生成智能体;主智能体,用于根据用户输入需求调度对应的子智能体协同...
  • 本发明涉及一种液压支架多智能体自主学习方法,属于煤矿智能化技术领域。包括:学习型现实环Agent输入的场景特征及输出的位移/压力‑时间动作序列作为学习型双环Agent的输入,学习型双环Agent修正位移/压力‑时间动作序列,得到修正后的位移...
  • 一种基于智能体的评估方法、装置、介质、设备及程序产品,至少涉及智能体领域,方法包括:通过多个智能体对对目标对象的目标内容进行多轮处理,以得到智能体对针对目标内容在各轮处理中针对目标评估指标的评估结果,第三智能体基于多个智能体对在最后一轮处理...
  • 本发明提供了一种基于共业星图的AGI群体优化方法,它解决了单一模型的优化过程缺乏多视角的校验与制衡等问题,其通过在一个由形式化哲学公理所定义的共享向量空间中,对多个AGI心智实体的决策坐标进行实时采集与数学聚合,以生成动态演进的群体共识场域...
  • 本申请提供了一种模型训练方法、状态估计方法及装置、用电设备群体、系统及设备,该模型训练方法包括:各用电设备分别利用本地训练数据集对本地的电池状态估计模型进行训练,得到并发送本地模型参数至聚合节点;聚合节点是从各用电设备中选取的;聚合节点基于...
  • 本发明实施例中提供了一种基于联邦强化学习与数字孪生的多智能体协同调度方法,属于计算技术领域,具体包括:导入测试任务清单、环境参数以及智能体能力矩阵;构建调度决策的数学模型;基于物理实体的数字孪生模型,预演调度过程并输出包含冲突规避策略的预优...
  • 本发明公开了一种面向大模型多智能体的记忆增强与任务规划方法及系统。该方法包括:对历史任务数据进行结构化解析,提取规划经验与抽象模式,构建并索引外部记忆库;基于新任务描述从记忆库中检索相关经验与模式,生成记忆增强的任务规划书;将规划方案分发给...
  • 本发明公开了一种机器人具身技能学习方法,包括:采集机器人集示教过程中过程中的多模态感知信息,得到长时序示教数据;基于触觉状态分类从所述长时序示教数据中提取技能片段,得到技能片段集合,以完成长时序示教任务的分段解析;构建包含任务条件和成功判定...
  • 本发明公开了一种基于失败恢复、接触保持及非接触扰动的机器人模仿学习数据增强方法。该方法首先对机器人及操作物体的观测数据进行识别、分割与聚类以去除离群点,并将任务划分为移动阶段与操作阶段。在失败恢复增强中,于操作阶段起始施加扰动使任务进入失败...
  • 本发明公开了基于图神经网络符号回归算法的混沌系统建模及预测方法,包括:构建符号表达式树图结构,将待发现的微分方程表示为二叉树结构,并对该树结构进行图化处理,形成带自环的符号表达式树图;基于多层图神经网络对所述符号表达式树图进行特征传播,按前...
  • 本申请涉及系统建模技术领域,特别涉及一种分层动态系统模型的训练方法及装置,其中,方法包括:归一化处理原始时序数据生成长时序数据轨迹;在轨迹的不同时间位置以不同时间长度概率切片采样,生成训练数据集;定义评估元件子模型预测精度的局部损失、评估网...
  • 本发明涉及图神经网络技术领域,具体为一种面向多任务的图模型分布外预测方法、装置、系统及介质,方法包括:获取多个任务对应的预训练图模型,并作为专家模型;生成各任务的任务元数据,将所有任务的元数据拼接形成完整的任务元数据集;基于图数据的拉普拉斯...
  • 本发明涉及图神经网络技术领域,具体为一种面向多域的图模型分布外预测方法、装置、系统及介质,方法包括:获取多个在不同图数据域上异构的预训练模型;通过生成器在无源数据访问条件下为对应的预训练模型生成合成图数据;在每个预训练模型的分类器后端插入可...
  • 本发明公开了一种基于图注意力网络的图像感知的个性化联邦学习方法及应用,属于联邦学习与图神经网络交叉技术领域,旨在解决现有个性化联邦学习中模型聚合粗粒度且忽略客户端图结构的问题。该方法在服务器端部署图注意力网络,客户端上传本地模型参数,服务器...
  • 本申请公开了一种基于预测残差引导的扩散模型迁移方法及相关装置,涉及扩散模型知识迁移技术领域,该方法包括:在每一个去噪时间步,以噪声数据作为输入,分别利用基础模型、适配模型和目标模型确定第一预测噪声、第二预测噪声和第三预测噪声,计算第一预测噪...
  • 本发明涉及工业过程工艺指标监测技术领域,具体公开了基于结构化全感知深度学习的工艺指标软测量方法,基于结构化全感知建模,不再局限于单一指标预测,而是通过结构化组织过程数据、机理知识、多通道动态特征,同步输出运行工况的概率分布、适配该工况的机理...
  • 本申请公开了一种任务工时预估模型训练方法、任务工时预估方法及装置,属于软件开发项目管理与人工智能交叉技术领域。训练方法包括:基于历史项目数据库,构建各项目的有向加权任务依赖图、特征矩阵和实际工时向量,进一步构建训练集和测试集,利用训练集和测...
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