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  • 本发明公开了一种基于加权蒸馏的开关柜新增故障在线学习方法,属于电力设备智能诊断与状态监测领域,包括:计算历史样本集的质心及分布偏移辨别参数,通过核密度估计和数值积分确定辨别阈值;对新增故障样本进行分布偏移辨别与人工标注,采用k‑means聚...
  • 本发明涉及一种融合多源遥感与社会感知数据的人口分布预测样本生成方法,具体涉及计算机领域,通过多源数据融合与协同处理,显著提升了人口分布预测样本的精度与可靠性,并有效解决了多源数据时空不一致、噪声干扰及区域泛化能力不足等问题,生成的样本能够准...
  • 本申请涉及一种模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。所述方法包括:从医疗专用符号库中获取至少一个符号集,分别根据每个符号集生成对应的训练样本集;针对每个符号集,通过符号集对应的训练样本集测试医疗决策模型对符号集的响应,得到符号...
  • 本申请涉及IT支撑技术领域,提供时间序列预训练模型的训练方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:获取在通信网络运维应用场景下,基于网络设备生成的时间序列数据;将时间序列数据分解为表征数据长期趋势的低频子序列以及表征数据短期波动的高频子序列;...
  • 本发明提供了一种基于PromptTuning的少样本多模态标注方法。该方法选取通用预训练模型,针对专业领域设计Prompt模板;利用极少量样本通过PromptTuning进行微调;随后应用模型进行自动标注,并通过伪标签迭代优化。本发明以极低...
  • 本发明公开了一种电网调度AI数据处理的方法,收集与电网相关的数据作为AI模型的样本数据,并预处理,构建约束条件以及经验数据分布,初始化AI模型,训练AI模型下的模型参数,得到与其对应的经验数据分布,迭代求解最优模型参数的最优经验数据分布,有...
  • 本发明公开了一种基于多模态大模型的图标和文本定位方法,包括以下步骤:构建粗标注数据集,通过粗标注数据集得到高质量数据集,基于高质量数据集,对多模态大模型进行LoRA微调并融合多模态大模型LoRA微调时不同阶段的权重,得到微调后的多模态大模型...
  • 本申请涉及新能源汽车电驱系统故障诊断技术领域,特别涉及一种电驱系统异响数据集构建方法、装置、车辆、介质及产品,其中,方法包括:获取电驱系统在异响发生时刻的音频、视频、转速、车速数据中的至少一项作为原始数据;切分为多个样本,标号得样本序号,编...
  • 本发明涉及机器学习技术领域,尤其涉及一种面向社区热点的抗概念漂移增量学习标签稳态控制方法,该方法获取实时社区数据并预处理后,采用分布距离与性能下降双指标融合检测概念漂移;根据漂移判定及类别分布,差异化分配新旧样本配额生成训练集;将历史模型参...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种数据集加工方法、系统、设备及存储介质,包括获确定目标行业类型,根据目标行业类型获取多模态数据;对多模态数据进行预处理,得到多模态标准化数据;对标准化数据进行定向提纯处理,得到多模态提纯数据;根据目标行...
  • 本发明涉及电力系统技术领域,公开了一种可提升模型预测精度的数据集构造方法、系统、设备及介质,方法包括:该方法通过独特的特征筛选机制,能够更精准地捕捉与目标输出负荷高度相关的信息。在初级输入特征获取阶段,基于自相关系数筛选历史负荷,有效排除了...
  • 本发明公开了分类模型的训练方法、虚假成员识别方法及相关设备,包括:获取训练样本集,并对训练样本集进行特征预处理以形成模型输入;按照训练批次,基于初始分类模型对模型输入进行预测,得到每个训练批次的初始预测结果;基于初始预测结果计算每个训练批次...
  • 本申请实施例提供一种基于大模型的多模态数据集构建与动态更新方法及装置,通过创新性地设计语义对齐体系,通过多模态分析和特征融合,实现数据的有效表达。构建向量化机制,结合特征索引和相似度匹配,建立可靠的数据筛选模型。引入增量更新,通过匹配度评估...
  • 本申请实施例提供一种应用于设备监测的模型训练方法、装置、设备及介质。该方法包括:获取待训练数据;其中,待训练数据包括时序数据和文本数据;根据时序数据,对第一子模型进行训练,得到训练完成的时序模型,以及,根据待训练数据,对第二子模型进行训练,...
  • 本发明公开了一种基于自训练半监督机器学习的负样本筛选方法,涉及土木工程领域的地质灾害风险评估技术领域。本发明包括:构建含历史灾害正样本与未灾害候选负样本的初始训练集,采用机器学习算法训练初始分类模型,结合可解释机器学习方法输出的特征值,修正...
  • 本发明公开了基于时序约束对抗生成网络的电力系统暂态稳定评估样本增强方法、系统、设备及介质,属于电力系统安全分析技术领域,包括:构建样本增强模型,生成器基于随机噪声和系统特征标签生成暂态时序数据,判别器通过时序神经网络输出样本真实性评分和时序...
  • 本公开涉及一种可验证决策拓扑的训练优化方法、设备、介质及产品。该方法包括:将目标业务的初始决策查询输入到目标策略模型,以生成目标业务的多条候选决策路径,然后对多条候选决策路径进行领域感知群体优势调优,得到每条候选决策路径的调优可信度,并基于...
  • 本公开提供一种面向大模型训练流程的函数调用数据集构建方法,包括函数解析、调用链构造、语义验证与修复、输出与反馈回流四个步骤,最终生成包含多条结构化函数调用链样本的训练数据集;所述函数解析模块接收函数文档集合,将所述函数文档集合中的函数解析为...
  • 本发明公开了属于生态环境保护与治理领域,是一种基于时空异质性嵌套的水生态环境深度学习预测方法。本方法包括:步骤S1:水生态模拟预测数据预处理;步骤S2:水生态基础模型拟合;步骤S3:流域空间要素信息嵌入与序列化插补;步骤S4:采样点水生态指...
  • 本申请涉及人工智能技术领域,提供一种模型训练方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。该方法包括:获取训练样本集合;训练样本集合包括风险文本序列和通用文本序列,风险文本序列用于表示具备与敏感实体对应的脱敏实体的文本序列,通用文本序列用于表示...
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