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  • 本申请公开了一种设备健康状态预测模型的训练方法、应用方法、设备、介质及产品,涉及工业设备健康状态预测技术领域,本申请通过一个端到端的频域自适应动态模块,根据数据自动学习最优的频带划分方式,并用可学习的复数滤波器对长期趋势和短期波动等不同尺度...
  • 本申请涉及用于有效的组织分割的卷积神经网络。提供了一种用于图像的像素级分割的成像系统,其包括:摄像机,该摄像机捕获解剖对象的图像并且以二维(2D)像素排列来表示图像;一个或多个处理器和非暂时性计算机可读介质,该非暂时性计算机可读介质具有包括...
  • 本发明属于超声信号处理技术领域,具体涉及一种双任务深度学习模型、超声回波信号识别定位方法及系统,其中超声回波信号识别定位方法包括获取一维时序信号,将一维时序信号输入已训练好的双任务深度学习模型中,得到回波检测结果以及位置预测结果。本发明通过...
  • 本发明涉及AI推理加速领域,尤其涉及一种在FPGA上构建TPU系统的方法;该方法包括基于FPGA的查找表和可编程开关矩阵,配置参数化PE阵列以构建动态脉动阵列;在FPGA上构建访问和存储重构模块,为动态脉动阵列提供数据通路;在FPGA上设计...
  • 本发明涉及神经网络模型的结构优化技术领域,尤其为一种基于遗传算法的空洞卷积神经网络及其优化方法,该方法先构建架构与超参数分层协同进化种群并配对,再通过分层协同适应度评估计算任务性能与结构效率适应度向量,经子种群竞争交互、架构引导的协同变异及...
  • 本发明提供一种面向异构数据的个性化联邦学习安全与遗忘方法及系统,涉及人工智能及隐私保护计算技术领域,包括:获取多个客户端的身份标识及其对应的本地数据集;基于所述客户端的身份标识,通过中央超网络动态生成每个客户端的个性化模型参数;基于所述个性...
  • 本申请公开了一种基于经验回放的语言模型训练方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,该方法包括:基于初始语言模型,收集问答数据,将问答数据存放入经验池中;将基于回放比例从经验池中选取的回放问答数据与基于初始语言模型的推理模块参数生成...
  • 本发明提出了一种伪装目标对抗样本生成方法、装置、设备及介质,包括:输入伪装目标图像到白盒模型中,获得预测掩码;将预测掩码归一化,根据阈值K在归一化后预测掩码中提取Top‑K敏感区域;将提取得到的敏感区域输入到白盒模型的指定网络层进行反向传播...
  • 本申请公开了一种脉冲神经网络的在线训练方法及相关产品,可应用于人工智能技术领域,该方法包括:基于基础脉冲神经网络中每一层神经元单元的累计资格迹和固定辅助头确定所述基础脉冲神经网络中每一层神经元单元的特征向量;基于所述特征向量确定所述基础脉冲...
  • 本发明实施例提供一种基于混合精度的算子量化方法、装置、设备及存储介质,属于模型量化领域。该方法包括:获取待量化的神经网络模型的算子特征数据集,算子特征数据集包括神经网络模型中的每个算子对于量化的敏感性的至少两个量化指标;基于预设聚类算法,对...
  • 本发明属于计算机科学技术领域,涉及一种大模型灵活低秩训练后量化方法和系统。该方法包括:获取大模型的每一层对应的激活值;对激活值进行最大最小值下的归一化,得到数据分布缩放数组;利用数据分布缩放数组对当前权重W进行通道方向的缩放,得到缩放后的权...
  • 本公开提供一种模型压缩方法、部署方法、装置、设备和存储介质。其中,一种模型压缩方法包括:获取待压缩的模型;基于预设的约束条件,对所述待压缩的模型进行约束训练,得到训练后模型,其中,所述约束条件满足使训练后模型的权重值处于设定权重分布范围;量...
  • 本发明提供了基于词元级特征融合的弹性多位宽Transformer架构量化方法,属于神经网络模型压缩领域,对Transformer架构模型进行逐块重建,为当前块初始化可训练参数,从高、中、低比特组各采样一个比特,对每个采样比特计算低秩补偿矩阵...
  • 本申请实施例提出一种数据处理方法以及相关装置,该方法包括:代表节点接收来自第一集群中辅助节点的辅助数据,辅助数据为辅助节点的本地数据;代表节点向第二集群的目标节点发送代表节点的本地数据和辅助数据;代表节点接收来自目标节点的本地数据;代表节点...
  • 本申请涉及一种神经网络的小样本训练的技术。训练神经网络以识别图像的一个或更多个特征。使用少量原始图像训练神经网络,从中得出多个附加图像。通过在由自动编码器生成的潜在空间中旋转和解码图像的嵌入生成附加图像。通过旋转和解码生成的图像对于特征显示...
  • 本发明属于计算机体系结构及人工智能加速器领域,具体的说是涉及一种基于SSD片上计算的DLRM推理加速器以及加速方法,加速器包括控制前端、存储后端,控制前端和存储后端集成了三级片上计算架构、缓存系统,通过三级片上计算架构和两级缓存机制的协同优...
  • 本申请属于Transformer模型加速领域,公开了一种面向Transformer推理的混合键合3D堆叠加速器及加速方法,该加速器采用3D堆叠架构,包括DRAM存储裸片和逻辑裸片,DRAM存储裸片包含16个DRAM存储块,逻辑裸片包含16个...
  • 本发明公开一种可配置卷积累加电路,属于集成电路与人工智能加速计算领域。本发明由乒乓配置寄存器、中间结果缓冲、地址与时序控制、并行累加单元、输出缓冲与控制以及时钟门控构成。在INT8/INT16/FP16及直接/Winograd模式下,对来自...
  • 本发明提供一种异构感知的自适应低比特神经网络部署方法,涉及人工智能与异构计算技术领域,首先获取神经网络各层分层次计算特征信息及异构硬件动态特性参数信息形成多级别基础信息集合,然后据此构建分层次效能关联模型描述计算精度、硬件动态特性与层计算效...
  • 本发明提供一种GEMM优化加速方法、处理器和电子设备,属于人工智能芯片技术领域,该方法包括:第一线程束组加载第一分块中的第n个第一子块;第一分块为第一矩阵中的一个分块;第一分块包括N个第一子块;第一线程束组加载第二分块中的第m个第二子块;第...
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