Document
拖动滑块完成拼图
专利交易 商标交易 积分商城 国际服务 IP管家助手 科技果 科技人才 会员权益 需求市场 关于龙图腾 更多
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
最新专利技术
  • 本发明提供一种结合多模态感知的机器人分拣安全交互方法及系统,捕获分拣场景中场景实体状态、环境关联状态及机器人运行状态的跨域感知信息;通过跨域关联机制联动跨域感知信息构建动态风险传导图谱;将动态风险传导图谱与机器人动作资源库自适应映射生成靶向...
  • 本申请涉及一种神经网络模型自适应量化的方法及装置,其中,该方法包括:基于神经网络模型中的权重矩阵提取每一层对应的权重,并基于提取的权重确定每一层权重的稀疏性和每一层权重的局部相关性;获取设备的硬件参数,并基于硬件参数确定量化块的取值范围,并...
  • 本发明公开了一种基于多模态神经网络的动态环境与多事件协同感知方法。该方法通过多源传感装置获取多模态数据,经过时间同步与空间配准形成统一参考坐标下的多模态数据序列。将所述数据序列输入多模态深度神经网络,依据时间片间的置信度变化率自适应修正各模...
  • 本申请提供一种生成式语言模型,包括:预置N个语义节点,以及文本生成模块,所述每个语义节点均具有被安排的角色,其中:位于初始位置的初始语义节点接收用户提供的目标提示词,生成与其被安排的角色相关的语义内容;位于中间位置的中间语义节点,根据其被安...
  • 本发明涉及工业过程质量预测技术领域,公开了一种互补式终身学习的自适应质量预测系统及方法。该系统包括海马体通路、新皮层通路、互补式终身学习机制、半监督增强策略和在线推理更新模块,其中海马体通路采用分层模糊规则系统逐样本快速更新以应对概念漂移,...
  • 本申请公开了一种行业大模型的选择方法、装置、电子设备及可读存储介质,该方法包括:获取目标领域的待处理业务数据以及候选大模型库;其中,所述候选大模型库包括针对不同领域的候选行业大模型,所述候选行业大模型用于处理对应领域的待处理业务;将所述待处...
  • 本发明涉及新能源智能汽车能源管理技术领域,公开了一种基于深度学习的智能车电源能量管理方法,包括以下步骤:步骤A,采集车辆动态运行参数、动力电池电化学状态参数以及外部行驶环境参数,构建多源异构数据流;步骤B,将多源异构数据流输入至分层深度学习...
  • 本发明属于自然语言处理技术领域,涉及一种面向大语言模型自然语言理解的对抗性指令微调方法,包括噪声指令的构建、语义失真量化、噪声响应对抗训练。本方法能够持续、显著地提高大语言模型在多种NLU任务上的性能;能更好地检测和适应噪声指令中的语义失真...
  • 本申请涉及一种基于混合专家模型的任务处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取待处理数据;待处理数据包括任务类型和任务数据;基于待处理数据,确定混合专家模型中第一层子专家模型中子专家模型的选中数量和权...
  • 本发明公开了一种基于强化学习的异构硬件SM4自适应加速方法,其将异构环境下的SM4自适应加速问题建模为强化学习过程,通过“全栈感知—智能决策—动态库调用—反馈进化”的闭环链路,利用深度网络和近端策略优化算法强大的非线性拟合能力,在复杂的软硬...
  • 本申请实施例公开了一种模型参数更新方法、装置、电子设备以及存储介质,属于人工智能技术领域。该方法包括:将获取到的目标样本分别输入至基础模型和至少一个专家模型中进行特征提取;针对层数相同的基础模型处理层和至少一个专家模型处理层,确定基础模型处...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种面向边缘设备的目标检测模型推理加速方法、系统及可读存储介质。所述方法通过步骤S1:基于PyTorch框架,构建数据集并进行基础训练,获得初始的目标检测模型;S2:稀疏训练与依赖图构建,将YOLOv7网...
  • 本发明提供一种面向深度可分离卷积网络的低比特量化方法,包括:S1.获取待量化的神经网络模型,所述模型至少包含一个深度可分离卷积层;S2.确定中间结果的数据类型为int16型,其数值范围为[‑32768, 32767];S3.为所述深度可分离...
  • 本申请公开了一种蒸汽管网压力预测方法及装置。其中,该方法包括:获取蒸汽管网中的多个节点在第一时间段内的多个维度下的状态数据序列;获取蒸汽管网分布图,并依据蒸汽管网分布图和状态数据序列构建蒸汽管网对应的加权有向图,其中,加权有向图中包括:多个...
  • 本申请涉及数据处理技术领域,公开一种用于恢复雷达数据的方法,包括:提取多模态雷达数据的数据特征;将领域知识输入生成对抗网络模型,以训练生成对抗网络模型;将数据特征输入经过训练的生成对抗网络模型,获得生成对抗网络模型输出的失效雷达数据。该方法...
  • 本发明提供了一种基于改进风格生成对抗网络的标签新能源场景生成方法,包括七个步骤,步骤一~步骤三通过引入映射网络生成解耦的风格控制参数,并逐层注入合成网络,有效解决了特征纠缠问题,显著提成生成场景的准确性与可控性,步骤四~步骤七通过生成器与判...
  • 本发明公开了一种基于生成对抗网络的联邦学习模型隐私攻击方法,其应用场景包含一个中央服务器和多个拥有私有人脸数据集的客户端,并包括:1、服务器通过多轮联邦学习训练,收集目标客户端上传的本地模型更新轨迹;2、构建一个包含生成器、判别器和本地模型...
  • 本发明实施例公开了一种基于联邦学习的场景生成方法及系统、设备及存储介质,方法包括:中心服务器向各客户端循环分发网络结构中包含用于捕获数据内部依赖关系的注意力机制模块的全局模型;在每次接收到全局模型后,各客户端基于本地数据对全局模型进行本地训...
  • 本发明涉及一种基于贝叶斯优化的大模型知识蒸馏方法,包括如下步骤:获取初始代理模型和代理模型对应的下游任务数据集;然后构建与初始代理模型对应的蒸馏超参数搜索空间C;接着构建有效性指示器模型I用于计算出用于训练的最优配置方案;然后利用得到的最优...
  • 本申请提供一种模型量化方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能技术领域。该方法包括:获取目标模型的样本数据、标签数据以及目标模型中至少一个网络层各自的权重矩阵;其中,各网络层的权重矩阵中包括网络层中的至少一个权重参数;针对至少一个网络层...
技术分类