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  • 本发明提供一种优化神经网络中HardSwish激活函数曲线的方法,所述方法包括:S 1, 训练HardSwish激活函数人形检测模型:训练框架为PaddleDetection,网络为picodet_s_320_coco_lcnet,将优化自...
  • 本申请涉及人工智能技术领域,提供了基于生成对抗网络的图像处理方法,该方法包括:在预训练后生成器的级联残差密集块的最后一个残差密集块的输出端注入与当前特征图维度匹配的高斯噪声向量,根据初级映射关系生成初始高分辨率图像;将初始高分辨率图像输入判...
  • 本发明属于数据处理与深度学习技术领域,公开了一种用于CNN网络的数值表类数据预处理方法,包含数据采集、前期勘误、核心赋色、像素排序及图像输出五大模块。数据采集模块获取多来源多时间序列数值表原始数据;前期勘误模块将“无数据”“非合理值”分别标...
  • 本发明公开了一种通用预训练图结构大模型的构建方法和系统,属于图计算技术领域,包括:从多源文本属性图数据中构建包含文本属性子图和节点文本属性的样本集;采用基于欧拉路径的可逆序列化方式改进方式对图结构编码器进行预训练,得到图结构表征;采用文本特...
  • 本发明公开了用于端到端自动驾驶的高性能与高效视觉语言动作模型、自动驾驶方法及设备,第一,提出简易空间‑流式时序Transformer,将智能体查询和地图查询交互并与场景特征交互以建模空间特征,利用流式查询逐帧传播历史信息高效建模时序特征。第...
  • 本申请提供一种用于路径规划的改进TD3模型的训练方法和装置,通过在传统TD3模型中融合LSTM网络,形成包括:LSTM‑当前Actor网络、LSTM‑目标Actor网络、LSTM‑当前Critic网络、LSTM‑目标Critic网络的改进T...
  • 本发明公开了一种基于神经网络的磁芯损耗预测方法及相关装置,包括:获取待测磁芯的状态信息,所述待测磁芯的状态信息包括磁通量密度、幅值、温度及频率;对所述待测磁芯的状态信息进行预处理,得到预处理后的待测磁芯的状态信息;将所述预处理后的待测磁芯的...
  • 本公开提供了一种模型的训练方法、交易检测方法、装置、设备以及介质,涉及数据处理技术领域和金融领域。该模型的训练方法包括:将交易样本输入到预训练的教师网络中,确定教师网络的不同类型的多个中间层各自输出的样本特征,中间层包括教师网络的除输入层和...
  • 一种数据处理方法,应用于人工智能领域,包括:获取第一数据;根据所述第一数据,分别通过第一模型和第二模型,得到第一处理结果和第二处理结果,其中,所述第一模型和所述第二模型为扩散模型,所述第一模型为老师模型,所述第二模型为学生模型;分别对所述第...
  • 本发明涉及光照度参数检测方法与自动化装置的技术领域,公开一种光照度大数据监控方法及其光照度物联网系统,在光照度需求环境下设置光照度传感器组、多组环境参数传感器组,采集实时数据值进行融合得到各环境参数实时值,对各实时值进行动态预测获取光照度理...
  • 本发明公开了基于时空图卷积网络的网格化径流预报方法,具体涉及径流预报技术领域;本发明首先基于地形地貌与水文响应单元对目标流域进行网格划分,构建空间图结构;结合历史降雨、径流及遥感气象数据,构建时空输入特征序列;利用图卷积网络提取空间依赖关系...
  • 本发明公开了一种基于元路径游走和多级注意力融合的异质图神经网络表示方法,包括:获取异质图中的原始节点特征和关系类型信息,对原始节点特征进行特征映射得到目标节点的初始节点表示向量;沿预设元路径对目标节点执行受该预设元路径约束的随机游走,得到元...
  • 本发明公开了一种路网交通状态统一表示学习方法;包括:从交通感知系统中获取目标区域的多源交通状态数据,构建包含道路节点与交通状态属性的图结构;基于图神经网络设计交通路网编码器,提取每个道路节点的语义表示向量;基于全连接神经网络设计交通环境编码...
  • 本申请涉及一种基于图神经网络的稀疏矩阵数据生成方法和系统,获取待生成稀疏矩阵的稀疏结构;获取目标数值特征向量,通过条件编码器对目标数值特征向量映射为调制参数;基于稀疏结构和调制参数利用图神经网络进行消息传递,得到节点和/或边的潜在表征;根据...
  • 本发明公开了一种基于多维相似性的图神经网络链路预测方法,旨在提升复杂网络中缺失链接预测的准确性与泛化能力。该方法适用于社交网络、引文网络、推荐系统等具有异构性、稀疏性及动态演化特征的实际场景。针对传统方法仅依赖局部邻接信息或单一拓扑相似性、...
  • 本申请公开了一种数据量确定方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域。上述方法包括:获取输入数据的输入维度形状,输入数据是神经网络单元处理的数据,输入数据包括N个维度的数据;根据输入维度形状,从至少一个参考维度形状中确定第一参考维度形...
  • 本申请公开了一种基于量子关联的混合神经网络训练方法。方法包括:对获取到的输入数据样本进行特征提取处理及量子态编码处理,确定量子态数据样本特征;将量子态数据样本特征输入至目标参数化量子电路,输出与量子态数据样本特征相对应的量子关联数据和量子特...
  • 本发明属于具身智能机器人领域,涉及一种基于因果推理的机器人试错学习与技能生成方法。该方法包括:通过在安全仿真或受限真实环境中进行机器人探索,收集状态与动作数据;利用因果发现算法从交互数据中学习环境状态与机器人动作之间的因果关系,构建因果图;...
  • 本申请提供了一种基于混合专家模型的多智能体任务编排方法及装置,所述方法包括:获取用户输入的任务请求文本,将所述任务请求文本输入至混合专家模型中,以根据预设激活策略从多个预设专家模型中确定出至少一个目标专家模型;基于至少一个所述目标专家模型和...
  • 本发明公开了一种量子相位估计方法、装置、终端设备及存储介质,涉及量子计算领域,方法包括:获取待估计相位的量子态,通过方案决策模型构建初始粒子群,粒子位置用于表征相位估计方案;重复执行相位估计过程以得到目标相位估计方案,进而对量子态进行相位估...
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