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  • 本发明一种面向多模态交互的自动化操作回溯与数字人续讲控制方法及系统,包括:操作快照模块,通过语义锚点标记技术记录操作节点,如界面XPath、PPT页码;中断检测模块,实时捕获用户打断指令;进度预测引擎,基于程序动态调整后续演示路径;续讲控制...
  • 本申请公开了一种电力变压器的故障预测方法和装置,涉及电力设备技术领域。所述方法包括:获取油浸式变压器运行时的实时状态数据;获取预测模型,并通过改进的人工旅鼠优化算法对预测模型的参数进行迭代优化;将状态数据输入优化后的预测模型,获取故障诊断结...
  • 本发明公开了一种最优化问题的求解方法及系统,涉及计算机算法领域。系统包含问题解析建模、混合智能优化算法引擎、约束自适应机制、并行计算架构、结果评估及参数学习模块。针对营销中的媒体组合优化、KOC矩阵构建等问题,通过智能解析非独立对象(存在受...
  • 本申请公开了一种智能体训练方法、数据处理方法及数据处理系统,涉及人工智能、大模型技术领域。该方法包括:基于智能体系统的已有知识确定探索方向,其中,探索方向用于规划与探索待生成的目标任务,智能体系统包括:不同能力级别的多个智能体;按照探索方向...
  • 本发明提供了一种基于人工蜂群和强化学习的机器人路径规划方法和系统,涉及路径规划领域,方法具体包括如下步骤:根据已知环境信息、起始点及目标点,初始化人工蜂群算法种群。基于人工蜂群算法的搜索机制对种群进行迭代优化。当满足预设的优化进程终止条件时...
  • 本发明提供一种大规模复杂群体共识决策方法、终端设备及介质,获取参与决策的多个智能体对多个候选方案在多个方案属性上的概率语言评价矩阵;基于强化学习算法对概率语言评价矩阵进行调整,驱动多个智能体达成共识,得到新概率语言评价矩阵;针对新概率语言评...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及电力知识图谱驱动的智能体对话系统及方法,包括:电网知识图谱构建模块构建覆盖发-输‑变‑配‑用全环节的电力知识图谱;智能体构建模块接收三元组数据,转化为智能体的状态和外部环境,形成状态空间表示,并在状态空间...
  • 本发明属于电力自动化和人工智能技术领域,公开一种配置有视觉语言大模型的变电站巡检用机器狗,包括:机器狗本体,计算平台及搭载于机器狗本体上的多模态传感器阵列。多模态传感器阵列采集多源异构数据;计算平台承载三维地图更新模型、视觉语言大模型。三维...
  • 本申请实施例提供了一种任务执行方法和装置、电子设备及存储介质,属于机器人控制技术领域,适用于金融和医疗领域。该方法包括:获取动作演示视频;根据动作演示视频进行数据集构建,得到动作演示数据集;根据动作演示数据集对原始机器人进行离线训练,得到初...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种具身智能机器人的信息交互方法及系统,通过硬件时钟同步协议实现多源传感器数据的精确时间对齐,采用自适应权重分配机制进行跨模态特征融合,构建统一的环境状态表示;结合语言模型和动态知识图谱解析用户指令,生成...
  • 本发明涉及社交机器人检测技术领域,特别涉及一种基于因果干预与混合专家的社交机器人检测方法及系统,构建CausBot模型,该模型包含伪环境估计器和混合专家机制增强的图Transformer编码器;通过伪环境估计器估计每个节点所属的潜在环境分布...
  • 本公开涉及一种数据处理方法、装置、可读介质、电子设备及程序产品,以实现不同比特位的组合运算,并避免增加额外的计算资源和计算耗时,所述数据处理方法包括:确定神经网络模型中网络层的参数数据和输入数据,其中,所述参数数据和/或所述输入数据为多比特...
  • 本公开涉及一种数据处理方法、装置、可读介质、电子设备及程序产品,可以对模型网络层中的权重矩阵进行弹性组合量化,以便能够兼顾模型的精度和内存消耗。该方法包括:确定神经网络模型中网络层的目标权重矩阵,并确定目标权重矩阵中每一元素的重要程度,元素...
  • 本发明属于无人机以及多智能体强化学习领域,公开了一种多无人机协同构建电磁图谱高效联邦学习方法,通过优化无人机和边缘节点的通信、计算资源等多维资源,以最短时间内以最小能耗获得最精确的电磁图谱模型,在模型训练过程中,通过GAN扩充模型,每个边缘...
  • 本发明涉及了一种基于硬提示的全域图数据统一图建模方法,通过标准化文本描述模板,分别用自然语言对节点、边、标签的属性特征进行统一表示。此外,通过大语言模型对生成的文本特征进行语义编码,并采用基于对比学习的微调策略,增强大语言模型对图数据的表征...
  • 本发明公开了一种基于图神经网络和强化学习微服务自动扩缩容方法,主要步骤包括:数据采集与预处理,GNN模型构建,实现在线训练机制,持续优化自动扩缩容策略。本发明克服了传统自动扩缩容方法难以应对复杂微服务架构和动态负载变化的问题,解决了在实际应...
  • 一种基于任务核心记忆管理和巩固的长期持续学习方法,长期持续学习旨在使模型能够从大量任务序列中顺序学习,在获取新知识的同时保留先前学习的信息,类似于人类学习方式。该方法包括以下步骤:1)任务输入与指令微调; 2)对当前任务和先前任务的模型参数...
  • 本发明公开了一种基于门控自注意力对比图神经网络概念先决关系学习方法,涉及自然语言处理技术领域,基于门控自注意力对比图神经网络概念先决关系学习方法主要包括:根据目标概念及其描述,利用文本编码器生成文本嵌入集合,利用先决关系传递性构造先决关系图...
  • 本发明提供了一种基于大语言模型技术的审计模型自动生成方法及系统,包括:根据获取到的目标审计数据,构建审计知识向量数据库;基于大语言模型技术,对审计知识向量数据库中目标审计数据的数据特征进行深度学习,得到目标审计数据对应的审计模型;将目标对象...
  • 人工智能和机器人学习技术领域的一种基于情节记忆的机器人训练系统和方法,解决现有机器人训练方法缺乏有效记忆调度体系、经验价值量化机制不智能、多模态信息融合能力不足等问题。系统包括感知模块、多模态统一记忆编码器、递进式记忆调度体系、多维价值量化...
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