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最新专利技术
  • 一种应用于深度强化学习网络的错误定位修复方法
    一种应用于深度强化学习网络的错误定位修复方法_中船智海创新研究院有限公司_202510960030.5
    本发明公开一种应用于深度强化学习网络的错误定位修复方法，涉及神经网络测试与智能算法优化技术领域。该一种应用于深度强化学习网络的错误定位修复方法，通过构建蜕变关系，利用Q表数学期望判断模型输出合理性，能够深入分析深度强化学习网络的输出特性，为...
    2025-12-02
  • 几何大模型训练方法、应用方法、装置、介质及电子设备
    几何大模型训练方法、应用方法、装置、介质及电子设备_小米科技(武汉)有限公司_202511087633.5
    本公开属于人工智能技术领域，涉及一种几何大模型训练方法、应用方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：获取几何图像，几何图像是利用几何形式语言重建得到的；根据几何图像确定几何文本，并利用几何图像和几何文本训练几何大模型得到满足预设条件的几何大...
    2025-12-02
  • 基于大语言模型的上下文偏好学习方法、装置及设备
    基于大语言模型的上下文偏好学习方法、装置及设备_深圳市和讯华谷信息技术有限公司_202511097420.0
    本发明涉及一种基于大语言模型的上下文偏好学习方法、装置及设备，方法包括：配置任务环境并定义性能指标；通过大语言模型自动生成多组初始奖励函数；并行训练多个强化学习代理并采集行为数据；基于加权评分机制自动识别最优与最劣奖励函数；结合对比差异信息...
    2025-12-02
  • 基于离线扩散策略的网络调度方法及装置
    基于离线扩散策略的网络调度方法及装置_清华大学_202511105332.0
    本申请涉及一种基于离线扩散策略的网络调度方法及装置，其中，方法包括：通过将含时约束的网络调度问题进行建模，并归纳为带约束的马尔可夫决策过程，给出该框架下问题的状态、动作、奖励以及状态转移的规则；为了适应离线强化学习的目标，即最大化累计奖励函...
    2025-12-02
  • 基于强化学习与AIGC的剧本自动拆解方法及系统
    基于强化学习与AIGC的剧本自动拆解方法及系统_杭州炬核智能科技有限公司_202511525141.X
    本发明公开了基于强化学习与AIGC的剧本自动拆解方法及系统，涉及文档分析技术领域，该方法的步骤包括：基于输入的原始剧本确定待拆解任务；基于待拆解任务提取拆解分析过程的信息要素，并对信息要素任务追溯分析，形成任务链；基于待拆解任务和任务链识别...
    2025-12-02
  • 一种用于风控模型策略动态修正的回溯分析方法和装置
    一种用于风控模型策略动态修正的回溯分析方法和装置_江苏苏商银行股份有限公司_202511055549.5
    本发明涉及金融科技领域，公开了一种用于风控模型策略动态修正的回溯分析方法和装置，其技术方案要点是包括如下步骤：S1、采集历史贷款全周期数据，并提取历史风险特征；S2、构建回溯模型，并通过历史风险特征进行训练，得到可应用的回溯模型，所述回溯模...
    2025-12-02
  • 风控模型的更新方法及相关装置
    风控模型的更新方法及相关装置_深圳微众信用科技股份有限公司_202511065894.7
    本申请实施例公开了风控模型的更新方法及相关装置，方法包括：获取第一模型和新增业务数据；将新增业务数据输入第一模型，得到第一模型输出的第一软标签；新建初始风控模型和目标损失函数，通过目标损失函数对初始风控模型进行训练，得到第二模型；将第一模型...
    2025-12-02
  • 一种多任务贝叶斯优化的自适应知识迁移方法
    一种多任务贝叶斯优化的自适应知识迁移方法_华南理工大学_202511092384.9
    本发明公开了一种多任务贝叶斯优化的自适应知识迁移方法，包括以下步骤：利用内核化自动编码机制来捕捉数据集之间的非线性关系，以度量任务之间的相似性；通过启发式规则动态调整辅助任务选择的优先级，确保任务间的选择性协作并减少干扰。运用贝叶斯优化建模...
    2025-12-02
  • 模型训练方法、装置、非易失性存储介质及电子设备
    模型训练方法、装置、非易失性存储介质及电子设备_中电信人工智能科技(北京)有限公司_202511100449.X
    本申请公开了一种模型训练方法、装置、非易失性存储介质及电子设备。其中，该方法包括：在教师模型的训练过程中，依据教师模型的输出预测结果和训练数据的真实标签确定目标预测结果，其中，训练数据包括文本数据；依据目标预测结果调整教师模型的参数；在教师...
    2025-12-02
  • 联邦学习中的分布式Transformer训练加速框架
    联邦学习中的分布式Transformer训练加速框架_湘潭大学_202410759432.4
    本专利揭示了联邦学习中的分布式Transformer训练加速框架。基于Transformer的模型训练速度比较慢，主要受限于计算和通信方面。本专利方案首先引入了动态模型分割，通过根据本地设备上的数据分布动态切割Transformer模型，从...
    2025-12-02
  • 基于图像分割的多模态联邦学习方法、设备及存储介质
    基于图像分割的多模态联邦学习方法、设备及存储介质_海南大学_202510953487.3
    本申请公开了一种基于图像分割的多模态联邦学习方法、设备及存储介质，涉及机器学习技术领域，通过离散余弦变换将客户端的输入图像从空间域转换为频域，从而获得客户端的本地中频频谱，在服务器端聚合各个客户端的本地中频频谱，采用该种方案，通过仅传输包含...
    2025-12-02
  • 一种基于智能客户端选择与自适应加权的半异步联邦学习训练方法
    一种基于智能客户端选择与自适应加权的半异步联邦学习训练方法_中原工学院_202511096900.5
    本发明提出了一种基于智能客户端选择与自适应加权的半异步联邦学习训练方法，步骤为客户端根据中心服务器广播进行模型初始化，中心服务器根据训练集计算本地数据分布，并基于客户端本地数据分布根据聚类算法对客户端进行聚类；中心服务器以固定周期从每个聚类...
    2025-12-02
  • 一种基于投影梯度上升的联邦遗忘方法及系统
    一种基于投影梯度上升的联邦遗忘方法及系统_湖南阿姆科技有限公司_202511424147.8
    本发明公开了一种基于投影梯度上升的联邦遗忘方法及系统，属于机器学习技术领域，包括获取联邦中的N个客户端和中央服务器信息，使用联邦加权聚合学习算法对联邦进行T轮训练；对各客户端进行数据蒸馏，得到蒸馏数据集；获取联邦全局模型和遗忘客户端在T‑1...
    2025-12-02
  • 一种基于自动超参数优化的测试时自适应方法及系统
    一种基于自动超参数优化的测试时自适应方法及系统_北京林业大学_202510993918.9
    本发明公开了一种基于自动超参数优化的测试时自适应方法及系统。其步骤为：(1)样本集划分和模型预训练；(2)构建无监督超参数优化模块；(3)利用无监督超参数优化模块获取当前阶段最优超参数；(4)针对测试样本集进行模型更新与分类。本发明构建的基...
    2025-12-02
  • 面向分布式机器学习的多目标自动超参数配置方法和系统
    面向分布式机器学习的多目标自动超参数配置方法和系统_浙江大学_202511216210.9
    本发明公开了一种面向分布式机器学习的多目标自动超参数配置方法和系统，用于在单次训练中同时优化模型精度、训练效率、安全性和带宽效率。该方法包括：利用梯度噪声尺度(GNS)作为统一指标，建立超参数与多目标性能之间的数学模型；在训练过程中实时监测...
    2025-12-02
  • 一种敏感字段识别的动态数据脱敏方法
    一种敏感字段识别的动态数据脱敏方法_赛思科技(西安)有限公司_202511512194.8
    本发明公开了一种敏感字段识别的动态数据脱敏方法包括，通过在多个客户端上协同训练探针模型，并基于联邦学习框架，在不暴露原始数据的前提下识别出包含待脱敏敏感信息的特定数据样本；针对该特定数据样本，计算其对目标神经网络模型各参数的影响程度，并筛选...
    2025-12-02
  • 任务处理方法和装置
    任务处理方法和装置_启元实验室_202511045465.3
    本申请提供一种任务处理方法和装置，涉及人工智能技术领域。一种任务处理方法，包括：根据原始数据和任务处理提示词，利用预设大模型生成知识超图；根据用户输入的任务处理需求，生成规则的上下文参数；根据知识超图和上下文参数，利用预设大模型生成多个任务...
    2025-12-02
  • 一种考虑无委托板坯匹配的信息学习方法及系统
    一种考虑无委托板坯匹配的信息学习方法及系统_昆明理工大学_202511155788.8
    本发明涉及计算智能和生产计划优化技术领域，且公开了一种考虑无委托板坯匹配的信息学习方法及系统，利用种群中的编码特征能够策略性地改变生成新解的采样大小，并在搜索过程中适应种群多样性，从而有利于开发和探索之间保持持续的平衡，引导算法向有希望的区...
    2025-12-02
  • 一种基于联邦学习的大模型多客户端协作定位知识编辑方法
    一种基于联邦学习的大模型多客户端协作定位知识编辑方法_重庆大学_202510763101.2
    本发明公开一种基于联邦学习的大模型多客户端协作定位知识编辑方法，包括以下步骤：1)构建LLM模型2)构建FedLEKE任务；3)执行FedLEKE任务，优化Transformer层的隐藏状态，从而对LLM模型中前馈网络的权重进行微调，更新L...
    2025-12-02
  • 一种结构信息增强的多模态异构数据融合表征方法
    一种结构信息增强的多模态异构数据融合表征方法_北京航空航天大学杭州创新研究院_202511057023.0
    本发明公开了一种结构信息增强的多模态异构数据融合表征方法，属于数据处理技术领域。方法包括：通过文本、图像、音频和视频得到多模态异构数据，对多模态异构数据执行预处理操作后执行特征提取与转换操作，得到统一特征空间的多模态特征矩阵并使用图结构增强...
    2025-12-02
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