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  • 本发明属于移动计算与智能化软件技术领域,具体为一种面向移动设备跨应用操控的交互式GUI智能体系统。该系统包括:全局任务管理模块,接收用户输入的自然语言任务指令,结合用户设备中已安装应用信息,通过全局任务规划器拆解任务并生成标准化子任务;应用...
  • 本发明公开了一种基于强化学习与反馈投票的多智能体任务执行方法及系统,首先接收用户发送的高级任务指令并识别当前的环境观察信息,利用决策集群进行决策分析,生成一个或多个候选动作并归一化;采用动态加权投票机制从归一化处理后的候选动作中选择出最终执...
  • 本说明书提供了一种用户个人资源的管理方法、设备、存储介质及程序产品。用户智能体接收资源需求方广播的用于询问是否接受目标资源调用事件的询问请求,询问请求中携带有目标资源调用事件中的待调用资源的用途类型以及特征属性,在查询到目标用户的个人资源库...
  • 本申请实施例提供一种信息处理方法、任务处理方法、电子设备、存储介质及程序产品。在本申请实施例中,在采用任务处理智能体执行待处理任务中的任一个步骤的过程中,对待执行的当前步骤对应的模型上下文信息中前序步骤的执行结果中至少部分数据进行编码处理,...
  • 本申请提供一种基于多模态大模型的数据处理方法、装置及电子设备,涉及数据处理技术领域。该方法应用于内置有多模态大模型的服务机器人,其中,多模态大模型包括多模态编码器、语言模型以及多模态解码器。该方法具体包括:基于目标用户发送的语音指令信号和/...
  • 本申请提供一种基于感知‑生成解耦的具身智能控制方法、介质及设备。所述方法包括:识别具身智能中的感知模块和生成模块;将感知模块和生成模块解耦,并创建公共上下文缓冲区;当多个请求并行执行时,新执行的感知计算将最新的环境信息更新到公共上下文缓冲区...
  • 本发明涉及人工智能与人机情感交互技术领域,具体公开了一种基于人工智能的智能宠物交互方法及挂件系统。该方法包括通过挂件本体的多模态传感器采集用户的触摸、语音、微表情、姿态及环境信息;利用多层次图神经网络对用户情绪状态与潜在交互意图进行识别;结...
  • 本申请实施例公开了一种数据处理方法、相关设备、存储介质及程序产品,该方法中,终端设备将响应于数据推理请求,调用本地部署的第一推理模型进行数据推理,得到终端推理结果,第一推理模型包含数据推理模型中的至少一个模型推理层。若检测到终端推理结果的置...
  • 本发明公开了一种模型构建方法、部署方法及电子设备。模型构建方法包括:获取预分配内存池,预分配内存池的地址连续;在预分配内存池中构建神经网络模型;将神经网络模型中的指针字段转换为基于预分配内存池的地址范围的相对偏移值,以使神经网络模型在任意位...
  • 本发明涉及一种基于扩散图神经网络的地面风速延伸期预报方法,包括:获取目标起报日前的站点观测数据和集合NWP成员预报结果,将站点观测数据和集合NWP成员预报结果输入地面风速集合预报模型,获取延伸期的地面风速集合预报结果;地面风速集合预报模型利...
  • 本发明公开了一种基于深度学习条件扩散模型的智慧城市辅助决策方法,首先收集多源数据并进行预处理,然后从中提取出具有代表性的轨迹数据,并进行标注,构建数据集,接着构建条件扩散模型,模型包括主干网络、图卷积模块以及逆向动力学模块,图卷积模块设置于...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,可应用于金融科技及医疗健康等业务场景中,公开了一种基于分层强化学习的策略生成方法、装置、设备及介质,包括:获取多源原始场景数据并生成结构化场景数据集,构建动态因果图,处理环境状态信息生成子目标和具体动作,结合状态...
  • 本申请公开一种模型注意力机制优化方法、终端设备及存储介质,该方法包括:确定模型的参考键缓存集的量化中心表;确定多个输入词元各自的第二键缓存向量在量化中心表中的位置索引,其中多个输入词元是构成模型的输入数据的词元;在模型解码过程中,确定当前输...
  • 本发明公开一种基于大型自然语言模型微调的异常告警智能处置方法,包括如下步骤:S1、基于专家知识构建缺陷规则库;S2、基于Qwen3‑235B‑A22B模型的参数高效微调;S2.1数据预处理;S2.2指令微调SFT;S2.3奖励模型训练;S2...
  • 本申请公开了一种衡器校准方法、装置、系统及存储介质,用于校准衡器误差。所述方法包括:将煤炭运输体系中所有站点的计量衡器提取为节点,将所有站点之间的运输路径提取为有向边,根据所述节点和有向边构建煤炭运输体系图框架,为所述煤炭运输体系图框架赋予...
  • 本发明提供了一种工业过程关键指标的预测方法、系统,以及一种计算机可读存储介质。工业过程关键指标的预测方法包括步骤:获取输入序列数据,通过卷积操作提取输入序列数据中每个节点的嵌入特征;将输入序列数据中每个节点的嵌入特征输入至GRKAT‑GSL...
  • 本申请涉及目标检测领域,尤其涉及一种基于渐进式注意力特征融合的无人机小目标检测方法。所述方法包括:提取小目标检测数据集的多尺度特征图,逐层获取所有相邻层特征图的中间融合特征;基于第五层特征图、由第四层特征图和第五层特征图融合得到的中间融合特...
  • 本发明涉及水下机器人采样技术领域,公开了一种温度自适应补偿方法和ROV注射器采水装置,本发明通过采集温度数据与电压信号,解决了无数据可补偿的问题。进一步,采用初始自适应模糊神经网络,融合了模糊逻辑与神经网络的优势,能有效处理复杂的非线性关系...
  • 本发明涉及自动机器学习和时序数据分析技术领域,公开了一种面向时序数据预测的自动学习方法及系统,其中,一种面向时序数据预测的自动学习方法包括:构建包含符号和神经组件的混合模型空间;融合状态空间模型与物理约束构建优化框架;采用自动化联合搜索算法...
  • 一种基于混合专家和KAN的循环注意力网络的时序预测方法,包括如下步骤:S100,输入需要预测的时间序列数据;S200,利用注意力机制构建图结构,通过自适应且可学习的图卷积网络学习被输入时间序列数据的变量之间的基础关联特征,再对基础关联特征沿...
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