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  • 本申请涉及一种深度学习模型推理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:调用与国产加速器相适配的推理框架,对深度学习模型进行编译优化、并行优化、内存层次优化和计算加速部件的深度融合,得到目标优化模型;将所述目标优化模型编译为所述国产加...
  • 本发明涉及一种适用于微处理器的深度学习模型结构,包括一种块内双DP扩张与收缩结构,所述的块内双DP扩张与收缩结构包括第一深度卷积层、第一点卷积层、第二深度卷积层、第二点卷积层,所述的第一深度卷积层的输出端与第一点卷积层相连,所述的第一点卷积...
  • 本发明提供一种以深度卷积和点卷积融合计算提升网络效率的方法,包括:S1,通过深度卷积参数计算输出宽高out_h和out_w;S2,循环out_h*out_w;S3,循环点卷积输出通道out_c;S4,循环深度卷积的输出通道c;在深度卷积输出...
  • 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,公开了一种基于双重掩码稀疏注意力的处理方法、装置、设备及介质,包括:获取输入数据,将输入数据划分为多个数据块,获得数据块嵌入向量;生成用于约束数据块之间静态连接关系的结构化...
  • 本申请公开了一种多维度协同决策方法及系统,涉及多维度信息下的协同决策、大模型技术,包括:采集环境观测信息,以及,获取协同者的行为轨迹信息;结合所述环境观测信息和所述行为轨迹信息,并编码生成文本化的状态信息;根据所述状态信息、所述行为轨迹信息...
  • 本公开涉及神经网络模型技术领域,特别是一种轻量化模型的更新方法、设备及介质,方法包括:对Transformer模型进行更新,出现错误输出时,判断该错误输出的错误类型是否存在对应的错误标记:若不存在,对该错误类型生成错误标记,并冻结Trans...
  • 本发明公开一种Active‑Bit编码的快速解码方法。键值缓存压缩是一种用于优化大型语言模型在推理过程中的内存使用和计算效率的技术。随着序列长度的增加,键值缓存会线性增长,导致显著的内存消耗和计算复杂度。有一种简单又有效的数据压缩技术为Ac...
  • 本发明涉及电网数据修复技术领域,具体为一种配电网量测缺失节点电压计算方法,通过分析配网量测配置偏差功率问题,研究偏差功率分配机理模型,并将其嵌入神经网络构造混合驱动模式,利用历史量测数据离线训练神经网络,实现配网量测缺失节点的电压相量在线推...
  • 本发明公开了基于时域记忆反馈的车灯成像控制方法、系统及存储介质,其方法包括步骤:根据智能车灯的投影数据构建级联时域记忆反馈网络模型;采用稳定性判定初步优化级联时域记忆反馈网络模型;采用余量学习算法二次训练级联时域记忆反馈网络模型得到最优的级...
  • 本申请公开一种序列数据建模方法和系统。其方法包括:步骤S1:将当前时刻的多源异构原始特征集通过可学习映射函数转换为统一维度的嵌入向量,并整合为综合特征嵌入向量E_t;步骤S2:计算当前事件与前序事件间的时空差异,将其处理为结构化特征后输入可...
  • 一种海洋环境噪声反演海面风速方法、设备及存储介质,其中方法包括以下步骤:步骤S1、获取海洋噪声数据;步骤S2、根据海洋噪声数据中的时间和经纬度信息获取风速数据;步骤S3、处理海洋噪声数据中的音频数据,获取中心频点噪声谱级数据;步骤S4、将中...
  • 本发明涉及信息处理技术领域,提供了一种基于离散吸引子搜索的社交网络关键节点识别方法及系统。基于离散吸引子搜索的社交网络关键节点识别方法包括,以用户为节点,以用户之间的虚假信息传播路径为边,构建社交网络;基于社交网络,采用图神经网络编码器,得...
  • 本发明涉及分层强化学习技术领域,公开了基于边权建模的图分层强化学习方法、终端及存储介质。该方法从下层缓冲池的轨迹数据中随机采样得到第一候选节点集,从上层缓冲池的轨迹数据中随机采样得到第二候选节点集,在候选节点集中选取若干目标节点形成图结构节...
  • 本申请实施例公开了一种基于大语言模型的图神经网络架构搜索方法、设备及介质,可以提升在图数据上对图神经网络架构的搜索效果。该方法通过基于课程优化的迭代更新方法,联合优化图神经网络架构与图结构,以实现结构去噪;且将大语言模型整合到图架构搜索过程...
  • 本发明涉及多模态学习技术领域,具体为一种基于动态图神经网络的大模型知识蒸馏架构与高效训练方法及系统,包括以下步骤:构建动态图神经网络,提取大语言模型知识,设计知识蒸馏架构,实现高效训练技术;有益效果为:通过动态图神经网络提取语义知识,并将其...
  • 本申请公开了一种图结构学习模型训练方法及装置,将获取的原始图结构的初始节点特征矩阵和初始邻接矩阵输入到多层图卷积网络中,得到第一节点特征矩阵,并基于此构建第二邻接矩阵;基于第二邻接矩阵和最后一层图卷积网络对应的第一节点特征矩阵,得到第二节点...
  • 本发明公开了一种图神经网络偏见溯源与公平性优化方法及系统,方法包括:构建含敏感属性的图结构,划分敏感子组并预测;计算节点互信息偏见值,通过Shapley值公式及蒙特卡罗采样确定关键节点组合与偏见子图;通过删除高偏见边、替换节点等操作优化图结...
  • 本发明提供一种检测图异常节点的方法和计算设备,所述方法包括:首先,获取图数据,并将节点划分为多个非重叠社区;接着,从每个目标节点的异社区中采样负样本节点;然后,为目标节点构建上下文级实例对和节点级实例对;所述实例对中的正例基于目标节点获得,...
  • 本发明涉及计算机语言模型技术领域,提供一种基于大语言模型世界知识的神经上下文在线决策方法、系统、电子设备及介质,方法包括以下步骤:S11:获取输入参数;S12:根据输入参数形成大语言模型语义特征向量;S13:从大语言模型语义特征向量抽取语义...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,提供一种数据处理方法、电子设备及存储介质,其中方法包括:在首次获取到目标数据训练集中任一样本数据的索引的情况下,从磁盘读取上述样本数据,对上述样本数据进行第一数据预处理和第二数据预处理,获得经过数据预处理后的上述...
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