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最新专利技术
  • 基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法及系统
    基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法及系统_华中农业大学_202510708079.1
    本发明公开一种基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法， 包括：对初始神经网络进行若干周期的预训练， 使模型在目标任务上初步收敛；在预训练模型的基础上引入第一阶段的细粒度权重衰减机制， 依据各权重的相对幅值分配不同的衰减因子；基于预设...
    2025-12-26
  • 神经网络计算系统及设备
    神经网络计算系统及设备_北京大学深圳研究生院_202510909664.8
    本申请公开了一种神经网络计算系统及设备， 涉及神经网络技术领域， 神经网络计算系统包括数字时间转换模块、数字频率转换模块以及相位累加器， 数字时间转换模块和数字频率转换模块分别的输出端与相位累加器的输入端连接；数字时间转换模块用于将接收到的...
    2025-12-26
  • 一种神经网络量化方法、装置、设备及可读存储介质
    一种神经网络量化方法、装置、设备及可读存储介质_山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司_202510911946.1
    本发明公开了一种神经网络量化方法、装置、设备及可读存储介质， 应用于神经网络技术领域， 包括：基于目标神经网络不同层的精度要求， 确定目标神经网络不同层的量化敏感度；基于量化敏感度确定的每层量化精度范围确定目标神经网络的配置， 得到多种量化...
    2025-12-26
  • 基于SIMT的神经网络处理器及其任务执行方法
    基于SIMT的神经网络处理器及其任务执行方法_中国科学院计算技术研究所_202510909135.8
    本发明提出一种基于SIMT的神经网络处理器及其任务执行方法， 包括：通用处理器查询协处理器的状态寄存器， 状态寄存器存储协处理器的资源情况；通用处理器根据该资源情况， 完成线程块到线程束的拆分， 通用处理器将线程束指令转发给协处理器的线程束...
    2025-12-26
  • 闭环调节计算系统及设备
    闭环调节计算系统及设备_北京大学深圳研究生院_202510909663.3
    本申请公开了一种闭环调节计算系统及设备， 涉及神经网络技术领域， 闭环调节计算系统包括数字时间编码模块、数字控制振荡模块、相位累加模块、能量检测模块以及退火控制模块；数字时间编码模块用于将接收到的自旋数据编码为时间脉冲数据并发送至相位累加模...
    2025-12-26
  • 一种基于深度学习加速核的反卷积运算方法
    一种基于深度学习加速核的反卷积运算方法_安徽芯纪元科技有限公司_202510946581.6
    本发明涉及神经网络处理器NPU， 具体涉及一种基于深度学习加速核的反卷积运算方法， 直接加载输入张量、权重张量和偏置张量至对应的buffer， 并排布成所需的结构， 使用uop指定参与运算的输入地址、权重地址、偏置地址和输出地址， 利用深度...
    2025-12-26
  • 新型离散忆阻耦合异质神经元模型构造方法及应用
    新型离散忆阻耦合异质神经元模型构造方法及应用_大连工业大学_202510832330.5
    本发明公开了一种新型离散忆阻耦合异质神经元模型构造方法及应用， 设计一种新的离散忆阻器模型模拟突触耦合两种不同的神经元模型， 得到最终的新型离散忆阻耦合异质神经元模型。利用相图、迭代序列、分岔图、Lyapunov指数谱等方法分析模型的动力学...
    2025-12-26
  • 量化神经网络硬件推理模拟器及方法
    量化神经网络硬件推理模拟器及方法_湖南长城银河科技有限公司_202510918357.6
    本发明涉及量化神经网络硬件推理模拟器及方法， 通过软件模拟硬件推理， 优化软件部署流程， 也即在软件中完全模拟硬件计算， 达到位精确的硬件推理结果， 快速验证深度学习模型不同量化方案的推理结果， 并且模拟硬件数据类型， 也即在软件中模拟硬件...
    2025-12-26
  • 一种基于ASVD-RBFNN的大规模阵列波束形成快速训练方法
    一种基于ASVD-RBFNN的大规模阵列波束形成快速训练方法_中国人民解放军空军工程大学_202510814205.1
    针对径向基神经网络作用于大规模阵列天线中可能出现的维度爆炸问题， 本发明公开一种基于ASVD‑RBFNN的大规模阵列波束形成快速训练方法， 具体包括下列步骤：在设定的1个期望方向和m个干扰方向生成目标信号s(t)和m个干扰信号j(t)， 构...
    2025-12-26
  • 引力波信号参数搜索模型训练方法、装置及电子设备
    引力波信号参数搜索模型训练方法、装置及电子设备_北京百度网讯科技有限公司_202510837337.6
    本公开提供了引力波信号参数搜索模型训练方法、装置及电子设备， 涉及数据处理技术领域， 尤其涉及天文学与宇宙学研究、引力波探测与信号处理等领域， 能够用于引力波信号处理等应用场景。具体实现方案为：根据先验范围和预设的信噪比阈值， 生成初始引力...
    2025-12-26
  • 潜在与像素域双阶段的视频超分模型训练方法
    潜在与像素域双阶段的视频超分模型训练方法_上海交通大学_202510857946.8
    本发明提供了一种潜在与像素域双阶段的视频超分模型训练方法及系统。将训练数据中的低分辨率视频放大到与其对应的高分辨率视频相同的分辨率， 在潜在空间中， 对Transformer模型进行适应训练；将训练数据中的低分辨率视频和图片分别放大到与其对...
    2025-12-26
  • 模型训练方法、计算机、存储介质及程序产品
    模型训练方法、计算机、存储介质及程序产品_马上消费金融股份有限公司_202510893212.5
    本申请公开了一种模型训练方法、计算机、存储介质及程序产品， 方法包括：根据第一提示文本、以及每个评价维度的第一文本和第二文本， 构建得到每个评价维度的第二提示文本；将所述第二提示文本输入第一模型， 得到隐藏层输出的多个第一向量；根据多个第一...
    2025-12-26
  • 基于时空特征融合与物理约束的污水处理量预测方法
    基于时空特征融合与物理约束的污水处理量预测方法_安徽水科数智信息技术有限公司_202510941323.9
    本发明公开了基于时空特征融合与物理约束的污水处理量预测方法， 涉及污水处理技术领域。包括以下步骤：提取获取的目标区域历史污水处理数据的基础特征；将基础特征进行标准化处理， 构建多维时间序列， 并输入预训练的神经网络模型中， 结合物理约束机制...
    2025-12-26
  • 一种导数无关的非线性混成系统学习方法
    一种导数无关的非线性混成系统学习方法_浙江大学_202510981622.5
    本发明公开了一种导数无关的非线性混成系统学习方法， 包括：获取离散轨迹并确定NARX模型；通过滑动窗口判断离散轨迹能否被同一个NARX模型拟合， 识认出模式切换点并分割轨迹；将轨迹分割后的轨迹段组合， 若组合的轨迹段能被同一NARX模型拟合...
    2025-12-26
  • 人工神经网络的动态稀疏化训练方法、装置、终端及介质
    人工神经网络的动态稀疏化训练方法、装置、终端及介质_原宇新擎(雄安)科技有限公司_202510909422.9
    本发明提供一种人工神经网络的动态稀疏化训练方法、装置、终端及介质。该方法包括：基于激活点聚集损失和区域中心分离损失构建神经网络的损失函数；其中， 神经网络的每层设有多个激活区域；将输入特征映射到庞加莱圆盘模型表示的双曲空间， 并基于损失函数...
    2025-12-26
  • 基于正则化约束防止灾难性遗忘的小样本微调方法
    基于正则化约束防止灾难性遗忘的小样本微调方法_深圳市奇迹小山科技有限公司_202510913895.6
    本发明提供一种基于正则化约束防止灾难性遗忘的小样本微调方法。通过小样本数据对基础Stable Diffusion模型进行标准LoRA训练， 获得初步定制化模型；在继续训练过程中， 融合小样本数据与辅助数据， 训练时在损失函数中引入防止灾难性...
    2025-12-26
  • 一种基于大数据驱动的人工智能模型训练方法
    一种基于大数据驱动的人工智能模型训练方法_杭州市卫生健康事业发展中心_202510925046.2
    本发明公开了一种基于大数据驱动的人工智能模型训练方法， 包括如下步骤：S1、采集并标准化多源训练数据， 构建结构化数据集并划分训练批次；S2、分析训练批次与整体数据的分布差异， 判断数据漂移状态；S3、根据漂移状态选择优化器， 稳定时使用改...
    2025-12-26
  • 基于深度学习的智适应除磷投加方法及系统
    基于深度学习的智适应除磷投加方法及系统_红杉天枰科技集团有限公司_202511287796.8
    本发明涉及污水处理技术领域， 一种基于深度学习的智适应除磷投加方法及系统， 包括：基于原始历史污水数据获取历史污水信息集， 利用云端智能中心划分历史污水信息集并用于深度学习框架训练、验证和测试， 得到深度学习除磷模型， 获取实时进水信息， ...
    2025-12-26
  • 基于RBF神经网络的动态多目标优化方法
    基于RBF神经网络的动态多目标优化方法_西北工业大学_202510891569.X
    本发明涉及一种基于RBF神经网络的动态多目标优化方法， 利用RBF神经网络根据当前环境的初始种群确定当前环境的目标种群， 先采用当前环境的初始种群对RBF神经网络进行训练；然后对初始种群进行两轮交叉变异操作生成两个子种群的决策变量；再将两个...
    2025-12-26
  • 一种基于半监督的天文时频图像目标检测方法及系统
    一种基于半监督的天文时频图像目标检测方法及系统_昆明理工大学_202511280266.0
    本发明公开了一种基于半监督的天文时频图像目标检测方法， 属于基于计算机视觉的天文图像处理领域。本发明包括：对基于T‑UNet学生射频干扰检测模型进行预训练和验证；利用预训练好的基于T‑UNet学生射频干扰检测模型对应的参数文件对基于T‑UN...
    2025-12-26
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