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最新专利技术
  • 一种增汽机运行性能预测方法、装置、设备、介质及产品
    一种增汽机运行性能预测方法、装置、设备、介质及产品_内蒙古京能盛乐热电有限公司_202511257508.4
    本申请公开了一种增汽机运行性能预测方法、装置、设备、介质及产品，涉及增汽机性能预测技术领域，该方法包括：将待预测运行数据输入增汽机运行性能预测模型，得到预测结果；增汽机运行性能预测模型的训练步骤包括：获取增汽机的历史运行数据和对应的引射比数...
    2026-01-16
  • 一种大模型的构建方法、装置、设备及介质
    一种大模型的构建方法、装置、设备及介质_北京晟世天安科技有限公司_202511330816.5
    本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种大模型的构建方法、装置、设备及介质，方法包括将目标模型的Transformer权重矩阵进行分块处理，以形成多个子矩阵；将每个子矩阵通过二维Kronecker分解进行低秩近似，得到每个子矩阵分别对应的两个...
    2026-01-16
  • 一种基于自适应分层软滤波器剪枝的低空无人机模型压缩方法
    一种基于自适应分层软滤波器剪枝的低空无人机模型压缩方法_北京理工大学_202511300994.3
    本发明属于低空经济技术领域，具体涉及一种基于自适应分层软滤波器剪枝的低空无人机模型压缩方法，该方法具体过程为：步骤1：层剪枝比计算：计算低空无人机神经网络模型每一卷积层的重要性值，根据所述重要性值确定与其呈负相关的层剪枝比；步骤2：滤波器剪...
    2026-01-16
  • 一种适用于自回归掩码生成模型的后训练量化方法
    一种适用于自回归掩码生成模型的后训练量化方法_北京交通大学_202511314237.1
    本发明提出了一种适用于自回归掩码生成模型的后训练量化方法——Q‑MAR(Quantization for Masked Autoregressive Models)，该方法创新性地设计了两个模块：分层聚类解耦模块(Hierarchical ...
    2026-01-16
  • 用于目标价值与瞬变威胁评估的评估网络模型训练方法
    用于目标价值与瞬变威胁评估的评估网络模型训练方法_西安电子科技大学_202511276052.6
    本发明公开了一种用于目标价值与瞬变威胁评估的评估网络模型训练方法，获取用于进行目标价值与瞬变威胁评估的训练数据集和预先构建的深度残差网络模型；基于训练数据集和预先构建的改进萤火虫群优化算法对深度残差网络模型的初始模型参数值进行迭代优化，得到...
    2026-01-16
  • 目标检测模型的确定方法、装置及存储介质
    目标检测模型的确定方法、装置及存储介质_中汽创智科技有限公司_202511222009.1
    本申请公开了一种目标检测模型的确定方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取多媒体资源以及初始检测模型；对初始检测模型中的每个初始网络层进行压缩处理，得到与每个初始网络层对应的每个压缩网络层，并根据每个压缩网络层，生成当前压缩模型；将多媒体资...
    2026-01-16
  • 转换模型的训练方法、数据查询方法、装置及电子设备
    转换模型的训练方法、数据查询方法、装置及电子设备_北京百度网讯科技有限公司_202511165205.X
    本公开提供了一种转换模型的训练方法、数据查询方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能、大模型、大数据处理、数据库管理、信息检索、自然语言处理等技术领域。具体实现方案为：基于查询语句样本和N个查询字段标识，构建提示词样本；其...
    2026-01-16
  • 网络训练方法、模态预测方法及相关设备和介质
    网络训练方法、模态预测方法及相关设备和介质_浙江零跑科技股份有限公司_202511013452.8
    本申请公开了一种网络训练方法、模态预测方法及相关设备和介质，该网络训练方法用于对几何深度学习网络进行训练，该网络训练方法包括：获取目标部件的第一样本数据，第一样本数据包括目标部件的样本有限元模型、样本非可视化参数以及相应的样本模态真实结果；...
    2026-01-16
  • 训练方法、训练系统及非暂态计算机可读取介质
    训练方法、训练系统及非暂态计算机可读取介质_鸿海精密工业股份有限公司_202510633658.4
    一种训练方法，在一或多个回合的各时间步中所述方法包含下列步骤。由稀疏智能体根据状态产生动作。自经验回放池获取候选样本，以更新稀疏智能体的当前神经网络，并且其中更新当前神经网络的步骤包含下列步骤。根据候选样本，计算损失函数。根据损失函数，计算...
    2026-01-16
  • 基于片上衍射神经网络的智能后处理系统
    基于片上衍射神经网络的智能后处理系统_复旦大学_202511352448.4
    本发明属于光学神经网络计算技术领域，具体为一种基于片上衍射神经网络的智能后处理系统。本发明借助片上衍射神经网络对通信系统的光信号进行实时后处理，包括三个模块：将一维信息按照时间顺序导入片上衍射区域的信号处理模块、通过对输入光信号进行相位调制...
    2026-01-16
  • 一种基于全印刷电化学晶体管的高保真神经元电路
    一种基于全印刷电化学晶体管的高保真神经元电路_南京邮电大学_202511602252.6
    本发明提供了一种基于全印刷电化学晶体管的高保真神经元电路，包括放大单元、复位OECT、膜电容元件、反馈电容元件、电流输入端、电压源VDD以及公共接地端GND，放大单元中的第一级OECT的栅极与膜电容元件的一端连接，在连接节点处与电流输入端连...
    2026-01-16
  • 基于TPU的张量扩展计算方法、设备、介质及产品
    基于TPU的张量扩展计算方法、设备、介质及产品_中昊芯英(杭州)科技有限公司_202511364852.3
    本发明公开了一种基于TPU的张量扩展计算方法、设备、介质及产品，涉及芯片技术领域，该方法包括：对张量扩展请求进行解析，获取原始张量的第一维度信息和目标张量的第二维度信息；根据第一维度信息和第二维度信息，确定张量扩展需求；根据张量扩展需求，将...
    2026-01-16
  • 面向高能效注意力计算的全数字存内计算加速器及方法
    面向高能效注意力计算的全数字存内计算加速器及方法_重庆大学_202511335571.5
    本发明涉及人工智能领域和集成电路领域，具体涉及一种面向高能效注意力计算的全数字存内计算加速器及方法，包括：首先重构注意力得分计算的算法，彻底消除动态矩阵生成及搬运开销；在基于读写分离的单端SRAM存算一体阵列中，对CIM与近存计算职责进行合...
    2026-01-16
  • 用于脉冲神经网络存内计算的芯片
    用于脉冲神经网络存内计算的芯片_重庆大学_202511335246.9
    本发明涉及人工智能领域和集成电路领域，具体涉及一种用于脉冲神经网络存内计算的芯片，包括：突触权重存储阵列，用于存储突触权重；阈值存储阵列，用于存储神经元阈值电压；膜电位存储阵列，用于存储神经元膜电位，该膜电位存储阵列的位线与突触权重存储阵列...
    2026-01-16
  • 加速嵌入层计算
    加速嵌入层计算_谷歌有限责任公司_202511287322.3
    描述了用于使用被配置为在硬件电路上实现神经网络的系统来执行神经网络计算的方法、系统、设备、和计算机可读介质。该系统包括，主机接收到神经网络层的批次输入。每个输入被存储在由地址标识的存储器位置中。系统识别一个或多个输入的地址列表中的一个或多个...
    2026-01-16
  • 一种提高中间数据安全性的神经网络模型推理方法
    一种提高中间数据安全性的神经网络模型推理方法_苏州国芯科技股份有限公司_202511273825.5
    本申请公开了一种提高中间数据安全性的神经网络模型推理方法，涉及神经网络领域，该方法中NPU在进行神经网络模型推理过程中，实时加密各个算子层产生的中间特征图数据并以加密形式存储在端侧SoC内存中，可以有效防止攻击者对内存数据分析导致的中间数据...
    2026-01-16
  • 基于硬件感知的模型量化方法、系统、介质、产品及终端
    基于硬件感知的模型量化方法、系统、介质、产品及终端_上海光羽芯辰科技有限公司_202511715158.1
    本申请提供一种基于硬件感知的模型量化方法、系统、介质、产品及终端，在一个高层次软件框架与底层硬件行为模型之间构建混合执行机制，仅将初始量化模型的量化计算图中需要在目标硬件上执行的核心计算算子交由硬件行为模型进行比特精度仿真，在量化流程中模拟...
    2026-01-16
  • 数据生成模型训练方法及系统
    数据生成模型训练方法及系统_广东财经大学_202511329690.X
    本发明公开了一种数据生成模型训练方法及系统，该方法包括：获取生成对象在多个历史时间点的对象数据；基于数据清洗算法和归一化算法，对所述对象数据进行处理得到标准数据；基于特征分析算法，分析所述标准数据的数据特征随所述历史时间点变化的特征变化参数...
    2026-01-16
  • 基于强化学习的迭代式卷积神经网络剪枝方法
    基于强化学习的迭代式卷积神经网络剪枝方法_泉州装备制造研究所_202511704955.X
    本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及基于强化学习的迭代式卷积神经网络剪枝方法，S1：根据任务类型，获取该任务类型的历史图像，对该历史图像进行预处理以及标注，构建数据集，将该数据集按预设比例划分为训练集、验证集和测试集；S2：构建初始的卷积神经...
    2026-01-16
  • 模型部署方法、装置、设备及程序产品
    模型部署方法、装置、设备及程序产品_深圳市洲明科技股份有限公司_202511186811.X
    本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种模型部署方法、装置、设备及程序产品。该方法包括：使用神经网络处理器适配的算子和/或结构，通过预定的第一训练框架对待部署模型进行训练，得到训练后的第一格式的模型，第一训练框架与神经网络处理器适配的第二训练框...
    2026-01-16
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