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  • 本申请实施例提供了一种任务执行方法和装置、电子设备及存储介质,属于机器人控制技术领域,适用于金融和医疗领域。该方法包括:获取动作演示视频;根据动作演示视频进行数据集构建,得到动作演示数据集;根据动作演示数据集对原始机器人进行离线训练,得到初...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种具身智能机器人的信息交互方法及系统,通过硬件时钟同步协议实现多源传感器数据的精确时间对齐,采用自适应权重分配机制进行跨模态特征融合,构建统一的环境状态表示;结合语言模型和动态知识图谱解析用户指令,生成...
  • 本发明涉及社交机器人检测技术领域,特别涉及一种基于因果干预与混合专家的社交机器人检测方法及系统,构建CausBot模型,该模型包含伪环境估计器和混合专家机制增强的图Transformer编码器;通过伪环境估计器估计每个节点所属的潜在环境分布...
  • 本公开涉及一种数据处理方法、装置、可读介质、电子设备及程序产品,以实现不同比特位的组合运算,并避免增加额外的计算资源和计算耗时,所述数据处理方法包括:确定神经网络模型中网络层的参数数据和输入数据,其中,所述参数数据和/或所述输入数据为多比特...
  • 本公开涉及一种数据处理方法、装置、可读介质、电子设备及程序产品,可以对模型网络层中的权重矩阵进行弹性组合量化,以便能够兼顾模型的精度和内存消耗。该方法包括:确定神经网络模型中网络层的目标权重矩阵,并确定目标权重矩阵中每一元素的重要程度,元素...
  • 本发明属于无人机以及多智能体强化学习领域,公开了一种多无人机协同构建电磁图谱高效联邦学习方法,通过优化无人机和边缘节点的通信、计算资源等多维资源,以最短时间内以最小能耗获得最精确的电磁图谱模型,在模型训练过程中,通过GAN扩充模型,每个边缘...
  • 本发明涉及了一种基于硬提示的全域图数据统一图建模方法,通过标准化文本描述模板,分别用自然语言对节点、边、标签的属性特征进行统一表示。此外,通过大语言模型对生成的文本特征进行语义编码,并采用基于对比学习的微调策略,增强大语言模型对图数据的表征...
  • 本发明公开了一种基于图神经网络和强化学习微服务自动扩缩容方法,主要步骤包括:数据采集与预处理,GNN模型构建,实现在线训练机制,持续优化自动扩缩容策略。本发明克服了传统自动扩缩容方法难以应对复杂微服务架构和动态负载变化的问题,解决了在实际应...
  • 一种基于任务核心记忆管理和巩固的长期持续学习方法,长期持续学习旨在使模型能够从大量任务序列中顺序学习,在获取新知识的同时保留先前学习的信息,类似于人类学习方式。该方法包括以下步骤:1)任务输入与指令微调; 2)对当前任务和先前任务的模型参数...
  • 本发明公开了一种基于门控自注意力对比图神经网络概念先决关系学习方法,涉及自然语言处理技术领域,基于门控自注意力对比图神经网络概念先决关系学习方法主要包括:根据目标概念及其描述,利用文本编码器生成文本嵌入集合,利用先决关系传递性构造先决关系图...
  • 本发明提供了一种基于大语言模型技术的审计模型自动生成方法及系统,包括:根据获取到的目标审计数据,构建审计知识向量数据库;基于大语言模型技术,对审计知识向量数据库中目标审计数据的数据特征进行深度学习,得到目标审计数据对应的审计模型;将目标对象...
  • 人工智能和机器人学习技术领域的一种基于情节记忆的机器人训练系统和方法,解决现有机器人训练方法缺乏有效记忆调度体系、经验价值量化机制不智能、多模态信息融合能力不足等问题。系统包括感知模块、多模态统一记忆编码器、递进式记忆调度体系、多维价值量化...
  • 本发明提供了一种边缘热对象缓存准入方法,涉及信息技术领域,本发明构建了时序模型,所述时序模型包括特征映射、多对象时间编码、LSTM和注意力网络,对时序模型进行有监督训练,得到训练完成的时序模型,其中,本发明通过多对象时间编码方法实现了对请求...
  • 本发明公开了一种CTGAN网络结构、设备及介质,网络结构包括:规则‑向量映射引擎,一端用于获取所需生成数据的标签并且连接业务规则数据库,另一端连接生成器,用于根据所需生成数据的标签、业务规则库得到规则编码向量,将规则编码向量输出到生成器;生...
  • 本申请提供一种联合注意力处理方法、系统及电子设备,所述联合注意力处理方法包括:获取待处理目标;在至少一个目标维度对所述待处理目标进行排序处理,以获取重新排序后的待处理目标;对所述重新排序后的待处理目标进行联合注意力处理,以获取初始结果;将所...
  • 本申请公开了一种基于加速器的模型部署方法及系统,涉及计算机应用技术领域,该方法将模型文件转换为中间表示,基于中间表示的算子节点匹配核接口函数,并通过核接口函数实现编译部署的指令生成。具体地,基于核接口函数将中间表示转换为指令文件,将指令文件...
  • 一种编码方法,包括:获取待编码数据;将待编码数据作为内容编码分支网络的输入,输出内容编码序列,内容编码序列包括编码待编码数据的内容信息得到的第一离散编码序列;将待编码数据作为风格编码分支网络的输入,输出风格编码序列,风格编码序列包括编码待编...
  • 本申请实施例公开了一种人工智能处理装置、方法及相关设备,其中的装置包括数据接口和处理单元;所述数据接口,用于接收第一矩阵,所述第一矩阵为特征图矩阵;所述处理单元,用于:基于多个第一位宽值,将所述第一矩阵中的每个矩阵元素拆分为多个矩阵元素,以...
  • 本申请实施例公开了一种通过自注意力模型处理数据的方法、装置及相关产品,属于AI技术领域。在本申请实施例中,对于KV缓存采用左填充方式存储数据的场景,对自注意力输入参数进行了扩展,以使自注意力模型在进行自注意力计算之前能够根据扩展自注意力输入...
  • 提供了一种用于修改机器学习模型的方法、设备和系统。该方法包括:由机器学习模型执行生成过程以预测第一输出,经由处理器基于到机器学习模型的输入来生成潜在空间,经由处理器基于潜在空间来确定中间决策参数,基于中间决策参数,经由处理器改变机器学习模型...
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