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  • 本公开涉及神经网络技术领域,具体涉及一种基于RISC‑V架构的神经网络处理器、方法、装置、设备及介质,所述处理器包括指令缓存区、取指单元、译码单元、控制单元、通用寄存器、算术逻辑单元、特征数据寄存器、权重数据寄存器、卷积运算单元、激活运算单...
  • 本申请涉及存算一体模块、半导体器件结构和电子装置,该存算一体模块包括:存算一体阵列和模式转换单元,模式转换单元分别和存算一体阵列中包含的多个存算一体单元中的每个存算一体单元连接,其中,通过模式转换单元将信号分配至存算一体单元中,在模式转换单...
  • 本发明提供一种基于人工智能的多参数环境传感器芯片数据融合方法,属于农产品生长环境监测技术领域,本发明通过多参数环境传感器芯片构建连续数据序列,利用异常跳变矩阵和干扰异常矩阵对数据质量进行评估和预处理,构建多维度融合算法计算收敛指数、稳定性指...
  • 本发明提供了一种基于混合分段编码的权重量化方法、装置及服务器,涉及人工智能的技术领域,包括:获取待处理的浮点权重和激活值;基于浮点权重的拉普拉斯分布,对浮点权重进行混合分段编码处理,得到量化权重编码格式的编码权重集合;基于标识位确定编码权重...
  • 本发明公开了一种用于增强多变量时间序列的零样本或少样本预测方法,属于数据处理技术领域,包括以下步骤:S1、获取原始时间序列,进行标准化操作和自适应分块;S2、根据自适应分块结果,生成输入序列;S3、对输入序列输入至TSMixer主干网络中,...
  • 本发明公开了一种基于GPU上异构脉冲神经网络任务调度方法及系统,将调度问题建模为带约束的奖励最大化任务,以优化资源分配和参数调整。本发明提出的基于优先级的多抢占式调度框架采用动态优先级计算、自适应时间切分机制和开销感知优化策略,动态管理GP...
  • 本发明涉及网络数据分析技术领域,提出了一种协作式负采样的时序链接预测方法,包括:输入图快照序列,采用时序图编码器提取每个节点的时间序列特征,并构建融合节点表征;构建候选边池,采用困难样本生成器生成困难负样本;采用真实正样本与困难负样本共同训...
  • 本发明涉及深度学习与小样本学习技术领域,尤其为一种基于深度学习的小样本容量训练方法,包括步骤 1、跨域数据适配与特征对齐,步骤 2、元知识蒸馏与原型增强,步骤 3、注意力引导的小样本微调,步骤 4、模型不确定性量化与迭代优化。本发明的一种基...
  • 本说明书实施例公开了一种样本生成方法,该方法将样本池中的各已有样本映射为指定空间中的样本点,根据各样本点之间的距离,在各已有样本中确定待增强样本,并根据该待增强样本生成衍生样本,并在该衍生样本的质量较高时,将该衍生样本添加到样本池中。上述方...
  • 本申请实施例提供了一种模型训练方法、数据生成方法、图像生成方法、设备、存储介质及程序产品。利用第一生成模型,基于条件样本特征生成第一预测数据及基于无条件样本特征生成第二预测数据,并按照样本引导尺度融合第一预测数据及第二预测数据获得第一目标预...
  • 本发明公开了一种生成式模型的提示信息优化方法和质量检测方法、介质,所述方法包括:获得m个第一提示信息,m为大于等于1的整数;将至少一个第一提示信息输入至预设的n个候选的生成式模型,根据候选的生成式模型的输出结果,确定符合第一置信要求的第一生...
  • 本申请实施例提供了一种基于信号滑窗行块缓存的卷积输入结构复用方法及装置,涉及嵌入式智能感知技术领域。其中方法应用于乘法累加阵列的前端缓存,所述方法包括:根据所执行的卷积操作的参数确定缓存配置参数;根据所述缓存配置参数在所述前端缓存建立若干行...
  • 本发明涉及脉冲神经网络加速技术领域,尤其涉及一种基于FPGA的全流水SNN加速器,包括:卷积处理模块,包括若干个同步输入流式计算引擎,每个计算引擎对应神经网络中的一层卷积层,每个计算引擎对当前卷积层的所有输入通道并行处理,计算引擎间以流水线...
  • 本发明公开了一种基于轻量级神经网络的高效二维相位解缠方法,属于相位解缠技术领域,包括以下步骤:S1、采集缠绕相位图;S2、构建轻量级相位解缠网络;S3、对轻量级相位解缠网络进行训练;S4、将缠绕相位图输入至训练后的轻量级相位解缠网络,得到解...
  • 本发明属于神经网络参数训练领域,具体涉及一种神经网络参数并行训练方法。接收数据并构建数据集,构建神经网络训练模型,包括并行的多个分支,各分支初始参数不同,分别将数据集输入给各分支,筛选各分支可接受的数据子集,并将数据子集输入给其他分支,每个...
  • 本发明提供了一种海洋智能预报大模型构建方法,涉及海洋预报领域,具体包括如下步骤:获取多源海洋观测数据,通过多源观测数据融合与数值模式同化,构建经质量控制、时空配准、标准化及数据集划分处理的高分辨率海洋分析数据集;构建基础预测模型,利用基础预...
  • 本公开描述了用于加速训练混合专家(MOE)模型的过程的技术。训练数据中的序列被划分成多个片段。该多个片段被并行地输入到多个设备中。由该多个设备并行地实施层的注意力计算。来自层的注意力计算的词元被分派给多个设备中间的不同设备,并由这些不同设备...
  • 本发明涉及通信信号分析及识别领域,提供一种基于双重知识蒸馏策略的轻量型知识蒸馏方法、设备、介质及产品,该方法包括:搭建教师模型和学生模型;输入通信信号数据集训练教师模型和学生模型;在训练过程中采用冻结‑微调交替策略,形成教师‑学生协同学习机...
  • 本申请提供了一种深度学习与语义推理复合的配置风控智能系统,将训练好的指令识别模型与指令智能提示图谱相结合, 通过图遍历算法高效查询指令风险信息, 并根据用户权限针对具体场景, 为用户提供个性化的风险提示和建议。该创新技术可大幅提危险险指令识...
  • 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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