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  • 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...
  • 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...
  • 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...
  • 本发明涉及深度学习与矿山压力预测技术领域,具体公开了一种基于TCN‑GRU融合时空注意力机制的工作面矿压动态预测方法。本发明通过分布式光纤传感网络实时采集工作面多源矿压时序数据,并对数据进行预处理;构建TCN‑GRU‑Attention预测...
  • 本公开提供了一种模型处理方法及装置、网络节点、系统、设备及存储介质中,第一网络节点包括第一处理模块,第一处理模块中包含第一模型,第一模型的目标参数确定方式可以根据第一网络节点的资源利用信息,从多个参数确定方式中确定得到,第一模型的参数可以通...
  • 描述了一种在深度神经网络中利用激活稀疏性的方法。该方法包括检索激活张量和权重张量,其中该激活张量是稀疏激活张量。该方法还包括生成包含该激活张量的非零激活的经压缩激活张量,其中该经压缩激活张量具有比该激活张量少的列。该方法进一步包括对该经压缩...
  • 本发明公开了一种基于脑区和拓扑的脉冲神经网络划分映射方法及装置,本发明方法包括获取被模拟脉冲神经网络的所有脑区数据及指定进程数;确定脑区总内存开销;若脑区总内存开销不大于指定进程数的内存容量则计算出各个脑区的最小分配进程数、负载并分配指定进...
  • 本发明涉及一种边缘端脉冲神经网络压缩与部署方法及系统,属于机器学习技术领域,边缘端脉冲神经网络压缩与部署方法,基于获取的多模态数据对初始脉冲神经网络模型进行前向传播,其中,基于硬件感知初始化获得前向传播过程中内存使用状态,基于内存使用状态对...
  • 本申请公开了存算一体装置、存算方法、处理装置、瓦片模块及加速器,涉及电子电路技术领域,包括:每个存算一体阵列实现阵列内并行计算,存算一体阵列可同时对当前周期缓存中每个时刻的单比特输入脉冲与对应权重执行乘法运算,同步生成各时刻的膜电位增量值,...
  • 本发明公开了一种基于Wav2Lip数字人模型的量化部署方法,具体涉及到人工智能模型的优化和部署领域。本发明使用静态量化将Wav2Lip模型由FP32格式转为INT8格式存储,通过层次化量化,在自定义卷积和反卷积模块内部及输出块重构时插入量化...
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