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  • 本申请涉及物理信息神经网络训练技术领域,尤其涉及一种面向混合储能系统的物理信息神经网络控制器实现方法及相关装置。所述方法包括:获取针对混合储能系统所采集得到的多个采样数据集;通过所述多个采样数据集对所述物理信息神经网络控制器进行迭代训练,得...
  • 一种运算装置及其运算方法。运算装置用于将神经网络中的输入数据变换为输出数据,并包含相互连接的算术逻辑电路及控制电路,该控制电路在一或多个周期内发送配置设定序列以配置相互连接的算术逻辑电路。算术逻辑电路对输入数据联合执行归一化指数运算或乙状线...
  • 本公开涉及一种共享非活动存内计算设备的近存计算的自适应架构。一种硬件加速器,包括多个功能电路、流交换机、一个或多个数据重构单元以及一个或多个存内计算(IMC)集群,一个或多个数据重构单元经由流交换机耦合到多个功能电路,以向多个功能电路中的功...
  • 一种运算装置、系统及其操作方法。运算装置包含:分离器电路,用于将输入数据值分离成整数部分及小数部分;补偿电路,用于根据将小数部分与第一阈值进行比较的第一比较器电路的至少第一输出来产生补偿小数部分;排程器电路,用于动态判定用于近似小数部分的指...
  • 本发明实现了一套适用于脉冲神经网络的CMOS神经元‑突触单元电路系统,以实现脉冲神经网络的网络参数有效初始化,并动态调整权重以促进信息传播和学习。该CMOS神经元‑突触单元电路系统包括:前LIF神经元电路模块接收输入的脉冲信号,并通过积分生...
  • 本发明公开一种高精度softmax硬件实现方法,属于神经网络硬件加速领域。本发明通过增加内存访问次数和两次查找表来降低硬件存储和计算资源消耗;通过减去所计算向量元素中的最大值来使指数结果不溢出;通过利用浮点数格式特点,指数与尾数部分分开处理...
  • 本申请提供一种A I模型的训练方法、推理方法及装置,AI模型的训练方法包括:获取训练数据集,训练数据集包括多条第一时序样本数据;获取多个第一掩码序列,该多个第一掩码序列通过对第一时序样本数据进行多次频域掩码操作得到,多次频域掩码操作对时序样...
  • 本发明涉及人工智能模型训练技术领域,具体涉及一种对抗性增强与语义一致性校验协同迭代的数据集构建方法,包括:采集原始数据,对待增强数据依照增强规则进行数据增强得到增强数据;对完全符合语义的增强数据添加至数据集,对完全不符合语义的增强数据进行舍...
  • 本发明涉及一种基于高参数化效率正交hp‑VPINN的桥梁形变可微建模方法,包括构建梁与板壳模型生成对应的偏微分方程,提取偏微分方程的外载特征并选取外载项近似基函数;建立神经网络,使神经网络所定义的隐式函数空间与偏微分方程的解空间对齐,设计切...
  • 本发明的实施例提供了一种工业设备监控模型训练方法、工业设备监控方法及电子设备,涉及工业设备监控领域。通过获取训练样本数据,将各模态数据输入多模态特征编码器,分别获得对应的高维特征向量,并进行跨模态特征融合,生成统一语义空间下的联合嵌入向量,...
  • 本申请公开了一种汽轮机的关键参数的反演方法,包括:获取汽轮机的第一监测参数;对所述第一监测参数进行特征提取,得到第一特征参数;构建邻接矩阵A,根据所述第一特征参数与所述邻接矩阵训练机理增强型图神经网络,得到反演模型。本申请通过创新性地应用机...
  • 一种剪枝定点交替的神经网络压缩装置,其包括存储设备、数据处理芯片、可编辑逻辑器件、处理器及指令控制器;指令控制器发送指令触发存储设备输出目标神经网络权重矩阵,并协调各结构件工作时序;数据处理芯片获取权重矩阵并计算每行非零元素占比得稠密度,根...
  • 本申请提出一种电力大模型动态剪枝方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:从电力巡检边缘设备获取输入图像,对其进行多维度复杂度评估;接着用聚类算法确定自适应阈值,据此划分复杂度等级;依据等级确定剪枝率,生成候选剪枝窗口集合,再基于电力巡检校准...
  • 本发明提供一种基于多源语义特征融合的在线问诊服务回答质量伪标注方法及系统,包括:采集并预处理在线问诊服务数据,对预处理后的在线问诊服务数据进行特征提取,获得领域知识语义特征、全局文本语义特征以及局部文本语义特征;获得融入领域知识的全局文本语...
  • 本发明公开了一种MO‑KTO法律模型增强方法、装置、设备及存储介质,所述方法通过获取若干法律相关的优化目标,根据原始法律文本样本在各优化目标的表现,生成多位二进制信号标签;将法律大语言模型,根据多位二进制信号标签标注好的多位二进制信号数据和...
  • 本发明涉及一种增强持续学习能力的测试时训练模型,所述测试时训练模型内包括以下增强步骤:所述测试时训练模型在测试阶段的每个时间步,接收到新的输入状态时,首先计算多层感知机的输出和计算损失,然后用梯度下降算法对多层感知机的参数进行更新,更新过程...
  • 本发明公开了一种多模态大语言模型训练方法及系统,涉及多模态大模型数据处理技术领域,包括以下步骤:通过查询问题集合、正样本和硬负样本对第一大模型进行训练;将多个测试样本输入训练后的第一大模型,基于第一预设提示生成多个第二回答;基于多个第二回答...
  • 基于多模态生理信号的强化学习奖励函数构建方法及系统。属于自动驾驶、人工智能及人机交互技术领域。其解决了现有奖励函数的设计存在根本缺陷,即无法在任务目标和驾乘人员的生理舒适度之间取得平衡。核心技术思想在于其两阶段解耦架构:第一阶段(离线训练阶...
  • 本发明属于机器学习技术领域,具体涉及基于个性化联邦学习的后门攻击检测与防御方法、系统,通过模型分割的个性化训练、基于行为特征的密度聚类分组以及时间平滑的信誉评分机制,实现了对后门攻击客户端的精准识别与有效防御,同时保证联邦学习模型的个性化性...
  • 本申请公开了一种大语言模型的训练方法、目标分类模型的生成方法及装置。涉及人工智能领域,该方法包括:确定目标训练任务和待进行记忆训练的至少一个历史训练任务;获取目标训练任务对应的第一合成实例集合;获取至少一个历史训练任务中历史训练任务对应的第...
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