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  • 用于压缩和解压缩与神经网络相关联的权重值的方法和装置。输入权重值被分成多个组,其中每个组使用缩放因子进行处理。对于每组缩放的输入权重值,从多个码本中识别码本,其中每个码本表示质心值的离散集合。使用来自所识别的码本的质心值对每个组内的输入权重...
  • 本发明公开一种基于脉冲神经网络模型的智能控制方法和系统,涉及人工智能技术领域,所述方法包括:获取强化学习环境的当前状态数据;调用预先训练好的脉冲神经网络模型,对所述当前状态数据进行处理,得到对应的输出信号;所述脉冲神经网络模型通过包含自适应...
  • 本发明属于人工智能技术领域,并公开了一种基于增量缓存的Diffusion Transformer加速方法、系统、设备及介质,包括:获取任务需求,构建目标生成模型;将任务需求输入目标生成模型中,构造缓存数据结构,所述缓存数据结构为目标生成模型...
  • 本发明属于人工智能技术领域,并公开了一种基于扩散Transformer的目标生成方法、系统、设备及介质,包括:获取任务需求,所述任务需求包括图像、视频和语音的生成需求;将所述任务需求输入目标生成模型中,输出对应的生成结果;其中,所述目标生成...
  • 本发明公开了一种样本的生成方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及人工智能技术领域,以解决生成样本的过程缺乏业务知识引导的问题。该方法包括:从预先构建的规则图谱中获取局部子图,规则图谱基于多条预设规则构建,每条预设规则定义了一个子图模板,包...
  • 本申请公开了一种生成式数据增强方法、设备及计算机可读存储介质。方法包括基于构建的条件扩散模型,迭代优化条件扩散模型的网络参数,以确定候选生成数据;根据候选生成数据,确定候选生成数据的应用场景权重,以筛选得到最优数据子集;基于不同的预设嵌入敏...
  • 本发明属于石墨烯预处理工艺优化技术领域,具体涉及一种反卷积神经网络的预处理石墨烯剥离工艺优化方法。该发明通过引入反卷积神经网络模型,实现了对公转自转超重力预处理石墨烯剥离工艺的动态优化,能够在实时生产过程中采集多维工艺参数,并通过非线性映射...
  • 本发明公开一种基于FPGA的IOU循环计算的实现方法,属于卷积神经网络加速领域,包括八个模块:IOU循环计算控制中心模块完成整体控制,发送控制信号给数据读写控制模块、IOU计算控制模块和IOU阈值配置模块;数据读写控制模块通过对数据缓存模块...
  • 本申请公开了一种算子适配的处理方法和相关设备,可应用于人工智能技术领域。本申请通过构建多目标硬件内核库后,在获取到当前深度学习框架需要加载的目标模型时,对目标模型的目标算子进行转换映射得到统一算子中间表示,以通过统一算子中间表示来描述目标算...
  • 本发明涉及电力视觉检测技术领域,本发明公开了基于稀疏低秩分解的配电网隐患辨识模型压缩方法、系统、设备及介质,包括,对卷积神经网络全连接层的权重矩阵进行奇异值分解并获得低秩近似矩阵;采用神经元筛选策略,计算神经元重要性得分,识别出不重要的输入...
  • 本发明涉及电力视觉检测技术领域,本发明公开了基于卷积神经网络的配电网风险识别模型压缩方法、系统、设备及介质,包括,对CNN模型进行稀疏化预处理,通过设定剪枝阈值移除冗余连接与神经元,提升模型稀疏性;将剪枝后的卷积计算迁移至Winograd域...
  • 本申请实施例适用于人工智能技术领域,提供了一种神经网络冗余通道的确定方法、模型训练方法及设备,其中,神经网络冗余通道的确定方法,包括:通过神经网络提取图像的图像特征,所述图像特征包括多个通道特征,所述神经网络用于进行图像分类;基于各个所述通...
  • 本发明涉及一种基于KV缓存与专家网络并行计算的大语言模型构建方法,属于人工智能与自然语言处理领域。本发明首先对输入的文本数据进行预处理;混合专家大语言模型采用改进的Transformer解码器架构,用于进行深层次的上下文特征提取与信息融合,...
  • 本发明公开一种基于片上神经元网络的动态解码系统及高速高转速解码方法,包括输入采集模块、信号预处理模块、神经元模型、动态解码模块和高速缓存模块,输入采集模块,接收外部信号和数据输入,输入内容包括传感器数据、图像和音频信号,信号预处理模块,对输...
  • 本发明公开了一种基于环境状态自适应的动态非对称数据关系学习及趋势预测方法,包括步骤:a)读取多变量时间序列数据,通过双通道架构解耦内生与外生特征,聚合生成全局状态上下文及潜在因子;b)利用非对称注意力机制构建有向影响网络,引入有向无环图约束...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,可应用于智慧医疗和金融科技等业务系统的视频大模型中,公开了一种视频内容生成优化方法、装置、设备及介质,包括:获取视频大语言模型中推理业务数据的视觉令牌序列;对视觉令牌进行时序合并,并转换为令牌键值对数据;第一次迭...
  • 本发明涉及农业信息化技术领域,公开了一种面向梨产业全流程的大模型构建方法及系统,方法包括:采集梨产业全链条的多源异构数据,并进行标准化处理,得到标准化数据;利用预训练的多个专用特征提取模型,分别从标准化数据中提取梨品种形态特征、病虫害病理特...
  • 本发明公开了一种多头时序潜在注意力模型MTLA的归一化结构重构方法,涉及深度学习和神经网络模型优化领域。该方法通过对MTLA模型中LayerNorm层的输入输出映射关系进行分析,发现该映射关系呈现近似线性特性,据此提出使用线性能量变换模块(...
  • 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,公开了一种记忆分析问答数据构建方法、装置、设备及介质,包括:解析用户消息序列以生成结构化消息表示,基于结构化消息表示抽取包含实体、关系与值的事实信息集合,利用语言模型生成候...
  • 本发明涉及模型构建技术领域,可应用于金融科技及医疗健康等业务场景中,公开了一种模型安全编辑与业务处理方法、装置、设备及介质,包括:通过采集实时交互对话数据筛选疑似对抗样本,执行语义聚类生成攻击模式信息,构建异常拒绝与稳定性约束的目标函数更新...
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