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  • 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...
  • 本申请提供了一种模型转换方法、装置、电子设备和存储介质,该方法应用于计算机科学技术领域,该方法包括:基于多个预设基值确定总时间步数中的每个时间步对应的相位值,并基于相位值构建多粒度相位序列;基于多粒度相位序列和FS神经元,确定目标脉冲神经元...
  • 一种KV缓存静态量化压缩方法,包括:利用第一模型,对第一数据集做前向推理,以得到键张量在第一轴的不同切片上key的全局最大最小值,以及,得到值张量在第一轴的不同切片上值的全局最大最小值,其中,第一模型是基于transformer架构构建得到...
  • 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的盾构隧道纵向变形智能预测方法,所述方法包括:采集原始异构数据,对原始异构数据进行数据清理,从清理后数据中选择出初始特征变量,根据初始特征变量绘制相关性热图,根据相关性热图得到最终特征变量;对最终特征变量...
  • 本发明涉及一种基于特征融合的多领域营销话题机器人检测方法,属于社交网络数据分析与机器学习模型检测技术领域。构建加权元数据特征表示,将用户简介、关注数和被关注数等元数据通过嵌入层向量化,并经多层感知机非线性变换,引入注意力机制计算属性权重,得...
  • 本发明涉及机器人和深度学习技术领域,提供了基于物理信息神经网络的摩擦参数辨识方法及系统,包括:构建机械臂的动力学方程和摩擦模型;使机械臂按照设计的轨迹进行运动,通过传感器采集机械臂的N组相关仿真数据并计算出对应的真实摩擦力矩;构建一个输入关...
  • 本发明涉及深度学习技术领域,具体公开了用于加权最大可满足性问题的神经网络求解方法及系统,所述方法包括将输入的合取范式公式表示为边分裂因子图;构建图神经网络模型,所述模型包括有监督的消息传递层和无监督解增强层;输入边分裂因子图至图神经网络模型...
  • 本发明实施例提出一种基于异构量子计算资源的神经网络构造方法及训练方法,涉及量子机器学习与分布式智能计算技术领域,方法包括:在量子计算节点上构建相同的经典特征提取网络;根据量子计算节点的可用量子比特数,对经典特征提取网络的输出特征向量进行掩码...
  • 本申请提供了一种机器人的控制方法,包括:获取用户输入的自然语言指令;获取目标对象的空间信息;基于所述目标对象的空间信息,调用路径规划器生成无碰撞的第一动作序列;将所述第一动作序列和所述自然语言指令输入跨模态语义对齐模型,生成基于动作语义向量...
  • 一种基于VLA模型的具身智能运动规划方法,所述VLA模型包括多模态子模型、动作生成子模型;所述方法包括以下步骤:获取具身智能体多模态数据;将指令和图像输入所述多模态子模型中,获得多模态融合向量;基于多模态融合向量和状态向量,获得嵌入向量;将...
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