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  • 本发明属于人工智能技术领域,涉及一种基于CoT推理与知识图谱的教学顺序动态重排方法及系统,所述方法包括:S1:获取学习反馈信息;S2:基于学习反馈信息进行CoT多步推理分析,以获得学生状态推理结果;S3:基于学生状态推理结果,判定是否需要对...
  • 本发明公开一种基于虚拟节点聚合的分布式图神经网络训练方法,属于计算机技术领域,包括以下步骤:通过分布式图分区划分原始图数据,筛选HALO节点并按源分区划分子集,计算各HALO节点本地连接度并建立映射表;为每个子集创建虚拟节点并构建连接关系以...
  • 公开了用于使用量化精度数据格式来训练神经网络加速器的装置和方法,并且特别是用于以具有有损或非均匀尾数的压缩格式存储来自神经网络的激活值,以用于在神经网络的前向和后向传播训练期间使用。在所公开技术的某些示例中,计算系统包括处理器、存储器和与存...
  • 本发明公开了一种基于超图卷积网络的分布式光伏出力预测方法及系统,该方法包括:提取分布式光伏电站的历史功率数据以及历史环境信息数据作为数据集;利用所获数据构建表征电站复杂关联的超图邻接矩阵;设计融合超图卷积网络层与长短时记忆网络层的预测模型架...
  • 本发明公开了一种基于状态化约束图与改进层级强化学习的拆解序列优化方法,包括:将拆解对象抽象为一个可动态更新的状态化约束图;获取拆解对象的接触‑连接图,生成初始拆解序列;建立基于双层智能体结构的改进层级强化学习框架;输入初始拆解序列对改进层级...
  • 本发明提供一种序列生成模型的训练方法、序列生成方法、装置及设备,涉及人工智能技术领域,该序列生成模型的训练方法包括:在原始样本序列中添加边界词元,得到第一中间序列;对所述第一中间序列进行加噪处理,生成训练输入序列;其中,所述加噪处理包括随机...
  • 本发明公开了一种多智能体协同对话数据构建方法、装置、设备及介质,应用于金融和医疗领域的场景,所述多智能体协同对话数据构建方法通过连接外部业务系统获取原始通话录音及自动语音识别文本,依次进行说话人分离与阶段划分、文本规范化与多维度结构化标注,...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,可运用于医疗领域和金融科技领域,公开了大语言模型智能体的训练方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括:初始化任务环境和大语言模型智能体的策略网络;并行采样多条完整的轨迹得到多条初始轨迹;将同一批次采样的所有初始轨...
  • 本申请涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种面向生产场景的多模态大模型系统、终端设备及存储介质。该系统包括:数据采集与解析模块,用于采集多模态数据;教师模型模块,用于配置构建异构多教师模型网络,根据目标终端设备的资源约束生成轻量型多模态子网络,...
  • 本发明公开了一种代码生成模型构建方法、装置、终端设备、存储介质及BI报表生成方法,属于BI报表生成领域,所述方法为:根据目标BI平台的历史用户行为日志、行业BI数据样本和BI分析需求标注语句对基础意图识别模型进行第一迭代训练,得到BI意图识...
  • 本发明涉及计算机视觉和图像处理技术领域,具体公开了一种应用于图像处理的量子启发纠缠注意力机制方法。该方法包括以下步骤:获取输入特征图,通过编码器将其映射为复数量子态;对量子态施加模拟的哈达玛门与相位门操作,实现态演化;对演化后的量子态执行纠...
  • 本发明涉及一种基于联邦学习的分布式语义通信方法,该方法利用联邦学习机制对语义通信模型进行协同训练,完成多用户图像的高效传输与重建任务,其中,语义通信模型包括语义编码器和语义解码器,语义编码器位于各用户终端,语义解码器位于中心服务器,语义通信...
  • 本申请实施例提供一种基于云控制的深度变分自编码器训练方法、装置和设备。应用于机器学习人工智能与数据分析技术领域,该方法通过包括:获取输入数据并进行归一化等预处理;将预处理后的数据输入自编码器编码网络,输出潜在变量的高斯云概念参数;将数据集输...
  • 本发明提供一种大模型低资源高效微调方法及系统,构建训练集,对预训练模型权重进行量化,并为部分权重矩阵配置低阶适应模块,基于层索引和范数为每个模块计算缩放因子;估计各变换器模块内存消耗,将内存消耗高且缩放因子均值低的模块设为梯度检查点,前向传...
  • 本公开提出一种数据处理方法、装置、存储介质和程序产品,涉及人工智能技术领域。本公开的一种数据处理方法,包括:根据输入数据获取第一编码;初始化预定数量的历史输出数据,预定数量大于1;根据历史输出数据和第一编码,并行输出预定数量的预测结果,包括...
  • 本公开提供了一种用于大语言模型的稀疏预测器训练方法、装置和计算机设备,涉及人工智能领域,实现方案为:获得输入特征,输入特征包括从图像、语音或文本中提取的词元特征;将输入特征输入大语言模型的门控层,得到真实激活值;将输入特征输入稀疏预测器,得...
  • 本申请提供一种指令增强方法、装置、电子设备和存储介质,涉及人工智能技术领域,包括:对原始指令序列进行语义分析与正交解耦;对原始输入文本进行逻辑特征提取;基于大语言模型处理文本数据时在不同上下文位置的注意力保持率,将逻辑上下文划分为记忆区和遗...
  • 本发明公开了压缩机健康状态预测及预测模型训练方法、相关装置。该方法包括:获取压缩机在不同负载状态下的基础数据,将基础数据分成训练集和验证集;将训练集输入到已构建的神经网络模型,对神经网络模型进行训练,若神经网络模型损失函数的损失值大于预期损...
  • 本发明涉及模型训练加速技术领域,具体为一种基于GPU的深度神经网络加速推理方法,包括:获取训练数据集,对所述训练数据集进行划分,以得到多个子训练数据集,将所述多个子训练数据集均分至GPU训练集群的训练节点中;在所述训练节点中部署局部深度神经...
  • 本发明公开一种基于人工智能的问答交互方法、装置、设备及介质,涉及金融、保险、医疗以及银行等专业服务领域中的人工智能技术领域,包括:将历史对话分割为主题连贯的片段并构建为记忆单元;为每个单元生成语义嵌入向量与时间衰减权重以构成记忆库;基于用户...
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