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  • 本发明公布了一种基于图强化学习的含分布式电源配电网故障恢复方法,涉及电力系统优化调度领域,具体是一种基于图强化学习的含分布式电源配电网故障恢复方法。首先建立配电系统拓扑图模型,构建多智能体决策过程,并在潮流分析与拓扑校验基础上实现智能体与环...
  • 本发明提出了一种基于潜在空间触发的深度强化学习隐蔽后门攻击方法,属于人工智能安全领域。所述方法通过精心训练的BVAE网络将深度强化学习任务环境图像编码为潜在空间特征向量表示,并在智能体运行的特定状态下对于潜在空间的向量进行扰动,再利用BVA...
  • 本发明公开了一种基于自适应频谱滤波的图卷积网络对抗防御方法。首先对图结构进行谱分析,获得并评估图数据的频谱分布;随后基于该分布构建自适应谱滤波器,该滤波器能够根据图的度分布及最大特征值自动调节参数,从而自适应地确定在对抗攻击下最具鲁棒性的频...
  • 本公开涉及通过自我反思协议管理对于大语言模型的长期记忆召回。公开了在作为服务提供大语言模型(LLM)的代理的上下文中开发和管理LLM的长期记忆解决方案的方法。在LLM代理和服务的用户之间进行与任务相关的通信之后,服务的反思代理将与领域知识、...
  • 本发明公开一种基于多任务协同调控的大语言模型控制微调方法及系统,属于大语言模型技术领域,该方法对多任务数据统一编码生成任务感知特征表示;通过智能调控网络生成门控系数与初始动态评估信号;结合多指标融合与历史滑动平均得任务难度指数,动态调整采样...
  • 本发明公开了面向变电站违规行为检测的特征冗余抑制的轻量化知识蒸馏方法,包括:面向变电站监控视频的违规行为检测任务,构建教师网络与学生网络;在教师网络与学生网络之间建立层级映射关系;对教师网络每一层输出特征张量中的各个通道进行价值评估,得到每...
  • 本发明涉及矿山大模型微调技术领域,尤其是指一种面向矿山大模型微调的多领域数据加权混合方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明在批次构建阶段将领域目标权重与样本多归属概率精确结合,实现了对每个领域贡献比例的可控调节,确保了低资源或关键领域在训...
  • 本申请涉及一种大模型优化方法、装置、空调及存储介质,所述方法包括:在检测到针对场景卡片执行编辑操作的情况下,确定编辑操作对应的操作权重,获取累计的编辑量化指标,其中,编辑量化指标是与编辑操作对应的语义意图相对应的,确定操作权重、编辑量化指标...
  • 本发明涉及面向制造过程的多模态大模型训练与优化方法,属于大模型训练技术领域,包括:步骤S1:构建制造多模态数据湖与分级治理体系为保障模型训练的数据基础质量,首先搭建统一的多模态数据采集、存储与治理平台;步骤S2:构建制造领域知识图谱与动态更...
  • 本发明涉及一种基于序列分割和双向GRU网络的参数削减元学习负荷预测方法。该方法基于元学习实现从源负荷数据到目标预测任务的知识迁移,提高小样本和分布漂移情况下的预测效果。首先,提出了基于分解特征时序分布相似性量化DP的任务数据划分方法,确保每...
  • 本发明公开了一种模型的增训方法、装置、电子设备及计算机程序产品。该方法包括:检测待增训模型相对于领域数据集的可学系数,领域数据集中包括:基于同一领域的语料数据得到的多组领域训练数据,第一语言模型为在使用预设训练集进行训练之前的待增训模型,第...
  • 本发明属于机器学习领域,公开了一种大语言模型微调数据选择方法及相关装置,包括获取微调的同架构小模型基于各微调数据样本的损失函数梯度向量范数,得到各微调数据样本的推测得分;根据推测得分将各微调数据样本划分为若干区域,并从各区域抽取若干微调数据...
  • 本发明涉及了人工智能技术领域,具体涉及了一种面向发电设备数据的混合参数冻结方法及相关设备,方法包括,获取预训练基础大模型及关联功能层;按燃机、电气、化水等划分发电厂专业领域,为各领域创建独立适配模块,通过预设接口连接关联功能层;获取各领域发...
  • 本发明公开了一种基于多模态知识蒸馏的轻量化AI训练方法及系统,该方法首先构建具有视觉、文本与传感器三条处理路径的多层教师网络,显式刻画各模态从低级特征到高层关系的层次化表达;继而设计结构简化的轻量化学生网络,并建立覆盖输出层、特征层、关系层...
  • 本发明涉及一种基于领域知识图谱和大模型的机电运维教学知识问答及评估方法,包括:获取运维指南文本的原始数据,对所述原始数据进行预处理,获取预训练所需的token序列数据;将公路机电设备故障知识图谱数据,转化为运维知识问答对数据;将所述toke...
  • 一种通信方法以及相关装置。在该方法中,第一接入网设备向N个终端设备发送第一模型的N个第一参数信息,N为大于或等于1的整数。第一接入网设备接收来自N个终端设备的N个第二参数信息,其中,每个第二参数信息为一个第一参数信息经过更新后得到的。然后,...
  • 本发明公开了一种面向养老健康的联邦优化方法、装置、设备及介质,涉及人工智能及医疗健康领域。所述方法包括:接收并加载云端下发的个性化模型切分指令与轻量级参数高效微调适配器;利用本地健康数据执行部分模型前向计算并对适配器进行微调;对产生的中间激...
  • 本发明涉及大数据技术领域,提供一种基于联邦学习的跨域推理方法,应用于金融、医疗健康养老业务场景中,能够基于轻量化语义索引机制实现跨域数据逻辑对齐,摆脱了ETL依赖;采用多层隐私保护机制进行加密处理,有效提高数据安全;向未通过敏感性检测的梯度...
  • 本发明属于人工智能技术领域,公开了一种基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取多个参与方的本地训练数据,通过隐私保护协议对每个所述本地训练数据的原始数据进行加密处理,并通过联邦学习框架对每个加密后的本地训练数据进行...
  • 本发明提供了一种基于约束感知多维性能均衡的通信高效联邦学习评估方法,涉及联邦学习方法性能评估技术领域,包括构建包括多个候选方法的通信高效联邦学习方法集合;计算每个所述候选方法的多个评价指标;根据系统运行约束,结合各评价指标的离散度,自适应生...
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