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  • 本发明涉及医学文献数据处理与人工智能技术领域,公开了一种随机对照试验(RCT)偏倚风险自动评价方法及系统,所述方法包括:获取包含文本、表格和流程图的RCT文献数据以及RoB2评价问题集合;通过医学知识注入的问题重构模块;通过多模态文档解析模...
  • 本申请涉及知识图谱构建技术领域,公开了一种基于微调Qwen模型的铁路灾害知识图谱智能构建方法。该方法包括:对多源铁路灾害文本进行格式统一转换和深度清洗得到句级语料,输入Qwen模型进行三元组粗提取后采用LoRA低秩适配方法微调训练,对全量语...
  • 本申请提供一种服务器及多模态信息的生成方法,方法包括:接收用户输入的用户请求;采用多模态编码器将用户请求编码为共享语义表示得到语义信息;在文化知识图谱中检索与文化元数据对应的文化知识信息;基于文化知识信息生成文化适配向量;根据语义信息和文化...
  • 本发明公开了一种基于知识图谱和大语言模型的同步调相机故障诊断方法,包括步骤:获取同步调相机的运行数据,并对运行数据进行预处理,以形成统一语料库和标准化数据集;基于统一语料库,使用BERT模型对语料进行编码以获取上下文感知向量表征,并基于上下...
  • 本发明提出一种用电安全领域融合实体描述与图结构的知识图谱补全模型构建方法,属于电力信息技术与人工智能融合应用领域,包括:获取用电安全领域知识图谱;从用电安全领域知识图谱中获取目标实体的实体描述信息,采用预训练SBERT模型进行实体描述文本编...
  • 本发明公开一种融合DIKWP模型的多智能体协同TRIZ矛盾矩阵构建方法,涉及人工智能技术,针对现有技术中难以形成闭环等问题提出本方案。构建一个由四个功能专一、协作的智能体组成的处理流水线,将技术文件的原始数据自动转化为结构化的矛盾矩阵知识;...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,提供一种大模型退火训练方法、装置和电子设备,包括:基于预先配置且参数冻结的轻量化代理模型,对目标数据集和候选语料库中的各文本数据进行语义特征提取,得到目标特征向量集和候选特征向量集;基于目标特征向量集构建目标分布...
  • 本发明公开了基于人‑多智能体协同软件开发的可追溯图构建方法,涉及软件工程技术领域,具体包括:定义用于表示软件开发的全生命周期的可追溯图谱框架;采集多智能体和人工开发者在软件开发的全生命周期产生的事件,并将事件归一化为预设事件模型;对所述预设...
  • 本发明涉及自动化机器学习和神经网络技术领域,具体涉及基于动态协同调控图编码的神经网络结构搜索方法与系统。该方法基于育种优化算法保持系、不育系、恢复系三系种群的协同演化机制,通过动态杂交概率控制实现种群间结构迁移;构建支持向量机代理模型替代耗...
  • 本公开提供一种结合调参记录筛选和大模型的模型训练方法和相关产品。该方法一具体方式通过从历史调参记录中筛选得到精简后的历史调参记录。再利用大模型分析精简后的历史调参记录的变化规律并输出下轮超参数配置,并利用下轮超参数配置进行下一轮训练。如此,...
  • 本发明提供一种前列腺癌多模态数据联邦学习方法及系统,涉及智慧医疗与分布式人工智能交叉技术领域,所述方法包括:基于更新后的全局特征参数,在特征空间中选取多个关键特征区域作为参考基准,构建特征分布拓扑结构;对所述特征分布拓扑结构进行分区划分,生...
  • 本发明公开基于梯度量化稀疏压缩的细粒度分布式训练方法及系统,提出动态张量融合技术,利用二分搜索法自动搜索最优的张量融合缓冲区阈值,将多个层的梯度张量合并为较大缓冲区传输,无需手工调优,实现通信延迟与带宽利用率的最佳平衡。提出通信解耦的细粒度...
  • 本说明书实施例提供一种训练大模型的方法及装置,该大模型部署于多个计算单元上进行分布式训练,该方法包括:在采用第一训练策略训练大模型的过程中,获取大模型的训练状态信息,其中,训练状态信息至少包括各计算单元的内存使用率;若确定若干第一计算单元的...
  • 本发明提供了一种基于导向滤波特征融合的机器人个性化联邦学习方法,包括:步骤1,系统初始化与导向模型部署;步骤2,双通道异构流形编码与异构空间流形对齐:在每一轮联邦训练中,服务器将全局导向模型参数广播至所有在线机器人;机器人将其本地采集的样本...
  • 一个实施例提供用于配置神经网络的分布式训练的系统。该系统包括:存储器,所述存储器用于存储用以促进所述神经网络的分布式训练期间的数据传输的库;网络接口,所述网络接口用于发送和接收与所述可训练参数相关联的梯度数据;通用处理器,所述通用处理器用于...
  • 本发明涉及移动边缘计算领域,公开了一种基于收敛感知的无人机辅助异步联邦学习在线调度方法及系统。所述方法建立系统模型并定义模型陈旧度;基于理论推导构建包含数据异构性和陈旧度影响的收敛代价惩罚函数;在满足能量预算和带宽约束下,建立以最小化长期收...
  • 本发明公开了一种基于选择性梯度压缩的分布式深度学习通信调度优化方法,包括如下步骤:步骤一、构建收敛时间模型:步骤二、得到拟合后的收敛时间模型;步骤三、构建梯度张量优先级指标:步骤四、构建得到候选压缩张量集合;步骤五、获得梯度张量通信操作执行...
  • 本申请涉及联邦学习技术领域,尤其涉及一种基于混洗差分隐私的稀疏化联邦学习方法及系统,方法包括:S1、中心服务器模块初始化全局模型;S2、被选择的每个客户端模块基于全局模型训练得到本地模型;S3、被选择的每个客户端模块从裁剪处理后的参数向量中...
  • 本申请公开了一种防御复合安全攻击的异质性线路联邦一致性诊断方法,涉及联邦学习领域,该方法包括根据本地数据集得到最优特征子集矩阵并进行加密;中心服务器接收加密后的最优特征子集矩阵,去噪声后得到全局最优特征子集,根据全局最优特征子集得到每个用户...
  • 本发明公开了一种面向非独立同分布工业数据的客户聚类原型对齐联邦学习方法及系统,属于工业智能技术领域。服务器端部署分层全局模型并初始化,将全局模型参数与全局类原型集下发至各客户端;客户端利用其本地私有训练数据执行本地模型的本地训练,将本地原型...
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