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  • 本公开提供了一种用于神经网络中预测器稀疏计算的数据处理方法、装置和计算机设备,涉及人工智能领域,实现方案为:获取词元置信度数据和目标选择数量,其中,词元置信度数据包括多个数据元素;基于词元置信度数据对软选择权重数组进行建模;基于软选择权重数...
  • 本发明涉及电子电路与信号处理技术领域,尤其涉及一种实现循环神经网络的电路及其构建方法。提供一种实现循环神经网络的电路,包括多个处理单元以及多个电阻,每个处理单元包括一个信号输入端和一个信号输出端;每两个处理单元之间通过一个电阻相互连接;一个...
  • 本发明提供了一种基于嵌入式神经网络处理器的智能控制算法部署方法,包括:对神经网络芯片算力进行分析;对飞控所需神经网络计算需求进行分析,基于矩阵相乘分析结果,考虑神经网络计算速度主要影响因素,采用GPU与CPU计算网络进行耗时测试并针对测试结...
  • 本发明公开了一种基于FPGA的水下目标识别卷积神经网络加速方法,旨在解决水下边缘设备中卷积神经网络计算密集与存储受限的难题。设计三层深度可分离卷积与两层全连接层构成的轻量级网络,通过批量归一化参数融合公式实现参数轻量化并转化为半精度浮点格式...
  • 本发明涉及修改计算图。包括在计算机存储介质上编码的计算机程序的方法、系统和装置,用于修改计算图以包括发送节点和接收节点。通过将发送节点和接收节点插入到每个子图中,可以有效地处理执行计算图的不同子图的操作的独特设备之间的通信。当被执行时,这些...
  • 本申请涉及数据处理技术领域,具体涉及基于KAN神经网络的多界面数据传递插值计算方法,为了解决KAN神经网络描述多界面数据间的内在规律时存在明显误差的技术问题。该方法包括:将多个数据采集界面采集的完整维度数据作为训练集,对KAN神经网络进行训...
  • 本申请公开了一种煤粉分配均匀性控制方法、装置、电子设备及存储介质,涉及火力发电技术领域,包括:获取历史运行数据集与当前监测数据集并进行特征对齐处理;以所述历史运行数据集为源域、当前监测数据集为目标域,采用集成迁移学习框架训练控制模型,通过动...
  • 一种基于知识蒸馏的多变量测量传感器状态轻量化评估方法,属于电数字数据处理与多传感器数据融合技术领域。本方法首先对多传感器的原始数据进行时间同步与物理一致性约束建模,提取特征表示;随后在云端训练高精度教师模型,学习传感器状态的高维映射关系;通...
  • 本申请提供一种模型参数优化方法、装置、电子设备及介质,涉及深度学习技术领域,该方法应用于深度学习模型中的工作节点,该方法包括:获取深度学习模型的至少一个模型权重以及至少一个模型权重对应的梯度矩阵;基于至少一个模型权重中各模型权重的权重值大小...
  • 本发明公开了一种多模态大语言模型的训练方法、装置、设备及介质,应用于金融/医疗场景,通过对获取包含样本图像和对应样本文本的多模态数据训练集进行预处理,得到目标多模态数据训练集,根据目标多模态数据训练集对视觉编码器和大语言模型串联得到第一训练...
  • 本发明公开了一种神经网络生成器。神经网络是互连节点的集合,其中每个节点处理输入数据并将处理结果输出到与其连接的任何其他节点。神经网络通常由在其输入上执行不同处理任务的各个层组成。提供了用于在神经网络中生成一个或更多个功能层的系统,方法和计算...
  • 本发明公开了一种面向链路预测任务的图自编码掩码策略优化系统及方法,系统包括:掩码生成模块、自适应掩码策略模块和图自编码模块;掩码生成模块用于计算原始文献引用网络中,连接两篇文献的引用边的重要性评分;自适应掩码策略模块用于根据重要性评分动态调...
  • 本申请实施例提供了一种大语言模型的模型参数压缩方法、装置、设备及存储介质。方法包括:获取校验数据输入至大语言模型中,以获取每个网络层接收的输入激活张量;获取大语言模型对校验数据进行推理的推理困惑度,并以最小化推理困惑度为优化目标,进行迭代裁...
  • 本发明涉及网络加速技术领域,公开了一种边缘端大语言模型推理加速方法及加速器,包括以下步骤:重构解码阶段的计算流程,将多头注意力机制与前馈网络的计算操作进行深度融合;将权重和键值数据存储于HBM,系数和累计注意力分数存储于DDR;针对线性矩阵...
  • 本申请公开一种数据处理方法和交换机,方法包括,第一交换机接收至少一个数据处理器发送的至少一个词元数据,以及每一词元数据对应的位图,位图用于指示多个专家处理器中与词元数据对应的至少一个目标专家处理器;第一交换机根据转发规则和词元数据对应的位图...
  • 本发明公开了一种针对多通道无线供电系统的电容参数补偿系统,涉及无线电能传输技术领域,包括:状态感知模块,用于实时采集多通道无线供电系统中各通道的电压、电流、相位及负载需求信息,生成描述系统实时运行状态的状态向量;智能决策模块,部署有深度强化...
  • 本申请提供一种MoE模型训练方法、装置、设备及存储介质,属于神经网络领域,该方法包括:获取Dense模型,该Dense模型为已训练收敛的模型;通过对Dense模型的前馈网络层进行网络拆分和网络组构建,得到一个目标网络组,并对所述目标网络组进...
  • 本申请公开了一种模型训练方法及储能系统虚拟阻抗自适应调节方法,其中的模型训练方法使用循环神经网络作为模型架构,以系统的输出向量为输入,训练网络能够根据输入的输出向量序列输出虚拟阻抗调节量的dq轴分量;把训练完成的循环神经网络作为虚拟阻抗调节...
  • 本申请公开一种模型训练方法及储能系统虚拟阻抗自适应调节方法,其中的模型训练方法使用循环神经网络作为模型架构,以系统的状态向量为输入,训练网络能够根据输入的状态向量序列输出故障类型和虚拟阻抗调节量;把训练完成的循环神经网络作为虚拟阻抗调节模型...
  • 本发明属于人工智能技术领域,具体涉及面向GUI流程自动化代理的多模态大模型训练方法及系统。方法包括S1,半自动化数据构建:构建包含监督微调数据集与强化学习数据集的训练数据;所述强化学习数据集包含由教师模型生成的结构化思维链;S2,监督微调:...
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