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  • 本发明公开了一种基于噪声感知评估的量子架构搜索方法及设备,方法包括:根据目标量子硬件的拓扑连接和原生门集,得到所有可允许的量子门操作形成的操作池,并对架构参数矩阵进行初始化;对所述架构参数矩阵采用重参数化技术进行可微采样,得到候选量子线路;...
  • 本发明公开了一种基于增强量子态传输的量子小芯片通信系统,该将量子电路转换块依赖图,将位于不同计算芯片、具备高局域性特征和共享同一逻辑量子比特的远程双量子比特无依赖门的集合到LocalBlock,整体迁移至同一计算芯片执行,仅需一次整体的量子...
  • 本发明涉及量子芯片领域,具体涉及一种实现均一读取参数的超导量子芯片、封装模块及处理器。所述超导量子芯片包括玻塞尔滤波器、读取腔、至少一个量子比特、输出信号极板、输入信号极板、第一信号传输线、第二信号传输线;所述第一信号传输线、第二信号传输线...
  • 本申请提供一种混合计算任务处理方法、装置及相关设备,涉及量子计算技术领域,所述方法包括:基于泡利算符串之间的对易关系对目标分子的泡利项进行分组,获得至少两个测量项分组;将每个所述测量项分组封装为一个量子测量任务;基于变分量子本征求解器VQE...
  • 一种基于扫描隧道谱的拓扑量子比特读取实现方法,通过包括设置于拓扑绝缘体衬底上的一对超导岛以及位于超导岛之间的超导量子点的拓扑量子比特读取器件实现,一对超导岛之间相互隔离,每个超导岛内磁通涡旋中和超导岛边缘存在一对马约拉纳零能模,两个超导岛边...
  • 本发明提供一种模型训练方法、装置、设备、介质及计算机程序产品,涉及人工智能技术领域。该方法包括:获取根据通过动态视觉传感器收集的动态视觉数据集训练完成的脉冲模型,以及,预定义的截断函数,获取初始量子化脉冲模型;根据初始量子化脉冲模型的输入变...
  • 提供一种基于特征归因解释的过程公平机器学习模型的训练方法,包括:(a)根据敏感属性将机器学习模型的数据点集合划分为敏感属性不同的第一集合X1和第二集合X2;(b)从第一集合X1和第二集合X2中抽取k对数据点对,其中数据点对中的两个数据点相似...
  • 本发明提供了一种基于区块链的激励和安全的联邦学习方法及系统,包括:多个参与者从区块链中获取训练任务,并向智能合约提交对应的投标价格,智能合约根据投标价格确定当前训练中的获胜者集合,并随机分为训练集和验证集,得到对应的训练器和验证器;基于获胜...
  • 本申请公开了一种AI模型输入信息的确定方法、装置、设备、介质及产品。涉及通信领域,所述方法包括:接收第一信息;根据所述第一信息,确定测量起始时间;根据所述测量起始时间和所述第一信息,向第二设备上报第二信息;其中,所述第二信息用于生成AI模型...
  • 本发明提供一种适当地判断学习的必要性并进行学习的车辆的耗电量的估算系统。本发明提供一种车辆的耗电量的估算系统,其具备:第1存储部,其存储车辆的耗电量的预测误差;第2存储部,其存储估算车辆的耗电量的模型的输入输出对;及学习部,其在估算车辆的耗...
  • 训练和/或测试机器学习系统的方法。本发明涉及一种针对特定技术应用训练和/或测试机器学习系统(50)的方法(100),包括:为图像生成处理(340)提供(101)生成合成图像(320)的至少一条指令(310),该合成图像表示特定于应用的场景,...
  • 本公开提供了一种模型训练方法、装置、数据处理方法、装置及电子设备,所述模型训练方法包括:确定语言归属不同的第一掩码文本和第二掩码文本;基于第二掩码概率对第一训练数据集中的训练数据对进行处理,得到第三掩码文本和第四掩码文本;将第一掩码文本、第...
  • 一种面向大模型幻觉感知的安全可信联邦学习方法,涉及联邦学习技术领域,解决联邦学习框架下大模型训练易因数据异构等因素产生生成结果幻觉、模型参数交互易泄露敏感信息,且现有方法难以协同兼顾模型生成可靠性与隐私安全的技术问题。该方法先配置含N个客户...
  • 本发明涉及联邦学习环境监测技术领域,公开了基于联邦学习的轻量化空气检测模型及跨域环境适应方法。该模型包括环境感知接口、跨域环境差异性度量、模型参数动态调整策略、联邦学习聚合服务器及参数演化五个核心模块。系统通过环境感知接口采集各节点数据构建...
  • 本发明公开了一种基于知识蒸馏的自适应聚类联邦学习方法及系统,所述方法具体包括:使各客户端利用本地数据训练模型,提取模型低维特征向量,并采集当前时刻的位置信息与速度信息,上传至云服务器;使云服务器预测宏观车流量密度,同时分析客户端的微观移动性...
  • 本申请公开了保障异构数据公平性的联邦学习方法、装置、设备及介质,所述方法包括步骤:S1、在每一轮联邦学习中,各客户端使用本地数据训练本地模型更新本地模型的权重参数更新本地模型后,计算本地模型的公平性指标和本地模型预测结果的准确率;S2、服务...
  • 本发明属于分布式机器学习与边缘智能技术领域,公开一种面向异构边缘设备的自适应量化去中心化学习方法及系统。本发明面向具有异构计算资源、异构存储能力和时变通信链路的多个边缘设备,在无中心服务器参与的条件下,在无中心服务器参与的条件下,通过训练参...
  • 本发明公开了一种随机森林方法的面孔率预测方法、装置、设备及存储介质,涉及非常规油气勘探开发技术领域。本发明是基于随机森林的机器学习方法,利用测井资料和岩心数据拟合页岩的面孔率参数(包括有机面孔率、无机面孔率和裂缝面孔率),训练面孔率RF模型...
  • 本发明涉及联邦学习个性化技术领域,具体是一种基于条件分离网络与权重自适应的个性化联邦学习方法,包括:各客户端基于本地数据训练模型,并采用原型学习的方式计算每个标签的原型,以此来约束局部和全局特征的距离;利用条件分离网络把特征提取器输出的特征...
  • 本发明提出一种大语言模型集成学习的子模型权重优化方法,涉及数据处理技术领域,其中,方法包括:生成初始子模型权重组合并编码为二进制基因字符串,作为进化计算的初始种群;构建代理实验环境,通过随机采样原始预训练语料生成代理语料,并选择至少三个代表...
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