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本發(fā)明提供了一種用于目標(biāo)檢測的增量式訓(xùn)練方法和目標(biāo)檢測方法，增量式訓(xùn)練方法中，利用混淆矩陣的每個混淆槽針對每個場景獨立存儲學(xué)習(xí)過程中得到的每個類別下具有代表性知識的因果特征，降低模型在增量學(xué)習(xí)過程中出現(xiàn)災(zāi)難性遺忘的概率；而且，通過因果推...

本申請公開了一種NTT算法的軟硬件協(xié)同加速方法及其系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：發(fā)射單元模塊用于接收CPU指令，判斷指令類型，根據(jù)不同的指令類型，指令進(jìn)入不同的發(fā)射隊列；執(zhí)行單元模塊用于接收在各自的發(fā)射隊列中的指令，進(jìn)入不同的執(zhí)行單元流水線執(zhí)行運(yùn)算；...

本發(fā)明提供了一種基于精準(zhǔn)語義理解的檢索增強(qiáng)生成智能問答系統(tǒng)，包括檢索模塊、生成模塊、自適應(yīng)優(yōu)化模塊及部署模塊；檢索模塊通過層次化語義融合算法融合對話歷史與用戶查詢，結(jié)合對比學(xué)習(xí)篩選相關(guān)文檔片段；生成模塊基于篩選出的文檔片段作為證據(jù)，采用...

本發(fā)明提出一種基于MLIR的深度學(xué)習(xí)編譯器故障定位方法和裝置，包括：獲取待故障定位的深度學(xué)習(xí)模型，將其轉(zhuǎn)化為多級中間表示程序；提取該多級中間表示程序中每個算子的算子信息；根據(jù)該算子信息和模板生成隨機(jī)數(shù)據(jù)文件和測試文件；基于該多級中間表示...

本發(fā)明提供了一種用于DNS遞歸解析系統(tǒng)的安全風(fēng)險量化評估裝置，所述評估裝置用于通過預(yù)設(shè)的五個維度探測DNS遞歸解析系統(tǒng)的參數(shù)以評估DNS遞歸解析系統(tǒng)的安全風(fēng)險指數(shù)，其中，所述評估裝置包括客戶端與權(quán)威端，所述客戶端用于向DNS遞歸解析系統(tǒng)...

本發(fā)明提出一種面向流水線并行的運(yùn)行時程序優(yōu)化方法及裝置，該方法包括：識別異構(gòu)并行計算過程中的時間窗口，所述時間窗口為加速器設(shè)備與主機(jī)處理器之間因任務(wù)依賴或數(shù)據(jù)同步產(chǎn)生的空閑時間段；在所述時間窗口內(nèi)，從加速器設(shè)備收集計算過程中的運(yùn)行時信息...

本發(fā)明涉及圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種可嵌入擴(kuò)散模型的生成圖像背景控制方法，包括以下步驟：對背景參考圖進(jìn)行總推理步數(shù)T的加噪處理，得到總高斯噪聲；將目標(biāo)參考圖和總高斯噪聲輸入引入了背景控制方法的MS?Diffusion模型中，得到生成圖...

本申請公開了一種基于動態(tài)隊列的多模型運(yùn)行資源優(yōu)化方法，方法包括：用戶調(diào)用模型，模型的調(diào)用任務(wù)進(jìn)入任務(wù)隊列，資源控制器實時監(jiān)控動態(tài)隊列的剩余資源，調(diào)度控制模型的調(diào)用任務(wù)從任務(wù)隊列進(jìn)入動態(tài)隊列運(yùn)行；進(jìn)入動態(tài)隊列運(yùn)行的所述調(diào)用任務(wù)，通過觸發(fā)器...

本申請公開了一種基于回溯思維樹的驗證激勵自動生成方法，包括：針對待驗證的處理器功能，基于思維樹構(gòu)建基于自反饋機(jī)制的回溯思維樹框架；在回溯思維樹框架下，通過大語言模型自頂向下進(jìn)行待驗證功能解耦，以樹形結(jié)構(gòu)逐層將整個待驗證功能遞歸分解為可獨...

本申請公開了一種基于大模型的自動化UI交互方法，方法包括：根據(jù)網(wǎng)頁或者客戶端的UI結(jié)構(gòu)信息，預(yù)構(gòu)建用戶手冊知識庫和UI結(jié)構(gòu)知識圖譜；用戶輸入待完成交互功能，大模型基于所述用戶手冊知識庫和所述UI結(jié)構(gòu)知識圖譜，生成并運(yùn)行UI自動化代碼，完...

本發(fā)明提供了一種適用于不同調(diào)制模式的信道編碼方法，所述方法包括：步驟S1、獲取信道分組集合、變量節(jié)點數(shù)、校驗節(jié)點數(shù)、度數(shù)范圍、信息位長度以及碼率；步驟S2、構(gòu)建比特映射矩陣和邊分布矩陣；其中，比特映射矩陣中的一個元素表示分配到指定行對應(yīng)...

本申請公開了一種面向分子動力學(xué)模擬的硬件加速系統(tǒng)及其方法，系統(tǒng)包括：正向加速模塊、緩存模塊和反向加速模塊；正向加速模塊接收逐個輸入的原子對信息，根據(jù)原子對信息進(jìn)行查表操作，基于查表結(jié)果，進(jìn)行五階多項式及五階多項式導(dǎo)數(shù)的并行計算，拼接得到...

本發(fā)明提供了一種基于MIMO?OTFS的導(dǎo)頻和數(shù)據(jù)的放置方法，用于對MIMO?OTFS系統(tǒng)的發(fā)送端每根發(fā)送天線每幀同時發(fā)送的導(dǎo)頻和數(shù)據(jù)進(jìn)行按位置放置，所述方法包括：獲取信道的非零參數(shù)位置以及接收端進(jìn)行信道估計時提取接收符號的選定位置；根...

本發(fā)明提出一種基于大語言模型的編譯器后端生成增強(qiáng)方法和裝置，包括：將編譯器后端的目標(biāo)描述文件轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的屬性圖，訓(xùn)練圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其學(xué)習(xí)現(xiàn)有編譯器后端間的相似性，并為每個現(xiàn)有編譯器后端生成代表其結(jié)構(gòu)特征的圖嵌入向量；根據(jù)現(xiàn)有編譯器后端...

本發(fā)明提供了基于點云引導(dǎo)的三維場景視頻編輯方法，包括：獲取三維場景的原始視頻，估計視頻的指定幀中場景的三維點云及各視頻幀的相機(jī)參數(shù)；根據(jù)指定幀的圖像、像素級的掩碼和編輯區(qū)描述文本，確定指定幀的編輯參考圖像；根據(jù)編輯參考圖像估計指定幀的編...

本發(fā)明提供了一種區(qū)塊鏈的跨片互操作方法，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的鏈上驗證者追蹤機(jī)制，鏈上依次記錄從最初時刻至當(dāng)前時刻的各個分片的驗證者集合；如果第一分片需要對第二分片的信息進(jìn)行驗證，第一分片的第一鏈上輕客戶端獲取第二分片的區(qū)塊頭；根據(jù)鏈上驗證者...

本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的智能灌溉方法，包括：智能體初始化步驟，基于大語言模型定義多個智能體，每個智能體采用混合模型架構(gòu)；數(shù)據(jù)采集分析步驟，各智能體分別獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，并通過混合模型架構(gòu)對多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析得到各自的分析結(jié)果；...

本發(fā)明提供了一種基于原始數(shù)據(jù)的熱紅外檢測方法，包括：去噪網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建步驟，構(gòu)建噪聲感知網(wǎng)絡(luò)對熱紅外原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成去噪后熱紅外原始數(shù)據(jù)；檢測網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建步驟，通過對所述去噪后熱紅外原始數(shù)據(jù)的特性建模，構(gòu)建適配熱紅外數(shù)據(jù)特性的檢測任務(wù)網(wǎng)絡(luò)...

本發(fā)明提出一種擴(kuò)散模型GPU推理加速器、擴(kuò)散模型GPU推理加速方法，該加速器包含：靜態(tài)特征提取模塊配置為：在離線階段提取擴(kuò)散模型中各層歸一化算子不隨提示詞變化的靜態(tài)統(tǒng)計特征；動態(tài)決策模塊配置為：在線階段生成動態(tài)統(tǒng)計特征，并結(jié)合靜態(tài)統(tǒng)計特...

本發(fā)明提供了一種應(yīng)用于工業(yè)系統(tǒng)中的根故障定位方案，在本發(fā)明的方案中為配置了初始化的不可觀測設(shè)備預(yù)設(shè)歷史時間段內(nèi)對應(yīng)的混淆因子和所有設(shè)備對應(yīng)的因果關(guān)系圖作為可學(xué)習(xí)參數(shù)的模型并對該模型進(jìn)行多輪迭代訓(xùn)練至收斂以得到所有設(shè)備的因果關(guān)系圖，然后基...