本发明提供一种用于目标检测的网络模型、模型训练方法及模型部署方法。模型包括：骨架网络，用于根据输入图像提取输入图像的特征，包括依次连接的切片和卷积阶段以及多个特征提取阶段，前一阶段的输出是后一阶段的输入；每个特征提取阶段包括多个串联的基...

本发明提出一种基于QUIC协议的边缘节点与服务器协同传输控制方法，包括：构建通信网络中边缘节点与客户节点间进行数据包传输的QUIC隧道；于该客户节点设置隧道客户端和应用客户端，于该边缘节点设置隧道服务端，并于该通信网络的服务器设置应用服...

本发明提供一种用于网页加载中识别关键加载资源的方法以及装置，所述方法包括：获取目标网页中的所有加载资源；根据加载资源和目标网页的DOM结构，得到加载资源对DOM结构的修改次数；和/或根据加载资源和目标网页的HAR文件，得到所述加载资源在...

本发明提出一种基于提示学习的零样本可解释性立场检测方法、装置，所述方法包括：获取相关零样本立场检测的文本数据集并进行预处理；针对文本中的任一主题构造提示语，所述提示语中包含一立场标签，所述立场标签包含支持、反对和中立其中之一；将预处理的...

本发明提供一种神经网络模型，用于根据雷达人体活动数据识别人体活动，包括：时空信息编码器，用于根据所述雷达人体活动数据同步编码时间信息和空间信息；特征提取模块，用于融合所述时间信息和空间信息以提取人体活动特征；外部注意力模块，用于根据所提...

本发明提供一种神经网络模型，根据雷达人体活动数据识别人体活动，包括：特征变换网络，用于根据所述雷达人体活动数据生成多视角融合特征图；特征提取网络，用于从多视角融合特征图中提取人体姿态特征；姿态回归网络，用于根据人体姿态特征识别出人体姿态...

本发明提供了一种连续变量量子态的标定方法及其装置，包括：将待标定光源与一束已知的相干光进行干涉并形成一级分束输出；通过级联配置的多个分束器对分束输出的光束进行再次分束，由阈值探测器对再次分束后输出的子光束进行检测，根据检测的统计数据确定...

本发明提供了用于视频相似度学习模型的训练方法，包括：获取训练集，包括多个原始样本和指示对应样本类别的标签，原始样本为一段视频且包括多个视频帧；利用训练集多次迭代训练模型，得到经训练的模型，每次包括：针对每个类别，将该类别的一个原始样本作...

一种基于Mailbox的通信系统，包括：第一Soc子系统，其包括第一Mailbox模块以及接口模块；第二Soc子系统，其包括第二Mailbox模块以及数据处理模块；以及外置内存模块；其中，所述第一Mailbox模块、所述第二Mailbo...

本发明提出一种用于神经网络推理的跨算子边界优化的编译方法和编译器，包括：以神经网络模型计算程序中每个算子的张量表达式作为节点，算子间的张量依赖关系为边，构建计算图；提取图中张量信息，并提取张量表达式的输入输出张量间元素的依赖信息；确定划...

本发明提供了一种图像分类模型的增量训练方法，所述方法包括：S1、采用上一次增量训练得到的图像分类模型作为当前轮初始图像分类模型；所述图像分类模型包括特征提取器和分类器，所述特征提取器用于提取图像数据的特征向量，所述分类器用于根据特征向量...

本发明实施例提供了一种个性化食品推荐模型，包括数据获取模块，用于获取包括预设的多个食品实体与其属性实体间的关系的第一知识图谱和包括多个用户实体和多个食品实体间的历史交互关系的第二知识图谱；食品知识图谱处理模块，用于根据与食品实体有关系的...

本发明提供了一种基于深度神经网络的内核融合方法，包括：通过编译框架将源码分别编译为主机端中间代码文件和设备端中间代码文件，将上述两个文件输入到融合框架，生成融合后的设备端中间代码文件；将融合后的设备端中间代码文件进行优化和编译，得到带有...

本发明提出一种基于涌现交流规则的多智能体通信方法，包括：说话者模型根据第一上下文面板推理得到第一规则，并结合第一上下文面板的规则标签构建损失函数，以训练更新说话者模型，得到中间说话模型；中间说话模型将第二上下文面板的第二规则发送至听者模...

本发明提供了一种用于机器人刚体动力学的专用计算装置，包括：前向后向计算模块，被配置为以矩阵和向量为基础运算单位，根据分发到的数据和预设的状态码计算逆动力学和/或逆动力学的梯度，状态码包括动力学计算的任务类型；后向前向计算模块，被配置为以...

本发明提出一种离线元强化学习的上下文分布偏移缓解方法，包括：构建离线元强化学习的模型，基于该模型的行为策略采集训练任务的上下文信息，以该训练任务的上下文信息和该训练任务的任务编码，训练该模型的上下文编码器和元策略；其中，训练该上下文编码...

本发明提供一种用于全景图像目标检测模型的训练方法以及目标检测方法，目标检测模型采用经过全景数据适配的RetinaNet检测模型；训练方法包括：将训练样本中的全景图像输入至目标检测模型，输出多个预测框及其参数；根据训练样本中全景图像对应的...

本发明提出一种面向人工智能处理器的数据预处理执行方法和系统，包括：获取待执行的数据预处理任务；根据该数据预处理任务的输入数据范围和算子，计算该算子在该输入数据范围内执行时的最大值，根据该最大值在人工智能处理器能执行的精度范围内选择该算子...

本发明提供一种面向数据缺失的多元时间序列数据预测模型训练方法，所述多元时间序列数据预测模型用于根据一个时间段内多个节点的多元时间序列数据预测该时间段的未来时间段的多个节点的多元时间序列数据，所述方法包括：S1、获取多个节点在相同时间窗口...

本发明实施例提供了一种疾病预测模型的联邦训练方法及系统，其中，所述方法包括：将已有的多个客户端构建有向环形拓扑连接；给多个客户端配置相同结构的初始疾病预测模型，其中，每个客户端自有本地医疗数据集；基于构建的环形拓扑连接关系，每个客户端利...