本发明提出一种鲁棒数据集蒸馏方法，包括：在原训练数据集中进行随机采样，作为初始化的蒸馏数据集；对该原训练数据集进行随机采样，得到原样本采样集；为该原样本采样集添加对抗扰动，得到扰动样本采样集；分别计算该扰动样本采样集与该蒸馏数据集的特征...

本发明提供一种小样本命名实体识别模型训练方法，包括：S1、获取训练集、训练集类型描述集合以及支持集、支持集类型描述集合；S2、分别在训练集和支持集上挖掘每个样本中的线索词并进行线索词标注以分别获得包含命名实体标签和线索词标签的训练集和支...

提供一种基于增强现实设备的多设备交互系统和方法，所述系统包括增强现实设备以及多个屏类设备，所述增强现实设备用于获得所述多个屏类设备的空间坐标，并对所述多个屏类设备建模；基于所述多个屏类设备的屏幕内资源的相对位置和相应的屏类设备的空间坐标...

本发明提出一种基于知识蒸馏的深度合成图像视频伪造检测方法和系统，包括：针对各类型的图像篡改方法，基于多个骨架网络依次构建多个第一模型，使用已标记真伪类别的图像作为训练样本，训练每个第一模型，将训练完成的第一模型作为教师模型；对训练样本在...

本发明提出一种基于量化技术的图像深伪检测加速方法和系统，包括：获取已标记深伪检测结果的训练视频，从训练视频中抽取伪造检测的关键帧，对关键帧进行压缩并去除冗余信息后提取保留伪造检测关键维度的帧特征；基于帧特征，利用人脸识别算法，定位关键帧...

本发明提出一种基于神经辐射场解耦的三维人脸编辑和系统，根据随机噪声，通过语义掩码对三维人脸进行几何编辑，并在给定参考图像的情况下，对材质进行三维一致的风格迁移，最终输出可进行局部几何编辑和整体风格编辑的三维人脸，可解决现有技术的生成质量...

本发明提供了一种资源分配方法以及加速器，该加速器含有多个忆阻器阵列，该方法包括：获取待加速的卷积神经网络的结构参数以及加速器的架构参数；基于所述结构参数和架构参数确定所述卷积神经网络模型的每个卷积层的最小需求量，所述最小需求量为在该加速...

本发明提供一种神经网络分类模型的训练方法，模型包括提取样本特征的特征提取器和根据样本特征对样本分类的分类器，该方法包括按以下方式对基于源域的样本及标签训练得到的初始的模型进行一轮或多轮训练：S1、获取训练集，包括源域的样本对和目标域的样...

一种基于变换域的信号发射方法，所述方法用于无线通信系统的发射端，所述方法包括：A1、将经过星座映射的数据符号映射到多普勒

一种图像分类模型的训练方法，所述图像分类模型通过特征提取器提取样本对应的样本特征并通过分类器根据样本特征对样本进行分类，所述方法包括：S1、获取初始的训练集，其包括来自多个源域的样本及指示每个样本所属源域的域属性以及所属类别的标签，其中...

本发明提出一种视频美妆迁移方法，包括：给定一段人脸视频帧序列，估计视频的相机内参以及每帧对应的姿态、表情等参数构建为数据集；将该数据集输入至动态神经辐射场网络，显式控制人脸姿态表情，隐式重建三维人脸，得到人脸空间的密度及颜色信息；固定人...

本发明提供一种天地一体化网络终端仿真模拟系统，包括：多个用户终端仿真模型，用于模拟天地一体化网络中不同场景下的用户终端，且每个用户终端仿真模型均被部署在容器中；多个基站仿真模型，用于模拟天地一体化网络中的基站，且每个基站仿真模型均被部署...

本发明提供了一种应用于处理器的分支预测方法以及分支预测器，该分支预测方法包括：获取TAGE预测器对分支指令进行分支预测的第一中间参数以及第一预测值；获取GEHL预测器对所述分支指令进行分支预测的第二中间参数以及第二预测值；利用预设的组合...

本发明提供一种AI训练板卡，所述AI训练板卡包括：多个AI处理芯片，用于迭代计算其被分配的AI模型的训练数据；多个存储芯片，其与所述AI处理芯片连接，用于存储AI模型的权重参数以及AI处理芯片计算的训练数据；第一网卡芯片以及第一扩展芯片...

提供一种基于RO PUF的密钥生成方法，所述RO PUF包括N个环形振荡器，该方法包括：步骤20)：随机生成用于选择第一个环形振荡器和第二个环形振荡器的挑战，确定所述第一个环形振荡器在第一时间长度内的振荡次数和所述第二个环形振荡器在第一...

本申请公开了一种基于ADMM的服务缓存与资源优化方法，包括：网络模型建模与任务描述步骤：基于多点协作的分布式移动边缘网络，建立针对终端、基站及边缘服务器的通信模型、服务缓存与任务卸载模型及任务计算模型，并基于各模型完成边缘网络优化目标问...

本发明提出一种基于三元组森林的实体关系联合抽取方法和系统，包括：获取待实体关系抽取的语料，得到句子及其对应的词序列；将词序列输入BERT模型，BERT模型对词序列进行分词，得到子词序列，使用BERT模型对子词序列进行编码，得到句子的分布...

本发明提出一种零样本学习跨语言层级架构的自然语言理解方法和系统，包括建立一个分层框架，以共同完成意图检测和槽的填充。本发明模型学会了对高维空间的预设意图进行分类，并在低层次的预测意图的指导下填充语义槽，以找到更多相关的意图论据以提高槽的...

本发明提出一种基于特征聚类的语义分割方法和系统，包括：语义分割模型中的特征提取层提取训练图像的深层语义特征和浅层细节特征，语义分割模型中第一卷积分类器为深层语义特征进行分类，得到训练图像中各像素的第一分类结果，归一化第一分类结果，得到每...

本发明提出一种基于预训练增强的多元时间序列预测方法，包括：构建包括编码器和第一解码器的预训练模型；在多元时间序列中截取多个序列样本；对于每个该序列样本，将该序列样本切分为多个数据片段，随机选取部分该数据片段构建为训练集，以该训练集对该预...