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山东浪潮申请用于卷积神经网络的混合加速器及其负载均衡方法专利，解决目前对卷积神经网络计算性能提升有限的问题单位里你越是这样，别人越不敢惹你，聪明人的八大手段，一定要上点心！
hqy 发表于2025-03-04 浏览8 评论0
金融界2024年10月24日消息，国家知识产权局信息显示，山东浪潮科学研究院有限公司申请一项名为“一种用于卷积神经网络的混合加速器及其负载均衡方法”的专利，公开号CN 118798287 A，申请日期为2024年9月。
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世平信息申请卷积神经网络训练方法及系统专利，在目标函数中加入对比损失作为噪声对训练中模型梯度提供隐私保护我国最后一个太监回忆皇宫：跪着伺候主子，娘娘洗澡不会亲自动手
hqy 发表于2025-03-04 浏览6 评论0
金融界2024年10月24日消息，国家知识产权局信息显示，杭州世平信息科技有限公司申请一项名为“卷积神经网络训练方法及系统”的专利，公开号CN 118798302 A，申请日期为2024年9月。
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欢太科技申请基于卷积神经网络的数据处理方法及相关装置专利，提高训练收敛后的模型的性能初读《曹刿论战》觉得曹刿水平很一般，再读感觉后背发凉
hqy 发表于2025-03-04 浏览8 评论0
金融界2024年10月28日消息，国家知识产权局信息显示，深圳市欢太科技有限公司申请一项名为“基于卷积神经网络的数据处理方法及相关装置”的专利，公开号CN 118821888 A，申请日期为2023年4月。
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格力申请基于卷积神经网络的温度控制专利，提高空调的温度控制准确性故事：敌人对她打得越狠，她骂得越响亮，临刑前仍然发出豪言壮语
hqy 发表于2025-03-04 浏览6 评论0
金融界2024年11月2日消息，国家知识产权局信息显示，珠海格力电器股份有限公司申请一项名为“基于卷积神经网络的温度控制方法、装置、空调及介质”的专利，公开号CN 118882192 A，申请日期为2024年9月。
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海康威视申请3D卷积神经网络处理专利，无需重新部署硬件设备，节约了硬件成本虎牢关之时，天下有多少人能和吕布大战50回合？许褚接不了30回合
hqy 发表于2025-03-04 浏览9 评论0
金融界2024年3月16日消息，据国家知识产权局公告，杭州海康威视数字技术股份有限公司申请一项名为“3D卷积神经网络的处理方法和处理装置“，公开号CN117709405A，申请日期为2023年12月。
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OPPP取得卷积神经网络专利，降低数据处理过程中的运算量并提高数据处理的效率为什么鹤童能挡敖光的人刀合一，却能轻易被哪吒一脚踩烂了裙子？
hqy 发表于2025-03-04 浏览9 评论0
金融界2024年3月25日消息，据国家知识产权局公告，OPPO广东移动通信有限公司取得一项名为“卷积神经网络、基于卷积神经网络的数据处理方法和装置“，授权公告号CN111415000B，申请日期为2020年4月。
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你还没用DeepSeek算过命吗？
hqy 发表于2025-03-04 浏览8 评论0
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固德威：智慧能源管理系统已接入多种机器学习和深度学习算法窒息！女研究生过年回家，凌晨被父亲薅起来责骂：不上班、不赚钱
hqy 发表于2025-03-04 浏览7 评论0
金融界2月20日消息，有投资者在互动平台向固德威提问：请问贵司智慧能源管理平台是否接入AI，后续是否考虑部署deepseek来实现实现公司AI能源赋能。
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探秘深度学习与自然语言处理：常见的微调策略全解析！神舟十九号最快4月返回！神二十指令长：航天员邓清明有可能吗？
hqy 发表于2025-03-04 浏览8 评论0
在深度学习和自然语言处理领域，常见的微调方法主要有以下几种：
全参数微调（Fine-tuning）：这是最为传统的微调方式。它需要对预训练模型中的所有参数进行更新，以此来适应特定的任务。这种方法往往能够取得最佳性能，不过其计算成本相对较高。 提示微调（Prompt-tuning）：该方法通过精心设计特定的输入提示（prompts），而不是去修改模型的权重，来使模型适应下游任务。这样能让模型在计算成本较低的情况下，适应各种各样的任务。 参数高效微调（Parameter-efficient fine-tuning）：这组方法的核心在于，只对模型参数的一个子集或者新添加的一组参数进行训练，目的是减少所需的参数数量以及计算资源。对于那些资源有限的环境而言，这些技术有着至关重要的意义。 适配器训练（Adapter Training）：适配器是一种添加到预训练模型中的小型神经网络，主要用于特定任务的微调。这些适配器仅仅占据原始模型大小的一小部分，所以训练速度更快，而且内存需求也更低。 渐进收缩（Progressive Shrinking）：这种技术是在微调期间，逐渐减小预训练模型的规模，最终得到一个比从头开始训练性能更好的小型模型。 前缀微调（Prefix Tuning）：它涉及学习特定任务的连续提示，并在推理过程中将其添加到输入之前。通过对这个连续提示进行优化，模型就能适应特定任务，且无需修改底层模型参数。 P-Tuning：主要涉及对可学习的“提示记号”参数进行训练，这些参数会与输入序列相连接。这些提示记号是特定于任务的，在微调过程中会被优化，使得模型能够在保持原始模型参数不变的情况下，在新任务上有良好的表现。AI
复旦经济学博士近四年时间深度解析200多个专业，全网粉丝超500万40年林彪在莫斯科，拍了唯一的一张正装照，身旁站的年轻人是谁？
hqy 发表于2025-03-04 浏览8 评论0
海报新闻记者 仪首歌 报道
复旦大学经济学博士周薪吉，现在是一名全网粉丝超过500万的“志愿填报和专业科普”社交平台博主。从2021年开始，他制作了一系列视频，帮助高考生了解大学专业，还因此被称为“B站大学辅导员”。