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公开(公告)号：CN118862526A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411339445.2
申请日：2024-09-25
申请人： 苏州元脑智能科技有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/10 , G06F119/08
摘要： 本发明涉及热传导技术领域，公开了温度场分布的确定方法、装置、计算机设备、介质及产品，温度场分布的确定方法包括：获取用于表征待确定温度场分布的线性系统对应的优化指标信息；并根据获取到的解向量信息和所述优化指标信息，确定目标优化信息；所述解向量信息表示所述优化指标信息对应的解向量的二进制表达形式信息；根据所述目标优化信息和概率计算算法，得到比特串输出值；将所述比特串输出值代入预设迭代规则进行迭代更新，直至得到目标比特串输出值；基于所述目标比特串输出值，通过求解所述线性系统的方式确定温度场分布。本发明通过概率计算算法求解线性系统，提高求解算力，节约资源，提高热传导问题分析的效率。
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公开(公告)号：CN118095407B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410525189.X
申请日：2024-04-29
申请人： 苏州元脑智能科技有限公司
IPC分类号： G06N3/094 , G06N3/088 , G06N3/0455 , G06F18/241
摘要： 本公开关于一种提升模型鲁棒性的方法、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域，旨在提升神经网络模型的鲁棒性。该方法包括：获取神经网络模型提取的多个令牌中的离群值；所述神经网络模型的用途包括但不限于以下任意一项或多项：图像处理、自然语言处理、目标推荐、结果预测和图像生成；根据所述离群值，建立鲁棒损失函数；所述鲁棒损失函数用于抑制所述离群值；根据所述多个令牌，建立标准损失函数；基于所述鲁棒损失函数和所述标准损失函数，对所述神经网络模型进行训练，得到训练好的所述神经网络模型。
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公开(公告)号：CN117491835A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311847252.3
申请日：2023-12-29
申请人： 苏州元脑智能科技有限公司
IPC分类号： G01R31/26 , H01L29/78 , H01L27/088
摘要： 本发明提供一种测量方法、装置、系统、晶体管、集成电路、介质及设备，涉及半导体量子计算技术领域。本发明通过将待测量子点所在的量子点对定义为目标量子点对，将与目标量子点对相邻的任一量子点对定义为闲置量子点对，能将适用于单个量子点对的基于泡利自旋阻塞状态的自旋选择性隧穿扩展至多个量子点对中的任一量子点对，通过引入闲置量子点对处于导通状态，将闲置量子点对作为部分电荷库从而无需考虑闲置量子点对的量子点特征，降低了测量复杂性，能基于输运测量确定栅极电压的最优配置，能基于栅极反射计装置通过量子计算获取待测量子点的空穴自旋方向，能更准确地测量鳍式场效应晶体管中多个量子点中任一量子点的空穴自旋方向。
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公开(公告)号：CN117974816B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410372715.3
申请日：2024-03-29
申请人： 苏州元脑智能科技有限公司
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，公开了选取数据编码方式的方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取待编码的数据集，数据集包括多个标注有标签的图像数据；根据多种数据编码方式，对数据集分别进行编码处理，生成每种数据编码方式对应的量子态集；对于每种数据编码方式对应的量子态集，根据不同标签所对应的量子态之间的差异程度确定相应数据编码方式的差异参数，进而确定数据编码方式的评价参数；选取最大评价参数所对应的数据编码方式作为所述数据集编码所需的目标数据编码方式。本发明利用不同标签所对应的量子态之间的差异程度能够比较准确地表征不同标签量子态的分布情况，从而能够选取出分布合理的量子态。
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公开(公告)号：CN117971838A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410372904.0
申请日：2024-03-29
申请人： 苏州元脑智能科技有限公司
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/28 , G06F16/2455
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种向量数据存储方法、查询方法、装置、设备及存储介质。其中，存储方法包括：获取第一语义向量及第一语义向量的第一索引前缀；在向量数据库中存有第一索引前缀的情况下，确定第一索引前缀关联保存的第二语义向量中的第一基准语义向量；根据第一语义向量与第一基准语义向量之间的差异信息，生成第一语义向量的第一索引地址；若向量数据库中未存有目标索引地址，则将第一语义向量、第一索引前缀及第一索引地址关联保存至向量数据库中；目标索引地址与第一索引地址的第一相似度大于第一相似度阈值。通过本发明，能够实现向量数据的自动分类，提升向量数据的查询效率。
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公开(公告)号：CN117435917A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311755623.5
申请日：2023-12-20
申请人： 苏州元脑智能科技有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N10/20
摘要： 本申请公开了一种情感识别方法、系统、装置及介质，涉及数据处理领域，用于解决情感数据的识别结果准确性差的问题。该方案中，获取待识别情感数据，将待识别情感数据输入至基于量子计算的脉冲编码电路中；根据待识别情感数据、初始化的第一量子比特和第二量子比特利用脉冲编码电路对待识别情感数据进行量子编码，得到脉冲序列；将脉冲序列输入至脉冲神经网络模型中，使用脉冲神经网络模型对脉冲序列进行处理，得到与待识别情感数据对应的情感识别结果。可见，本申请利用基于量子计算的脉冲编码电路对情感数据进行量子编码，能够更准确地提取情感数据中的关键信息，从而通过脉冲神经网络模型进行处理时，可以提高情感识别结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118862970A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411356611.X
申请日：2024-09-27
申请人： 苏州元脑智能科技有限公司
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06F18/213
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，公开了大语言模型、模型训练方法、装置、介质、设备及产品，模型训练方法包括将多个文本数据输入训练收敛后的大语言模型，得到线性无关向量矩阵；对线性无关向量矩阵进行奇异值分解，得到奇异值矩阵；基于大于预设截断值的奇异值数量确定线性无关向量矩阵的近似最大维度；基于线性无关向量矩阵的近似最大维度对大语言模型进行维度优化，得到大语言模型的实际输出向量维度；基于大语言模型的实际输出向量维度确定神经网络节点数，并对确定神经网络节点数的大语言模型进行模型训练，得到维度优化后的大语言模型。本发明实现了对大语言模型向量维度的有效优化，提升了大语言模型的训练和推理效率。
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公开(公告)号：CN117974816A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410372715.3
申请日：2024-03-29
申请人： 苏州元脑智能科技有限公司
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，公开了选取数据编码方式的方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取待编码的数据集，数据集包括多个标注有标签的图像数据；根据多种数据编码方式，对数据集分别进行编码处理，生成每种数据编码方式对应的量子态集；对于每种数据编码方式对应的量子态集，根据不同标签所对应的量子态之间的差异程度确定相应数据编码方式的差异参数，进而确定数据编码方式的评价参数；选取最大评价参数所对应的数据编码方式作为所述数据集编码所需的目标数据编码方式。本发明利用不同标签所对应的量子态之间的差异程度能够比较准确地表征不同标签量子态的分布情况，从而能够选取出分布合理的量子态。
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公开(公告)号：CN117787369A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410210847.6
申请日：2024-02-27
申请人： 苏州元脑智能科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种光计算系统、复值检测方法及数据处理方法，前述系统包括控制器、检测器以及镜像对称的两个光网络，两个光网络均包括第一类MZI、第二类MZI和第三类MZI，两个光网络用于接收同偏振的输入信号光；第一类MZI用于将信号光分为多路待处理信号光；第二类MZI用于对待处理信号光进行相位调制得到计算信号光；第三类MZI用于根据待处理信号光生成参考光，并将参考光与计算信号光进行干涉，得到检测信号光，其中，两个光网络的参考光的相位之差为π/2；控制器用于在获取复值计算指令后，为两个光网络的镜像对称位置上的第二类MZI配置相同的干涉参数；检测器用于进行复值检测。采用前述系统能够提高复值检测的效率。
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公开(公告)号：CN118158331A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410292278.4
申请日：2024-03-14
申请人： 苏州元脑智能科技有限公司
摘要： 本公开实施例涉及一种图像数据的量子编码方法、装置、计算机设备和存储介质。前述图像数据的量子编码方法包括：将待处理的图像数据通过主成分分析法进行特征提取，得到目标特征向量；根据目标特征向量确定第一类量子态概率振幅；根据第一类量子态概率振幅确定量子态概率振幅树；根据各层节点对应的第二类量子态概率振幅分别确定对应各层节点的一组旋转门的旋转角度，其中，每一组旋转门用于操作对应的一位量子比特；利用第一层节点到最后一层节点对应的各组旋转门的旋转角度，分别依次操作位量子比特中的第一位到最后一位，得到图像数据的编码结果。采用前述方法能够将数据规模大的图像数据快速编码到适量的量子比特上。
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