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语音语义模型的处理方法和装置
本发明公开了一种语音语义模型的处理方法和装置。其中,该方法包括：部署语音语义模型；将菜单标准问文件同步到目标租户的应用程序,以使目标租户的应用程序匹配本地菜单文件与菜单标准问文件,生成菜单关联文件,并加载菜单关联文件以启用语音语义模型。本发明解决了现有技术中APP租户依靠手工操作来触发新的语音语义模型生效的技术问题。
用于模型优化的方法、装置以及存储介质
本公开提供了一种用于模型优化的方法、装置以及存储介质,其中的方法包括：在模型运行环境中添加建立目标模型所需的第一机器学习算法组件；基于第一机器学习算法组件建立与目标模型相对应的第一模型流程图；利用预设的元学习算法获取用于与第一机器学习算法组件进行比对的至少一个第二机器学习算法组件；使用预设的比对规则,对第一机器学习算法组件与第二机器学习算法组件进行比对处理；基于比对结果对目标模型进行优化处理。本公开的方法、装置以及存储介质,能够基于元学习自动增加机器学习算法组件,进行机器学习算法对比实验,可以让开发人员在不进行编码的情况下进行机器学习的开发和训练,可以显著加快模型开发效率。
基于量子偏振纠缠的光加法器
本发明公开了一种基于量子偏振纠缠的光加法器,包括：偏振开关电路、第一信号处理模块、第二信号处理模块、第一开关量输出电路和第二开关量输出电路；本发明通过偏振开关电路来控制开关量输出电路中的偏振片的起振状态,从而产生明暗相间的条纹,然后输出模块根据明暗相间的条纹进行输出高电平或者低电平。不同于传统加法器采用单一电信号传输的方式,本发明通过采用光传播过程来代替加法器中部分电传播过程,从而能够有效地提高计算速度。
量子系统的基态获取方法、装置、设备及存储介质
本申请公开了一种量子系统的基态获取方法、装置、设备及存储介质,涉及量子技术领域。所述方法包括：制备目标量子系统的初态；对目标量子系统进行n步演化和后处理,第k步演化包括对第k步输入量子态进行演化得到第k步演化末态,第k步后处理包括从第k步演化末态中去除第k步演化所使用的辅助量子比特的影响,得到第k步输出量子态；获取经上述n步演化和后处理得到的第n步输出量子态,得到目标量子系统的基态。本申请提供了一种基于非厄米过程的量子模拟算法,来模拟量子系统的基态,用与系统哈密顿量相关的实时幺正演化实现了虚实演化的效果,从而在理论上清晰明确地实现基态模拟,且该过程可直接用量子电路实现,提升了方案的可操作性。
一种基于量子退火算法的百万位整数分解的通用方法
本发明公开了一种基于量子退火算法的百万位整数分解的通用方法,包括,基于整数二进制乘法表的信息限制,不断更新所述整数二进制乘法表并对其进行分栏；对分栏后的所述整数二进制乘法表进行目标函数构造,通过平方项属性对每栏的目标函数进行化简；根据降维公式引入辅助变量对所述目标函数中大于2次项的多项式进行降维操作；对每栏的所述目标函数分别进行变量替换,使值域从{0,1}变换到{-1,1}；将所述目标函数最终的局部场系数矩阵h和耦合项系数矩阵J输入量子计算qbsolv软件环境执行量子退火过程；最终输出能量最小值,对应整数分解成功的解。本发明减少分解整数所需的量子比特数,进而降低量子硬件要求,旨在分解更大规模整数。
K-Nearst-Neighbor量子线路实现方法
本发明涉及一种K-Nearst-Neighbor量子线路实现方法,属于量子算法仿真领域。本发明结合量子线路编辑和经典KNN算法的基本思想,构造了量子KNN线路；将待检测样本放在量子计算网络第一寄存器中,训练集存入第二寄存器,并准备一位辅助位量子态|0>在第三寄存器中,通过量子受控非门、泡利门对样本和训练集进行运算,并统计Hamming距离,根据Hamming距离更改辅助量子位,对KNN类别进行测量。本发明量子信息处理表现出的并行性将是经典计算能力无法比拟的。同时,经典量子混合计算架构也符合当前量子人工智能领域的发展趋势,使得本发明具有科研前沿性和创新性。
因果关系生成方法、装置及电子设备
本公开关于一种因果关系生成方法、装置及电子设备,方案中,按照各待分组对象的倾向概率,将各待分组对象划分为多个分组,并且针对每一分组,调整分组使得分组中第一对照对象与第一实验对象的数量相同,以及根据表示所有分组中第二实验对象的总数量与第二对照对象的总数量之间差异的差异信息确定第一事件对第二事件是否存在影响的因果关系,由于可以保证每个分组中包含的实验对象和对照对象对第二事件而言均是发生概率相同或相似的对象,从而避免了现有技术中需要将实验对象和对照对象一一比对才能确定是否是相同或相似研究对象,减少了计算过程,从而降低了进行因果推断的时间和计算资源成本。
一种DNA计算的数据处理方法
本发明公开了一种DNA计算的数据处理方法,属于数据处理领域。一种DNA计算的数据处理方法,包括以下步骤：步骤1：DNA计算机的数据导出至电子计算机中,并解码为电子计算机可读的数据；步骤2：将所述步骤1获得的数据划分为N段数据段；加密器生成N-1个随机数据段插入相邻的两个数据段中,所述加密器将所述随机数据段输出至解密器中；步骤3：根据用户预设的敏感程度与重要程度,对多个所述数据段进行分段加密,解密器生成密钥,存储在所述电子计算机中；步骤4：将多个数据段整合为一个数据段。
遗传算法中种群个体初始化的方法及装置
本发明公开了一种遗传算法中种群个体初始化的方法及装置,方法包括以下步骤：基于均匀设计对函数的边界进行处理,生成均匀覆盖初始个体；基于局部搜索对生成的初始个体进行优化,生成优化后的初始个体；对优化后的初始个体进行聚合处理；对聚合处理后的初始个体进行聚类处理构建初始种群。本发明结合了初始种群个体的创建、优化、合并,使得新的种群个体以仅仅增加迭代前初始化时间为代价,使得迭代过程的时间消耗、适应度函数、收敛性等方面与已有初始化方法相比更有优势,进一步提高了遗传算法的性能。
基于神经网络的改进当前统计模型方法、装置、存储介质及计算机设备
本发明提供一种基于神经网络的改进当前统计模型方法,包括：搭建基于神经网络的改进当前统计模型,将神经网络作为反馈网络与传统统计模型连结,获取符合目标机动情况的最大加速度值；选取训练集和标签集,按照设定归一标准化规则对训练集和标签集进行预处理；设置训练参数,使用训练参数对神经网络进行训练,使其最终达到收敛；将待处理的目标估计状态和量测输入到上述改进模型中,得到目标当前时刻状态估计值；本发明借助神经网络的非线性表达能力,增强了传统当前统计模型的自适应调整能力,反向传播神经网络作为反馈网络来自适应调整最大加速度,建立起目标状态、量测和最大加速度之间的映射,极大地减少目标发生机动时的跟踪误差。

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