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								      狀態估計裝置(100)具有：附加部(141)，其對母模型附加用于使使用了該母模型的估計適合于用戶的個人優化信息，該母模型用于通過輸入從人檢測到的檢測數據來估計該人的狀態；以及狀態估計部(142)，其對被附加了該個人優化信息的母模型輸入從用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本文描述了用于利用4位整數來訓練深度神經網絡的技術。根據本公開的一個方面，一種用于加速深度神經網絡的運算的計算機實現的方法包括：對于前向傳播期間的多個矩陣乘法中的每一個，通過將激活矩陣與塊對角哈達瑪變換矩陣相乘來獲得第一矩陣，其中，所述激活...
								
            
							
            
							
						
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								      接收用于訓練機器學習模型以執行識別任務的數據集。在機器學習模型的訓練期間執行優化。該優化至少包括搜索損失函數的最小值，響應于找到局部最小值，將附加項添加到損失函數，繼續找到另一局部最小值直到滿足標準，以及在所找到的局部最小值中識別具有最低最...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的特定示例涉及更新雙側模型。特定示例提供了一種用戶設備UE(110)，包括：用于更新雙側模型(201)的第一側模型(2011)以形成經更新的第一側模型(2011')的部件(11)，其中第一側模型位于UE處，并且雙側模型的第二側模型(2...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書涉及生成數字組件或數字組件集與布局一起的組合嵌入。數字組件可以是如圖像、文本、音頻或視頻這樣的項。布局可以在時間和/或空間中指定數字組件中的每個數字組件的顯示時間和地點。另外，該系統創建數字組件與布局的組合的嵌入，并創建生成器，該生...
								
            
							
            
							
						
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								      學習裝置(11)具有包含N層編碼器層的編碼器(11e)和包含M層解碼器層的解碼器(11d)。編碼器(11e)具有第1路徑(22e)，該第1路徑(22e)將N層編碼器層(11e_1，…，11e_N)中的第1編碼器層(11e_n，1≤n≤N?2...
								
            
							
            
							
						
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								      一種使用知識庫預測滿足用戶定義的生物要求的生物實體的計算機實現的方法，該方法包括：提供包括文本數據的語料庫的推理知識庫；接收定義要為其預測生物實體的生物要求的用戶查詢；基于查詢獲得查詢語句文本，該查詢語句文本描述生物要求并且包括對生物實體的...
								
            
							
            
							
						
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								      一種用于使用大規模、隱私保護的大語言模型(LLM)(240)來提供對文本提示的個性化響應的方法(400)包括：從用戶接收指定LLM要執行的任務(110)的文本提示(202)；以及獲得與用戶相關聯的用戶特征(204)的集合。該方法還包括：使用...
								
            
							
            
							
						
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								      提供了一種用于確定桿和球晶格(400)的質量特性的方法。該方法包括：確定晶格中的每個球(410、420、430)的質量特性；針對每個桿(440、450)確定包括桿(440、450)的終端球(410、420、430)之間的體間體積的部分的質量...
								
            
							
            
							
						
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								      根據一個實施例，公開了一種用于執行在包括可信數據庫的源DBMS與包括不可信數據存儲和可信數據存儲的目標DBMS之間的數據同步的方法、計算機系統和計算機程序產品。本發明可以包括在源DBMS對可信源數據庫中的對象執行更新時，將對象改變發送到可信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種信息系統(100)，其包括：?至少一個日志消息接收單元(10)，?至少一個日志消息存儲器(30)和?至少一個加密系統(20)，所述日志消息接收單元(10)構造用于接收尤其是來自車輛(50)的日志消息(PN)，所述日志消息分別包...
								
            
							
            
							
						
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								      一種減輕系統保護數據存儲庫中尚未被成功的勒索軟件攻擊加密的數據不被加密。數據作為在數據樹中標識的一組版本被存儲在數據存儲庫中，并且版本只能通過將新版本寫入樹來更新。防止樹修改的訪問控制也就位。在攻擊之后，執行恢復功能以嘗試恢復。該功能計算熵...
								
            
							
            
							
						
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								      描述了用于提高機器學習系統的性能和能效的方法和裝置，該機器學習系統生成安全專用機器學習模型并且使用安全專用機器學習模型生成安全相關信息。安全專用機器學習模型可以包括安全專用大語言模型(LLM)。安全專用LLM可以被訓練和部署以生成語義相關的...
								
            
							
            
							
						
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								      本文討論的所公開的系統和技術包括一個或多個服務器，其接收對發布帖子的發布者的身份進行認證的請求。服務器從計算設備接收由非接觸式卡生成并通過計算設備傳送的經加密數據。服務器使用與非接觸式卡相關聯的密鑰對經加密數據進行解密。基于解密，服務器認證...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
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								      公開了一種用于提供登錄信息的增強現實裝置和及其操作方法。根據本公開的實施例的增強現實裝置可以進行以下操作：執行增強現實(AR)登錄模式；從通過相機裝置拍攝外部裝置而獲得的圖像提取包括網站名稱和統一資源定位符(URL)的網站信息；將提取的網站...
								
            
							
            
							
						
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								      一種用于匹配數字作品元數據并且將該數字作品元數據遞送到一個或多個數字服務提供者的方法和相關聯的系統包括修改一個或多個數字作品元數據文件，該修改一個或多個數字作品元數據文件包括移除非關鍵數據或分段錯誤的數據，或執行語言翻譯；重新格式化該一個或...
								
            
							
            
							
						
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								      信息處理裝置(100)具有：取得部(120)，其取得將文檔和類別對應起來的多個學習數據；詞素分析執行部(130)，其對多個學習數據分別執行詞素分析；提取部(140)，其從通過詞素分析得到的多個單詞中提取作為謂語的單詞；以及計算生成部(150...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
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								      一種檢索裝置，包括：條件取得部，取得由第一利用者指定的檢索條件；權限取得部，取得針對符合檢索條件的信息設定的第一利用者的權限信息；以及歷史記錄提示部，向擁有信息的第二利用者提示包含權限信息的歷史記錄信息。
								
            
							
            
							
						
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								      公開了一種用于增強(具體是優化)機器學習(machine learning，ML)模型以在多個處理設備(20)上并行運行的數據處理裝置(10)，其中，每個處理設備(20)包括多個處理單元(processing element，PE)(21a...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      用于對數據項執行分類任務的方法、系統和設備，包括編碼在計算機存儲介質上的計算機程序。具體來說，系統使用存儲器數據項的鍵和值嵌入來對輸入數據項進行分類。
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
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