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[发明专利] 一种基于NNA的输入层数据排序方法 -CN202210320414.7 在审
发明人：
李岩
- 专利权人：
合肥君正科技有限公司
申请日：
2022-03-29
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公布日：
2023-10-27
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主分类号：
G06F17/15 文献下载
摘要： 本发明提供一种基于NNA的输入层数据排序方法，所述方法是结合NNA的MAC运算的特性和输入层FeatureMap只有4个通道的属性，通过对卷积运算数据进行重排序，使得每次MAC运行的32个通道包含有效数据的效率最大，即把输入层一次N*N卷积对应的输入FeatureMap有效数据量通过排序来等价转化为1*1卷积。为了充分利用起来NNA在进行MAC运算时通道上的冗余运算，同时也为了降低每次MAC的运算时间。将卷积核对应的输入FeatureMap的真实有效数据进行排序，把有效数据在通道上进行排列，使得每次MAC运行的32个通道尽可能多地包含有效数据。一种 基于 nna 输入 数据 排序 方法
[发明专利] 一种基于NNA的支持focus操作的卷积实现方法 -CN202210322774.0 在审
发明人：
李岩 王荔枝
- 专利权人：
合肥君正科技有限公司
申请日：
2022-03-29
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公布日：
2023-10-27
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主分类号：
G06N3/0464 文献下载
摘要： 本发明提供一种基于NNA的支持focus操作的卷积实现方法，包括：S1，假定网络中存在2个连续层，focus层后紧接着为卷积层，并且卷积层进行卷积核为kernelX*kernelY的卷积，卷积步长为strideX*strideY，其中，kernelX、kernelY是未结合之前卷积层的卷积核在X、Y方向上的大小，strideX、strideY为未结合之前卷积层在X、Y方向上的卷积步长；S2,在把所述focus和卷积层进行合并，合并之后等价于在未进行focus操作的FeatureMap上进行卷积核为(2*kernelX)*(2*kernelY)的卷积，卷积步长为(2*strideX)*(2*strideY)；S3，通过对每次卷积对应的输入FeatureMap数据进行重排序，把卷积核大小(2*kernelX)*(2*kernelY)且步长(2*strideX)*(2*strideY)的卷积等价的转化为大小1*1步长1*1的卷积，使得focus层和输入层结合后能够在NNA上正常实现。一种 基于 nna 支持 focus 操作 卷积 实现 方法
[发明专利] 一种通信方法及相关装置 -CN202210392021.7 在审
发明人：
朱方园 ;李岩 李濛
- 专利权人：
华为技术有限公司
申请日：
2022-04-14
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公布日：
2023-10-27
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主分类号：
H04W4/029 文献下载
摘要： 提供了一种通信方法及相关装置，包括：在终端设备接入的小区是移动中继的小区的情况下，核心网设备基于移动中继的位置信息来确定终端设备的位置信息。一种设计是，服务于终端设备的核心网设备在确定终端设备接入的小区是移动中继的小区后，向移动中继当前接入的第一接入网设备请求移动中继的位置信息，并基于接收到的移动中继的位置信息确定终端设备的位置信息。另一种设计是，第一接入网设备在确定终端设备接入的小区是移动中继的小区后，主动向服务于终端设备的核心网设备上报移动中继当前的位置信息，以便于核心网设备基于移动中继的位置信息确定终端设备的位置信息。解决了移动中继的小区信息可能与终端设备的实际地理位置不匹配的问题。一种 通信 方法 相关 装置
