专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]视差图的处理方法和装置、存储介质及电子设备-CN202310400498.X在审
  • 林灵锋 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-04-10 - 2023-10-27 - G06T1/20
  • 本申请公开了一种视差图的处理方法和装置、存储介质及电子设备。其中,该方法包括:获取由目标设备采集的初始图像数据,其中,目标设备部署有图形处理器,图形处理器部署有目标神经网络模型,将初始图像数据输入目标神经网络模型,得到目标视差图,其中,目标神经网络模型包括目标计算层,目标计算层通过调用内核函数完成目标计算指令,图形处理器设置有多个硬件计算单元,硬件计算单元用于并行执行目标计算指令,目标计算指令用于根据预设索引数据从目标输入数据中检索出目标数据,并将目标数据存储为目标输出数据,根据目标视差图确定目标安全区域。本申请解决了视差图的处理过程耗时较长,导致视差图的处理效率较低的技术问题。
  • 视差处理方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]算子的加速方法、装置、设备、介质和程序产品-CN202310372493.0在审
  • 林灵锋 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-03-30 - 2023-10-27 - G06N3/063
  • 本申请公开了一种算子的加速方法、装置、设备、介质和程序产品,属于人工智能领域。该方法由数字信号处理器执行,数字信号处理器部署有神经网络模型,神经网络模型包括算子对应的算子层;该方法包括:将索引数据和输入数据输入算子层,索引数据包括与至少两个输出位置对应的索引值,输出位置用于指示输出数据的排列位置,索引值用于在输入数据中唯一索引数据;按照算子层的至少一个阶段的加速策略,基于各个输出位置对应的索引值,在输入数据中进行检索,得到各个输出位置对应的输出数据;按照不同输出位置所指示的排列位置,输出各个输出位置对应的输出数据。上述方案可以实现算子的加速运算,降低神经网络模型的推理耗时。
  • 算子加速方法装置设备介质程序产品
  • [发明专利]一种视频解码器的适配方法、装置、测试平台及存储介质-CN202310481409.9在审
  • 宋汝鹏;林灵锋;杨峰;徐敬蘅 - 深圳市深信服信息安全有限公司
  • 2023-04-27 - 2023-07-25 - H04N21/426
  • 本发明实施例适用于计算机技术领域,提供了一种视频解码器的适配方法、装置、测试平台及存储介质,视频解码器的适配方法应用于测试平台,该方法包括:对客户端进行解码库的配置操作;解码库包括多种视频解码器;指示客户端调用解码库中的第一解码器读取来自服务端的视频编码数据并进行解码,获得第一解码数据;视频编码数据为第一视频压缩格式;第一视频压缩格式为H265协议格式或者H265协议演进后的编码协议格式;指示客户端将视频编码数据发送到第三方解码库进行解码,并获得来自第三方解码库的第二解码数据;第三方解码库包括标准的H265解码器或者H265协议演进后的编码器;根据第一解码数据和第二解码数据,确定客户端是否成功适配第一解码器。
  • 一种视频解码器配方装置测试平台存储介质
  • [发明专利]一种基于机器学习的CPU与GPU异构SoC性能刻画方法-CN201811495369.9有效
  • 喻之斌;林灵锋;伍浩文 - 中国科学院深圳先进技术研究院
  • 2018-12-07 - 2021-04-09 - G06F9/38
  • 本发明涉及信息技术领域,具体而言,涉及一种基于机器学习的CPU与GPU异构SoC性能刻画方法,其包括以下步骤:S1:采集大性能数据;所述大性能数据包括CPU硬件事件数据与GPU硬件事件数据;S2:对采集的大性能数据进行处理;S3:对CPU与GPU进行性能刻画;S4:进行系统能耗采集与分析。本发明一方面用户可以根据在CPU和GPU端监控硬件事件得到能够反映人工智能程序性能特点,从而为优化人工智能程序提供指导;另一方面用户可以根据人工智能程序的性能特点,为适应人工智能程序而特定地优化编译器或计算机微体系结构提供指导,最后用户可以通过本框架中使用的监控策略和分析方法对CPU与GPU进行监控与分析。
  • 一种基于机器学习cpugpu异构soc性能刻画方法
  • [实用新型]一种称重器-CN201620546975.9有效
  • 林灵锋 - 林灵锋
  • 2016-06-06 - 2016-10-26 - G01G19/40
  • 本实用新型是一种称重器,涉及称重装置技术领域。为解决现有技术中存在的超市需要对称重工作人员投资费用以及称重工作人员长时间称重过程中可能出现错误,进而对超市及消费者造成不良影响的技术问题而设计。该称重器包括称重台和小票打印机,称重台内置有压力传感器、压力开关和微处理器,称重台上安装有实物辨别模块,各元件之间电连接。该实用新型不需要称重工作人员的操作,通过实物辨别模块识别称重台上的商品种类,进而得到商品单价和商品总价,从而解决了称重工作人员操作中可能出现错误,对超市及消费者造成不良影响的技术问题,另外还可以省去超市对称重工作人员的费用投资。
  • 一种称重

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