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[发明专利]一种基于因式分解机进行棋牌游戏行为克隆的方法-CN202110703194.1有效
发明人：郝文江;宁伟;周恩光;晏子华;林深;欧阳正瞻 -专利权人： 深圳市优智创芯科技有限公司
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： A63F13/45 文献下载
摘要：一种基于因式分解机进行棋牌游戏行为克隆的方法，选择离散输入特征作为输入，离散输入特征通过神经元是否激活的二元状态进行表示；训练因式分解机模型，通过更改模型并重新计算损失函数进行排序选取m组输入特征对进行组合，得到新增加的m个输入特征，重复直至神经元数量大于设定的值，并将最终组合后的输入特征连接一个模型重新训练。本发明利用因式分解机进行训练获取神经元之间关联对结果影响的强弱决定构建神经网络时的连接结构，实现在全连接层之前提取出合适的特征组合，不仅保留了普通的人工神经网络计算方便的特性、可以处理多输入特征的组合，还着重关注输入特征的重要组合，从而能够很好地进行棋牌游戏行为克隆。
一种基于因式分解进行棋牌游戏行为克隆方法

[发明专利]一种电力塔和电力线关联矫正的电力塔和电力线检测方法-CN202211552072.8在审
发明人：晏子华;王柯;张旭;蔡小波;高广宇;舒亮;胡志会 -专利权人： 深圳市优智创芯科技有限公司;北京理工大学
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：一种电力塔和电力线关联矫正的电力塔和电力线检测方法，从上方拍摄电力塔和电力线的图像，并对图像进行灰度化预处理；对预处理后的图像进行边缘检测，得到二值化的边缘图；利用边缘图进行电力线检测和电力塔检测，得到平行线组表示的电力线和矩形框框定的电力塔区域；将矩形框映射至边缘图，排除电力塔矩形框两侧的背景区域，对电力塔矩形框内部区域重新检测电力线；待获得新的电力线检测结果后，由电力线分布区域的左右宽度预估电力塔区域在边缘图中的占比，进而更新电力塔检测参数，重新检测电力塔，直至满足要求或达到迭代次数。本发明不依赖大规模数据集，检测速度更快，效果更好。
一种电力电力线关联矫正检测方法

[发明专利]16位32位混编指令处理器中提高BTB表使用率的方法-CN202210928313.8在审
发明人：麻军平 -专利权人：西藏仕勤科技有限公司;深圳市优智创芯科技有限公司
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F9/30 文献下载
摘要：16位32位混编指令处理器中提高BTB表使用率的方法，在分支预测模块中设置n个标识位BTB_iflag，每个标识位BTB_iflag对应到BTB表中的一个entry上，用于标识该entry保存的是16或32位指令的分支信息；先查询BTB_iflag，以判断相应entry保存的是16位指令的分支信息还是32位指令的分支信息；若为16位指令的分支信息，则使用Fetch_pc[k:1]查BTB表；若为32位指令的分支信息，则使用{Fetch_pc[k:2],1’b0}或{Fetch_pc[k:2],1’b1}查BTB表；根据查询到的跳转指令，执行跳转操作。本发明可在16位和32位指令混编的系统中，提高BTB表的利用率，减少BTB表的空置。
16 32 混编指令处理器提高 btb 使用率方法

[发明专利]根据分支预测结果减少指令存储器访问次数的方法与系统-CN202210928279.4在审
发明人：麻军平 -专利权人：西藏仕勤科技有限公司;深圳市优智创芯科技有限公司
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F9/30 文献下载
摘要：本发明为一种根据分支预测结果减少指令存储器访问次数的方法与系统，系统包括取指令单元、分支预测单元以及缓存；缓存设置于取指令单元；取指令单元从指令存储器读取指令包，保存在缓存中，并送至解码单元；分支预测单元根据当前指令包的地址，预测读取的下一个指令包的地址，并判断其是否与当前指令包的地址相同：如相同，则为其设置复用标识1，取指令单元直接从缓存取指令包并送至解码单元；如不同，则为其设置复用标识0，待缓存中指令包的指令全部送往解码单元后，从缓存中移除当前指令包，并存入下一个指令包，取指令单元将下一个指令包送至解码单元。本发明可解决重复读取同一指令包造成的指令存储器带宽浪费问题。
根据分支预测结果减少指令存储器访问次数方法系统

[发明专利]可解释的智能体决策方法、智能系统和该系统的应用-CN202210318950.3在审
发明人：周恩光;欧阳正瞻;晏子华;郑瑜;蔡小波 -专利权人： 深圳市优智创芯科技有限公司
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：可解释的智能体决策方法，提取应用场景内的特征建立知识库以及知识库配置文件；对知识库进行符号化表达，构建因果推理网络；使用因式分解机训练层与因果推理网络建立连接，通过在因果推理网络中生长新节点的方式进行数据训练；将因式分解机层替换成单层全连接层，再训练。对智能体的决策进行解释的过程为，对决策进行溯源，监测因果推理网络的节点激活情况，监测对应的知识库以及知识库配置文件；分析全连接层的权重矩阵，找出影响决策的特征。这些监测和分析结果作为溯源记录，输出与用户离线交互，建立智能模型与用户的理解与信任。发明解决了智能体决策不可解释性的问题，且能够进行训练提升智能。
可解释智能决策方法系统应用

[发明专利]无人系统决策方法、无人系统和该无人系统的应用-CN202210047390.2在审
发明人：周恩光;晏子华;何虎;杨旭 -专利权人： 深圳市优智创芯科技有限公司
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：无人系统决策方法，提取无人系统决策场景内的基本元素信息建立知识库，在元素间建立因果联系，设定元素的所属层级，进而建立知识库配置文件；基于知识库和知识库配置文件，使用图结构表达知识库，得到一个因果推理网络；建立一层因式分解机输出层，并在输出层与因果推理网络之间建立连接，然后基于从现实场景中收集的数据形成的样本进行训练，在图结构上生长新节点，再将新节点以及与前驱节点的因果联系加入知识库及知识库配置文件中。本发明还提供了运行该无人系统决策方法的无人系统，可在游戏中替代人类玩家，与其他人类玩家一同游戏，也可在工业领域中替代人类进行决策控制。本发明解决了无人系统决策需依赖大数据的问题，且过程更加灵活。
无人系统决策方法应用