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]客流预测方法、系统及计算机可读存储介质-CN202110380561.9有效
  • 刘通;杨家豪;童维勤;艾文伟;赵时旻 - 上海大学
  • 2021-04-09 - 2023-05-23 - G06Q10/04
  • 本发明提供了客流预测方法、系统及计算机可读存储介质,其中客流预测方法,包括以下步骤:S1、获取轨道交通客流数据和影响因素数据并进行预处理,得到客流信息;S2、根据轨道交通客流关系构造轨道网络图、站点属性图和客流趋势图,得到图的结构信息;S3、构建基于深度学习的混合神经网络模型,将客流信息和图的结构信息输入,得到客流预测结果。本客流预测方法、系统及计算机可读存储介质,考虑了包括实时天气条件,工作日状态等多种影响因素,在对轨道交通客流进行短时预测时能获得更高的精准度;考虑了轨道交通客流存在的多种时间依赖关系,通过三个并行的网络模型分别对临近时间客流,短时客流,长期客流进行建模,具有更好的预测性能。
  • 客流预测方法系统计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种基于群智感知系统的事件检测方法-CN201910416226.2有效
  • 刘通;武文斌;朱燕民;童维勤 - 上海大学
  • 2019-05-20 - 2023-05-23 - G06F30/20
  • 本发明涉及一种基于群智感知系统的事件检测方法。本方法将检测区域划分为若干方格。给定总预算限制下,中央平台迭代地选择用户参与,沿其移动轨迹收集感知数据并上传至平台。如附图所示,每次迭代过程中,依次执行以下步骤,选出一个参与用户:首先,平台为每个候选用户计算若被选中,其感知数据给事件检测带来的熵减少期望;然后,选择单位开销的熵减少期望最大的用户,若选择该用户使得总开销大于总预算,则将该用户从候选用户中去掉,并重新选择单位开销的熵减少期望最大的用户;直到该用户使得总开销不大于总预算,则其被选中。平台对其移动轨迹经过位置的事件检测估计的概率分布进行更新。直到备选用户的集合为空,迭代过程结束。
  • 一种基于感知系统事件检测方法
  • [发明专利]一种适合FPGA的神经网络量化方法及装置-CN202211456706.X在审
  • 吕文浩;支小莉;童维勤 - 上海大学
  • 2022-11-21 - 2023-03-28 - G06N3/0464
  • 本发明公开了一种适合FPGA的神经网络量化方法及装置。该方法包括以下步骤:在前向传播过程中,对神经网络模型中每层网络的权重参数进行第一次移位量化;根据权重参数的第一次移位量化的量化误差对这些参数进行分组处理,得到量化后的权重参数值;根据量化后的权重参数值计算每一层的卷积结果;在反向传播过程中更新超参数,直到训练达到预定的精度或者Epoch。该装置包括量化模块,权重分组模块和重训练模块。本发明将乘法运算转化为移位运算,降低了在FPGA等硬件设备上的计算成本和部署难度,有效提高了量化精度,增加了权重表示的灵活性。
  • 一种适合fpga神经网络量化方法装置
  • [发明专利]稀疏GRU神经网络加速的实现方法和装置-CN202110195253.9有效
  • 龙湘蒙;支小莉;童维勤;张庆杰 - 上海大学
  • 2021-02-20 - 2023-03-24 - G06N3/082
  • 本发明提供了稀疏GRU神经网络加速的实现方法和装置,其中方法包括以下步骤:S1、使用CPU或GPU训练GRU神经网络模型,并对训练后的模型参数进行剪枝和量化;使用三元组方法存储稀疏的参数矩阵,并对模型的输入进行量化;S2、使用buffer将存储模型参数的三元组和量化后的输入传输至FPGA的外部存储器中;S3、在FPGA中实现稀疏GRU神经网络的计算,并将最终结果传输至所述外部存储器中。本稀疏GRU神经网络加速的实现方法和装置能够提高计算效率,减少了输入传输的时间和数据传输的次数,从而降低功耗和延时。
  • 稀疏gru神经网络加速实现方法装置
  • [发明专利]一种多接入边缘计算系统中的任务卸载与分派方法-CN202011222810.3有效
  • 刘通;方璐;童维勤;李卫民 - 上海大学
  • 2020-11-05 - 2022-11-22 - H04W24/02
  • 本发明涉及一种多接入边缘计算系统中的任务卸载与分派方法,是一种边缘计算系统中最小化每个任务完成时延的卸载与分派方法,在一个考虑移动设备和无线接入点的自私性的边缘计算系统中,将任务卸载与分派问题建模为多主从斯塔克伯格博弈,设计去中心化方法使得移动设备自主地选择卸载决策并平衡无线接入点的工作负载,从而使得每个任务解决的时延最小化。本发明采用算法依次执行以下步骤:首先采用基于Q‑值的卸载策略更新方法为每个移动智能设备计算最佳任务卸载决策;然后,基于最佳响应动态方法来更新每个接入点的任务分派决策均衡;重复以上步骤直到移动设备的卸载决策收敛。
  • 一种接入边缘计算系统中的任务卸载分派方法
  • [发明专利]一种边缘计算系统中的在线服务放置方法-CN202011222597.6有效
  • 刘通;揭潇淦;童维勤;李卫民 - 上海大学
  • 2020-11-05 - 2022-11-18 - H04L41/14
  • 本发明涉及一种边缘计算系统中的在线服务放置方法,在一个考虑异构计算任务随机实时到来的边缘计算系统中,将时间分成等长时间片,在考虑边缘服务器有限的存储空间和计算资源的限制下,决定在边缘服务器上放置哪些服务来服务相应的任务,从而最小化完成所有任务的总时延。本发明采用算法包含两个交替的阶段,第一个阶段为服务放置动作的产生,即基站利用深度神经网络选择出最佳的服务放置决策,然后存储下基站和网络的交互过程作为经验。第二阶段为网络训练部分,利用经验回放技术和一个与在线网络结构相同但参数不同的目标网络来训练在线网络的参数。本发明保证在无法获取未来动态信息的和基站资源受限情况下,计算任务的总完成时延最小。
  • 一种边缘计算系统中的在线服务放置方法
  • [发明专利]一种基于压缩神经网络的二阶段量化实现方法及装置-CN202210458582.2在审
  • 杨文鑫;支小莉;童维勤 - 上海大学
  • 2022-04-24 - 2022-07-22 - G06N3/04
  • 本发明涉及一种基于压缩神经网络的二阶段量化实现方法及装置。该方法包括以下步骤:(1)根据神经网络的目标任务,使用CPU或GPU将神经网络模型训练至收敛。(2)根据目标任务所需的神经网络的压缩率,设置神经网络每层的目标稀疏度,逐阶段地对权值进行剪枝。(3)根据目标任务预设的量化位宽,二阶段地量化神经网络每层的权值,量化的第一阶段是聚类,使用聚类算法聚类神经网络每层的权值;第二阶段是放缩,根据目标任务预设的量化位宽,将得到的聚类中心放缩到定点数,最终结果以三元组的形式存储每层的权值矩阵。本发明能够减少模型所需的计算成本和存储成本,提升模型的推理速度,并且可以有效地弥补传统线性量化在低位宽下的精度损失。
  • 一种基于压缩神经网络阶段量化实现方法装置
  • [发明专利]一种多模态室内定位导航方法及系统-CN202010486081.6有效
  • 丁雪海;张庆杰;童维勤;沈文枫;刘通 - 上海大学
  • 2020-06-01 - 2022-02-11 - G01C21/20
  • 本发明公开了一种多模态室内定位导航方法及系统,其中方法包括如下步骤:采集室内结构的位置信息,绘制室内地图,采集室内实景图像信息,将基准图像信息与基准位置信息进行对应的整合,构建室内位置信息数据库,设立一中心区域,存储于服务器;移动终端处于室内时,开启摄像头模块,获取实时图像信息,反馈给服务器;服务器将实时图像信息与位置信息数据库中基准图像进行匹配,输出匹配后的基准位置信息,判断匹配后的基准位置信息是否处于中心区域中,将判断结果反馈给移动终端;移动终端基于判断结果,选择定位方案,判断结果为是,启用第一模态进行定位导航,判断结果为否,启用第二模态进行定位导航。本发明可实现室内的精确定位导航。
  • 一种多模态室内定位导航方法系统
  • [发明专利]一种基于图像处理的数据显示系统-CN202110026171.1有效
  • 李成范;刘岚;李佳星;赵俊娟;童维勤 - 上海大学;上海工程技术大学
  • 2021-01-08 - 2021-09-24 - G06T1/00
  • 本发明公开了一种基于图像处理的数据显示系统,本发明属于图形处理领域,涉及图形识别处理技术,用于解决图像处理过程中存在采集照片存储以及选用的问题;通过获取裁剪后的图片对应的覆盖模型;将覆盖模型对应信息库内的掩模进行选取;将掩模对应的物品分类信息进提取;将物品分类信息发送至显示模块,可以实现将图片信息转化为数据信息,并通过显示模块进行显示,实现了图片转化为数据的过程,丰富了获取信息的途径;通过选用GIMP、Paint、IrfanView、Affinity photo或美图秀秀等软件进行图片优化,可大大增加对比性,进而选取最优图片进行分隔,降低图片识别的错误率。
  • 一种基于图像处理数据显示系统
  • [发明专利]一种基于大数据的兴趣目标提取方法及系统-CN202011618980.3有效
  • 李成范;顾善明;刘岚;赵俊娟;童维勤 - 上海大学;上海工程技术大学
  • 2020-12-30 - 2021-09-24 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于大数据的兴趣目标提取方法及系统,包括视频监控模块、数据存储模块、状态报警模块以及目标输出模块;数据存储模块包括临时存储库以及长久储存库,视频监控模块用于获取视频图像,并将获取的视频图像通过数据传输模块发送至临时存储库,视频监控模块通过有线传输单元将视频图像传输至临时存储库,数据采集模块通过无线传输单元获取存储在临时存储库的视频图像,并将获取的视频图像发送至数据处理模块;数据处理模块接收到视频图像后,数据处理模块将视频图像处理成为图像帧,并将处理完成的图像帧发送至行为识别模块;通过行为识别模块对目标行为的识别判断目标行为的类型,进而进行针对性的提醒。
  • 一种基于数据兴趣目标提取方法系统
  • [发明专利]一种基于云计算的数据挖掘服务平台-CN202110026154.8有效
  • 李成范;杜睿琪;刘岚;黄治源;赵俊娟;童维勤 - 上海大学;上海工程技术大学
  • 2021-01-08 - 2021-09-24 - G06Q10/06
  • 本发明属于数据挖掘领域,涉及云计算技术,具体是一种基于云计算的数据挖掘服务平台,包括处理器,所述处理器通信连接有数据采集模块、数据存储模块、产品质量检测模块、设备检测模块、环境检测模块以及云平台,所述云平台通信连接有数据分类模块,所述数据采集模块包括产品数据采集单元、设备数据采集单元以及环境数据采集单元,所述设备数据采集单元用于对加工设备的加工平台表面图像进行采集,通过设置的数据分类模块可以对产品数据进行深度分析,对生产不合格产品进行剔除之后再对剩余的合格产品进行数据分类,缩短的数据处理的时间,提高了数据分类的效率。
  • 一种基于计算数据挖掘服务平台

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