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[发明专利]高效流程化的GPU扩展模块组自动配置方法-CN202310710117.8在审
发明人：黄永;李宗辉;邓仰东 -专利权人：深圳市恩钛控股有限公司
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本申请涉及智能配置领域，其具体地公开了一种高效流程化的GPU扩展模块组自动配置方法，其通过采用基于深度学习的人工智能算法来提取出GPU资源需求的基于全局的语义特征信息，并提取出GPU集群中各节点GPU资源的剩余情况的隐含关联特征信息，进一步再计算两者的转移向量来表示所述GPU资源需求与所述GPU集群中各节点GPU资源的剩余情况的适配度，以此来确定是否需要配置GPU扩展模块组。这样，能够合理充分地利用所述GPU的资源，进而减少深度学习的训练任务时间，以优化大规模深度学习作业的效率。
高效流程 gpu 扩展模块自动配置方法

[发明专利]高效快速图像压缩和存储方法及系统-CN202310641334.6在审
发明人：黄永;邓仰东;李宗辉 -专利权人：深圳市恩钛控股有限公司
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：公开了一种高效快速图像压缩和存储方法及系统，其采用基于深度学习的人工智能图像压缩技术，以对于目标图像帧进行分块处理来提取出各个图像块的特征信息，并基于所述目标图像帧中的各个图像块的空间位置拓扑特征来优化各个图像块的特征表达，进一步再以优化后的所述各个图像块的特征分别与上一图像帧的隐含特征进行差异化对比，以此来查询出与上一图像帧中特征分布差异化较大的图像块，进而用来判断是否对其进行压缩并保存处理。这样，能够基于所述各个图像帧之间的差异化比较以及所述各个图像帧中各个图像块的空间拓扑关联来优化图像的压缩和存储过程。
高效快速图像压缩存储方法系统

[发明专利]一种基于复合数据映射可分配存储库的处理方法及系统-CN202310350831.0在审
发明人：黄永;邓仰东;李宗辉 -专利权人：深圳市恩钛控股有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于复合数据映射可分配存储库的处理方法及系统，涉及数据存储技术领域，用于解决现有的数据存储处理方法，无法实现数据映射转换以及合理的分配存储，导致存储的数据混杂，造成存储资源无法更好的利用的问题；应用于服务器中，服务器内设置有存储构建模块、数据存储模块、接收处理模块和数据分析模块；本发明通过对待存储数据进行分类处理得到相应的映射初始数据组，对映射初始数据组依次进行第一映射处理和第二映射处理得到第二映射数据，然后将第二映射数据依据对应的待存值合理的匹配到相应的存储库内进行存储，以实现保障数据存储安全的同时合理的将数据存储到相应的存储库。
一种基于复合数据映射分配存储处理方法系统

[发明专利]一种GPU控制、数据、转发多单元优化处理电路结构-CN202310350833.X在审
发明人：黄永;李宗辉;邓仰东 -专利权人：深圳市恩钛控股有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种GPU控制、数据、转发多单元优化处理电路结构，包括:温度模块，获取以电子元件为圆心、并向外延伸的获取到电路结构的温度值，然后分析得到电路结构在工作时的温度波动值Wb；电路模块，获取电路结构中的电流和电压数据，然后分析得到电路结构在工作时的运行值Zx；处理器，用于接收温度模块的温度异常信号、温度正常信号，以及电路模块的电路异常信号和电路正常信号，本发明通过处理器，根据温度变化、电流电压变化，对电路结构工作进行实时控制，保证电流结构安全工作；通过处理器的信号对电路结构进行控制和监测，使得根据温度差和电路波动，再去调整采集单元的频率，保证该电路结构安全运行。
一种 gpu 控制数据转发单元优化处理电路结构

[发明专利]物联网组件的开发方法及装置-CN202310094189.4在审
发明人：姜友友;邓仰东;郑艳;卫宗正;杨晓朝 -专利权人：天津测度空间智能科技有限公司
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种物联网组件的开发方法及装置，本发明涉及物联网与通信领域，其中包括：根据物联网设备与云平台共同约定的通信数据接口的交互方式和数据格式，构建所述物联网设备对应的协议描述文件；根据所述协议描述文件和所述物联网设备与所述云平台之间的各个物联网组件所涉及的业务规则，生成所述各个物联网组件对应的业务代码；根据通信数据在所述各个物联网组件内部的通信方式和数据流向，确定所述各个物联网组件对应的数据流代码；将所述业务代码和所述数据流代码合并，实现所述各个物联网组件的功能。通过应用本申请的技术方案，能够将物联网组件的业务处理逻辑和数据流处理逻辑进行解耦，从而能够提高物联网组件的开发效率。
联网组件开发方法装置

[发明专利]图像安全保密和防伪识别的图像编码方法-CN202211631187.6在审
发明人：黄永;李宗辉;邓仰东 -专利权人：深圳市恩钛控股有限公司
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：公开了一种图像安全保密和防伪识别的图像编码方法，其使用基于深度学习的人工智能图像编码技术，利用对于密钥加密后的加密图像的局部隐含关联特征和全局性高维关联特征的特征提取的融合特征作为解码生成器的输入来生成显示编码图像。这样，能够在不改变原始图像内容的同时使得防伪能力得到大幅增强。
图像安全保密防伪识别编码方法

[发明专利]基于深度神经网络的工业装备时序数据预测方法及装置-CN202211311903.2在审
发明人： 邓仰东;肖罡;卫宗正;万可谦;杨迪;刘小兰;杨钦文 -专利权人：江西科骏实业有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度神经网络的工业装备时序数据预测方法及装置，该方法步骤包括：获取待测装备在不同状态下产生的时序数据构成训练集，将训练集输入至预先构建的组合神经网络模型中进行训练，训练完成后得到预测模型，其中组合神经网络模型包括依次连接的CNN网络部分以及LSTM网络部分，由CNN网络部分接入时序数据进行卷积、池化操作后提取出多个特征图，将各个提取的特征图按照时间顺序拼接后输出至LSTM网络部分以获取时序数据的时间关系信息；获取待测装备运行过程中产生的实时时序数据，并输入至训练好的预测模型中，得到状态预测结果输出。本发明具有实现方法简单、成本低、预测效率以及精度高且适用性强等优点。
基于深度神经网络工业装备时序数据预测方法装置

[发明专利]一种外置式智能化多功能GPU芯片测试装置-CN202310016176.5在审
发明人：黄永;李宗辉;邓仰东 -专利权人：深圳市恩钛控股有限公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： B07C5/36 文献下载
摘要：本发明涉及芯片测试技术，用于解决GPU芯片检测过后需人工进行不合格产品的剔除，费时费力，GPU芯片高温测试需借助加热设备，加热设备耗费较多的电力资源，传输带的抖动影响GPU芯片的检测精度且易对GPU芯片造成损伤的问题，具体为一种外置式智能化多功能GPU芯片测试装置，包括传输带；本发明通过对应的通电弹簧供给电路断开，翻转板在通电弹簧一作用下将GPU芯片呈抛物线抛出，通过制热箱内部液体的热量传输至传输带位置处，对传输带上的GPU芯片进行加热操作，通过检测位置处两侧设有的驱动辊和转动辊进行传输带传输方向的反向转动，使检测位置处的传输带被绷紧，不会因外界作用力发生抖动。
一种外置智能化多功能 gpu 芯片测试装置

[发明专利]一种故障的电磁信号的确定方法及装置-CN202111341162.8有效
发明人： 邓仰东 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开一种故障的电磁信号的确定方法及装置。该方法中针对处理后的待检测电磁信号中的每个分量属性，得到该分量属性对应的目标峭度指标，判断目标峭度指标是否在该分量属性对应的峭度指标范围内，各分量属性对应的峭度指标范围为：对接触器或断路器的无故障的多组电磁信号中的各分量属性进行峭度指标计算，基于计算结果进行W检验，当检验的结果符合预设要求时，根据各峭度指标计算结果确定各分量属性对应的峭度指标范围；如果不是所有的分量属性对应的目标峭度指标均在对应的峭度指标范围内，确定待检测电磁信号为故障信号。本发明中采用峭度指标计算和W检验对待检测电磁信号进行计算，确定待检测电磁信号是否为故障信号。
一种故障电磁信号确定方法装置

[发明专利]基于因果关系检测的工业装备故障预测模型构建方法及装置-CN202211411740.5在审
发明人： 邓仰东;肖罡;姜友友;万可谦;曹奥;刘小兰;杨钦文 -专利权人：江西科骏实业有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于因果关系检测的工业装备故障预测模型构建方法及装置，该方法步骤包括：S01.获取待测工业设备的运行时序数据；S02.根据待测工业设备的运行时序数据分析待测工业设备中部件间的因果关系，得到因果关系分析结果；S03.根据因果关系分析结果构建卷积神经网络，构建形成因果时间卷积神经网络；S04.使用训练集训练因果时间卷积网络，得到预测模型以用于预测待测工业设备的状态。本发明具有实现方法简单、成本低、预测效率以及精度高等优点。
基于因果关系检测工业装备故障预测模型构建方法装置

[发明专利]工业设备故障知识库构建方法、装置及故障诊断方法与系统-CN202211520487.7在审
发明人： 邓仰东;肖罡;姜友友;万可谦;陈一偲;刘小兰;魏志宇;杨钦文 -专利权人：江西科骏实业有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开一种工业设备故障知识库构建方法、装置及故障诊断方法及系统，该方法步骤包括：获取被测设备中各部件与失效模式之间的关联关系；抽象出各失效模式的图模型构建形成失效模式节点，将异常故障事件作为节点并按照顺序构建形成故障树，以及将被测设备中各部件作为节点构建基础图模型，将基础图模型、故障树中各节点分别与对应的失效模式节点连接，构建形成故障知识体系；使用图数据库按照预设逻辑模型存储所故障知识体系，得到被测设备的故障知识库。本发明实现方法简单、成本低、数据完整度高，能够充分反映设备构型、内部结构关系与失效模式之间的相互关联，提高故障诊断的效率以及精度等优点。
工业设备故障知识库构建方法装置故障诊断系统

[发明专利]一种基于摄像头GPU的芯片位置调整及矫正的装置-CN202211367732.5在审
发明人：黄永;邓仰东;李宗辉 -专利权人：深圳市恩钛控股有限公司
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： H04N23/50 文献下载
摘要：本发明涉及矫正机械技术领域，具体为一种基于摄像头GPU的芯片位置调整及矫正的装置，包括装配机架和两个输送架，两个所述输送架位于装配机架的两侧对称设置。本发明通过在装配机架的内部设置矫正机构，利用矫正机构中的活动框在矫正框中进行灵活的位置调整，同时在活动框中设置矫正组件，在对摄像头上GPU芯片进行矫正时，利用第二伺服电缸的驱动端向下推动矫正架，直至矫正架下方的吸盘与芯片的上端面接触，芯片的上端面稳定的吸附在吸盘的底端，相较于现有技术中采用夹持的方式，利用吸盘产生负压吸附的方式能够更好的保护芯片的装配安全性，同时还能够更加灵活的对芯片在装配时起到矫正效果，避免GPU上的芯片针脚发生损坏。
一种基于摄像头 gpu 芯片位置调整矫正装置

[发明专利]基于时间序列生成式对抗网络的时间序列数据处理方法及系统-CN202211329758.0在审
发明人： 邓仰东;肖罡;卫宗正;万可谦;黄凡玲;刘小兰;杨钦文 -专利权人：江西科骏实业有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间序列生成式对抗网络的时间序列数据处理方法及系统，方法包括以下步骤：构建时间序列生成式对抗网络，然后对时间序列生成式对抗网络进行训练；运行训练好的时间序列生成式对抗网络的生成器，得到时间序列数据；将未知数据输入训练好的时间序列生成式对抗网络的判别器，得到未知数据的分类结果。本发明将生成式对抗网络应用于时间序列数据处理，有效实现时间序列数据生成及分类。
基于时间序列生成对抗网络数据处理方法系统

[发明专利]基于符号回归和生成式对抗网络的轨道车辆走行部异常检测方法-CN202211330861.7在审
发明人： 邓仰东;肖罡;倪宇飞;万可谦;黄凡玲;刘小兰;杨钦文 -专利权人：江西科骏实业有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于符号回归和生成式对抗网络的轨道车辆走行部异常检测方法，包括以下步骤：采集轨道车辆走行部的传感数据，并保存在数据库中；建立结构学习模型和生成式对抗网络模型，将结构学习模型和生成式对抗网络模型的结果叠加作为健康基线数据；获取目标时段内轨道车辆走行部的传感数据作为实时监测数据，根据实时监测数据和对应的健康基线数据计算实时偏差；计算目标时段中所有实时偏差的平均误差，若平均误差大于预设的报警阈值，判断出现异常。本发明能够对于轨道车辆走行部结构特征进行精确的机理分析，实现异常检测的动态实时跟踪。
基于符号回归生成对抗网络轨道车辆走行部异常检测方法

[发明专利]一种基于声学特征驱动的工业装备故障检测方法及装置-CN202210913419.0在审
发明人： 邓仰东;肖罡;肖尧;万可谦;姜友友;刘小兰;杨钦文 -专利权人：江西科骏实业有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G10K11/178 文献下载
摘要：本发明公开一种基于声学特征驱动的工业装备故障检测方法及装置，步骤包括：在训练阶段，获取不同类型装备正常声学数据构成训练数据，并输入至深度神经网络模型进行训练，训练完成后输出特征提取模块；在正常特征提取阶段，将不同类型装备正常声学数据输入至训练后得到的特征提取模块进行特征提取，得到正常数据嵌入特征；在实时故障检测阶段，将被测设备的声学数据输入至训练后得到的特征提取模块进行特征提取，得到被测设备的嵌入特征；根据被测设备的嵌入特征与对应的正常数据嵌入特征之间的相似度关系，得到被测设备的故障状态检测结果。本发明能够基于声学特征驱动实现无监督故障检测，且具有实现方法简单、故障检测效率以及精度高等优点。
一种基于声学特征驱动工业装备故障检测方法装置

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