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[发明专利]神经网络模型的量化方法和量化神经网络模型的装置-CN202011564315.0在审
发明人：张真;庞嘉丽;孙刚;陈琳 -专利权人： 三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：公开一种神经网络模型的量化方法和量化神经网络模型的装置。所述量化方法包括：获取神经网络模型；基于二分逼近法计算与神经网络模型的待量化算子对应的量化参数；基于量化参数对神经网络模型的待量化算子进行量化，以获得具有量化的待量化算子的神经网络模型。
神经网络模型量化方法装置

[发明专利]用于物理服务器的在线迁移的方法及装置-CN201611085506.2有效
发明人：申茂鑫;杨乐;白亚雄 -专利权人： 三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2016-11-30 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：提供一种用于物理服务器的在线迁移的方法及装置。所述方法包括：(A)获取磁盘的分区信息，并将所述分区信息发送到另一物理服务器，其中，所述分区信息是关于磁盘的分区的信息；(B)将存储在所述磁盘上的数据和所述数据在所述磁盘上的地址发送到所述另一物理服务器；(C)控制操作系统进入休眠状态，以使内存数据保存到所述磁盘；(D)将所述磁盘上保存的内存数据和所述内存数据在所述磁盘上的地址发送到所述另一物理服务器，其中，所述物理服务器在执行步骤(A)和(B)时，始终处于正常运行状态。根据所述方法及装置，能够有效减少在迁移过程中的服务中断时间。
用于物理服务器在线迁移方法装置

[发明专利]生物信息验证方法以及验证服务器、录入和验证客户端-CN201811242169.2有效
发明人：吴洪泽;闵莹 -专利权人： 三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2018-10-24 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：提供一种生物信息验证方法以及验证服务器、录入和验证客户端，其中所述生物信息验证方法包括：由验证服务器接收验证客户端发送的验证请求；由验证服务器向录入客户端发送第一验证码请求；由验证服务器接收录入客户端发送的第一验证码，辅助数据和叠加掩码信息；由验证服务器接收验证客户端发送的第二验证码，并对第一验证码和第二验证码进行验证。根据所述方法和相关设备，能够利用叠加掩码信息来有效地提高了生物信息验证的准确性，此外，由于第一验证码或第二验证码是通过生物模板信息的不可逆转换产生的，并且在每次验证时即时产生且具有不可逆推性，因此，有效地避免了预存储的生物信息的生物模板信息在远程传输过程中容易被泄露的缺陷。
生物信息验证方法以及服务器录入客户端

[发明专利]对基因序列进行压缩和解压缩的方法和设备-CN201610565189.8有效
发明人：石永刚;孔鑫;令狐雄展;郭世硕;张周 -专利权人： 三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2016-07-18 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G16B30/10 文献下载
摘要：提供一种对基因序列进行压缩和解压缩的方法和设备，所述对基因序列进行压缩方法包括：根据高频变异信息和标准参考序列生成变异参考序列；根据待处理基因序列与所述变异参考序列的匹配结果对所述待处理基因序列进行压缩，以得到压缩后的基因序列。根据上述对基因序列进行压缩和解压缩的方法和设备，能够提高对基因序列的压缩率，从而减少基因序列的存储空间，并有助于对基因序列的拷贝和传输。
基因序列进行压缩和解方法设备

[发明专利]深度图像补全的方法和装置-CN202010900253.X在审
发明人：樊明明;吕朝晖;张伟嘉 -专利权人： 三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：提供一种深度图像补全的方法和装置，所述方法包括：获取原始彩色图像和对应的原始深度图像；基于所述原始彩色图像，利用第一深度神经网络，获得第一深度图像；基于所述原始深度图像以及由第一深度神经网络的各中间层产生的中间特征图像，利用第二深度神经网络，获得第二深度图像；通过将第一深度图像和第二深度图像合并，获得最终深度图像。
深度图像方法装置

[发明专利]针对处理器确定神经网络架构的搜索方法和装置-CN202010731469.8在审
发明人：解锋涛;赵鹏飞;李亮;刘芳;杜芳芳;卢柯 -专利权人： 三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：提供一种针对处理器确定神经网络架构的搜索方法和装置，针对处理器确定神经网络架构的搜索方法，包括：获取初始第一神经网络架构；从初始第一神经网络架构开始，迭代地基于处理器相关损失函数搜索下一第一神经网络架构，直至满足第一搜索终止条件时停止搜索；将搜索到的最优第一神经网络架构确定为将在处理器上使用的神经网络架构，其中，处理器相关损失函数包括模型训练过程中的预测误差部分和处理器运算代价部分。利用模型训练过程中的预测误差部分和处理器运算代价部分共同对神经网络架构进行搜索收敛限制，从而保证搜索出的神经网络架构在处理器运行时，处理器具有良好的运行性能。
针对处理器确定神经网络架构搜索方法装置

[发明专利]一种数据异常检测方法、装置及设备-CN201811204477.6有效
发明人：王谦;李三琦;胡波;兰文勇 -专利权人： 三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2018-10-16 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：提供一种数据异常检测方法、装置及设备。该数据异常检测方法包括：在预先确定的检测模型每一深度包括的神经元中，确定待检测数据的最优匹配神经元，计算每一个最优匹配神经元对应的辅助神经元，根据每一个最优匹配神经元对应的辅助神经元确定所述待检测数据的异常度。其中，辅助神经元包括第一辅助神经元，所述第一辅助神经元是根据所述待检测数据中第一距离不小于最优匹配神经元半径的数据子集确定的，第一距离为所述待检测数据到最优匹配神经元的距离。根据本发明的数据异常检测方法、装置及设备可提高检测的准确率。
一种数据异常检测方法装置设备

[发明专利]数据流的管理方法和装置-CN202011009137.5在审
发明人：张宇奇;薛妮;陈忠刚 -专利权人： 三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06F16/16 文献下载
摘要：提供一种数据流的管理方法和装置，数据流的管理方法包括：获取当前打开的文件的属性信息；根据数据流的当前状态信息和文件的属性信息，对文件分配数据流。基于数据是以文件的方式管理的特点，以文件的属性信息为依据自动地将每个文件分配到对应的数据流中，文件的属性信息是可以直接在操作系统内核的虚拟文件系统中获取到的，即不需要修改操作系统内核的代码，也不需要修改应用的代码。
数据流管理方法装置

[发明专利]基于微内核的可扩展虚拟机监控器及嵌入式系统-CN202010533671.X在审
发明人：李刚;王磊;戴月华;赵爽;赵民栋 -专利权人： 三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于微内核的可扩展虚拟机监控器及嵌入式系统。基于微内核的可扩展虚拟机监控器可包括：微内核，被配置为：为安全虚拟机提供虚拟化环境；虚拟化服务层，被配置为：为非安全虚拟机提供服务接口，其中，微内核和虚拟化服务层运行在不同的特权级下。
基于内核扩展虚拟机监控器嵌入式系统

[发明专利]模糊测试方法和设备-CN202010558216.5在审
发明人：屈建云;吴洪泽 -专利权人： 三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2020-06-18 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：提供一种模糊测试方法和设备，所述模糊测试方法包括：向被测对象测试入口注入测试输入；获取基于所述测试输入所述被测对象被执行过程中的资源访问反馈，其中，所述资源访问反馈指示所述被测对象对资源的访问情况；根据所述资源访问反馈确定是否将所述测试输入添加到测试输入队列以用于对所述被测对象进行下一次的模糊测试。根据所述测试方法和设备，能够通过利用资源访问反馈来引导模糊测试的方式，获取可用输入用例，从而基于获取的可用输入用例来对同一执行路径进行深入测试，来达到发现更多的深层次漏洞的技术效果。
模糊测试方法设备

[发明专利]用于分布式系统的主节点和从节点的并行处理方法和设备-CN201611092955.X有效
发明人：王磊;高倩 -专利权人： 三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2016-12-01 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：提供一种用于分布式系统的主节点和从节点的并行处理方法和设备，其中，主节点的并行处理方法包括：确定多个子线程中的每个子线程所对应的从节点；将每个子线程的线程信息发送到对应的从节点，以使所述对应的从节点根据接收到的线程信息来恢复每个子线程；从所述从节点接收用于指示所述从节点完成所述恢复的通知；向所述从节点发送用于执行恢复的子线程的控制指令。上述用于分布式系统的主节点和从节点的并行处理方法和设备，能够支持在分布式系统上直接运行传统POSIX多线程程序，提高了分布式系统的兼容性。
用于分布式系统节点并行处理方法设备

[发明专利]用于浏览器的动态局部渲染的装置和方法-CN201610466400.0有效
发明人：郑文砚;周戴欢 -专利权人： 三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2016-06-23 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G06F16/957 文献下载
摘要：提供一种用于浏览器的动态局部渲染的装置和方法，所述装置包括：缓存模块，用于缓存浏览器请求的网页的网页数据；解析模块，用于对缓存的网页数据进行预解析，以确定网页数据中的第一渲染数据，通知缓存模块将第一渲染数据提供给浏览器的渲染引擎，并且指示浏览器的渲染引擎以第一渲染模式对第一渲染数据进行渲染，其中，第一渲染数据表示在浏览器中进行第一屏显示所需的网页数据中的部分数据。
用于浏览器动态局部渲染装置方法

[发明专利]卷积神经网络的裁剪、卷积计算方法及装置-CN202010140843.7在审
发明人：何聪聪;赵健;杨敏;雷鹏 -专利权人： 三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2020-03-03 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：提供一种卷积神经网络的裁剪、卷积计算方法及装置。该卷积神经网络的裁剪方法包括：遍历卷积神经网络的每个卷积层，执行以下步骤：基于卷积层的卷积参数获取输入通道卷积核切片；确定输入通道卷积核切片中相似的输入通道卷积核切片；基于相似的输入通道卷积核切片，确定用于替代相似的输入通道卷积核切片的替代切片；裁剪掉相似的输入通道卷积核切片，以替代切片替代被裁剪的输入通道卷积核切片，从而在不需要大量额外的参考结构来分别记录每个被裁剪掉的权重索引或位置、不影响卷积神经网络的权重的表现形式、并且不影响卷积神经网络的运行和功能的情况下，降低了卷积神经网络的空间复杂度和所需的存储空间。
卷积神经网络裁剪计算方法装置

[发明专利]矩阵乘法计算方法和装置-CN202010099356.0在审
发明人：党博超;王皓 -专利权人： 三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2020-02-18 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：提供一种矩阵乘法计算方法和装置，该矩阵乘法计算方法包括：根据输入被乘数矩阵和输入乘数矩阵，确定第一乘法矩阵和第二乘法矩阵；根据所确定的第一乘法矩阵和第二乘法矩阵，确定待还原矩阵；根据所确定的待还原矩阵，确定矩阵还原约束值；根据所确定的矩阵还原约束值和待还原矩阵，确定输入乘数矩阵和输入被乘数矩阵的相乘结果。上述矩阵乘法计算方法和装置，能够在减小计算误差的同时提高矩阵相乘的速度。
矩阵乘法计算方法装置

[发明专利]稀疏2D点集的深度特征提取方法及装置-CN202010006265.8在审
发明人：李茁;杨慧光;李宇光;杨柳 -专利权人： 三星（中国）半导体有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2020-01-03 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：提供一种稀疏2D点集的深度特征提取方法及装置。稀疏2D点集的深度特征提取方法包括：根据输入的稀疏2D点集数据，生成所述稀疏2D点集数据的具有空间层次的包括关键点集和局部点集的点集结构数据；分别对关键点集和局部点集进行关系特征编码，得到关键点集的关系特征编码和局部点集的关系特征编码；根据关键点集的关系特征编码和/或局部点集的关系特征编码分别提取所述输入的稀疏2D点集数据的全局特征和/或局部特征，从而实现了稀疏点集深度网络特征的完整准确提取。此外，对稀疏2D点集进行深度特征提取得到的全局特征和/或局部特征可以用于估计预设对象的6自由度位姿，还可以用于对输入的稀疏2D点集数据进行分割。
稀疏深度特征提取方法装置