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[发明专利]一种通用的域泛化方法-CN202310922294.2在审
发明人：张懿元;龚凯雄;张凯鹏;岳翔宇 -专利权人： 上海人工智能创新中心
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种通用的域泛化方法。该方法包括：针对源域，获取预训练神经网络模型，所述预训练神经网络模型包括源域特征提取器和源域分类器；针对目标域，以设定的总损失函数最小化为优化目标，利用目标域样本数据通过在线学习对所述预训练神经网络模型进行自适应微调，获得更新的神经网络模型，其中在自适应微调过程中，创建各个类别的分类原型作为记忆库，通过最大化动态学习表征对应到各个类别的分类原型之间的概率相似性来更新迭代整个记忆库。本发明能够有效解决域偏移问题，提升了域泛化任务的高效性，并且适用于多种类型的神经网络模型。
一种通用泛化方法

[发明专利]端到端自动驾驶模型训练方法及装置-CN202310811453.1在审
发明人：李弘扬;贾萧松;陈立;严骏驰;乔宇 -专利权人： 上海人工智能创新中心
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请涉及计算机视觉技术领域，公开了一种端到端自动驾驶模型训练方法及装置。所述方法将预先采集的样本输入学生模型，输出鸟瞰图语义分割和鸟瞰图特征；所述样本包括原始图像及对应的点云数据；然后将所述鸟瞰图语义分割和所述鸟瞰图特征输入教师模型，输出获得控制信号，可以尽可能避免行为克隆导致的因果倒置问题，进而提高端到端自动驾驶模型输出结果的准确性，提高端到端自动驾驶的可行性。
端到端自动驾驶模型训练方法装置

[发明专利]一种任务执行的方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310676070.8有效
发明人：林峰;潘云鹤 -专利权人：之江实验室;上海人工智能创新中心
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本说明书公开一种任务执行的方法、装置、存储介质及电子设备，其中，重点在于在训练用于任务执行的预测模型时，获取各样本数据以及各样本数据对应的标注信息，并根据各样本数据对应的各候选维度，确定若干维度组合，而后，针对每个维度组合，按照该维度组合，确定各样本数据对应的特征向量，并对各样本数据对应的特征向量进行聚类，根据聚类结果以及样本数据对应的标注信息，确定该维度组合的合理度，继而根据各维度组合的合理度，确定目标维度组合，并根据目标维度组合，通过各样本数据以及各样本数据对应的标注信息，构建训练样本。最后，根据训练样本，训练预测模型，从而提高了模型训练的效率和效果。
一种任务执行方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种散热元件及散热系统-CN202310354955.6在审
发明人：李霞;姜申飞;胡杨;王浩;潘岳;王立华;朱小云;王磊;郝培霖;韩慧明;莫志文 -专利权人： 上海人工智能创新中心;清华大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H01L23/367 文献下载
摘要：本发明涉及芯片散热技术领域，提出一种散热元件及散热系统，该多个散热元件被配置为布置在基板上以形成散热层，所述散热层布置在芯片互联层上，其中所述多个散热元件被构造为具有不同的结构以具有不同的散热能力。本发明可以很好的解决芯片高热源区域的散热问题，并且根据散热能力的梯度排序排列散热元件可以解决芯片的均温性问题。
一种散热元件系统

[发明专利]多智能体协作的3D对象检测方法-CN202310387575.2在审
发明人：王延峰;陈思衡;卢亦凡 -专利权人： 上海人工智能创新中心;上海交通大学
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明提供了一种多智能体协作的3D对象检测方法，包括：在第一智能体上设置感知模块、预测模块和融合模块，在第二智能体上设置感知模块；由第一智能体和第二智能体的感知模块基于传感器信息对周围物体的信息进行感知，分别得到第一感知信息和第二感知信息，其中第二感知信息作为第一智能体的交互信息；由第一智能体的预测模块基于周围物体的历史信息对周围物体的当前状态进行预测，得到预测结果；以及由第一智能体的融合模块与第二智能体进行信息交互，以使得第一感知信息与所述交互信息进行融合，以及使得第一感知信息与预测结果进行融合。
智能体协对象检测方法

[发明专利]一种训练样本的生成方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310676111.3有效
发明人：林峰;潘云鹤 -专利权人：之江实验室;上海人工智能创新中心
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本说明书公开了一种训练样本的生成方法、装置、存储介质及电子设备。该训练样本的生成方法包括：通过佩戴在用户指定部位的虚拟现实VR设备，采集用户执行指定动作后，指定部位的位姿信息，根据位姿信息，确定指定部位对应的运动数据，根据运动数据，以及用户在执行不同动作时人体各骨骼和关节之间所满足的约束关系，确定用户在执行指定动作后全身的骨骼和关节对应的运动数据，作为目标数据，根据目标数据生成训练样本并存储。
一种训练样本生成方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种改善多芯片互联结构的均温性的方法及系统-CN202310354949.0在审
发明人：李霞;姜申飞;胡杨;王浩;潘岳;王立华;朱小云;王磊;郝培霖;韩慧明;莫志文 -专利权人： 上海人工智能创新中心;清华大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H01L21/48 文献下载
摘要：本发明涉及芯片散热技术领域，提出涉及一种改善多芯片互联结构的均温性的方法及系统，该方法包括在基板上布置多个散热元件以形成散热层，其中布置在靠近散热层的第二侧的位置处的散热元件的散热能力高于靠近布置在靠近散热层的第一侧的位置处的散热元件的散热能力；将散热层布置在芯片互联层上，其中所述芯片互联层包括多个晶粒；以及将盖板层布置在所述散热层上，其中由所述散热层将所述芯片互联层产生的热量传导至所述盖板层，并且由所述盖板层与所述散热层进行换热。本发明可以有效改善多芯片互联结构的均温性。
一种改善芯片联结均温性方法系统

[发明专利]一种联邦学习的泛化调整方法及联邦学习系统-CN202310432186.7在审
发明人：王延峰;张瑞鹏;徐勤伟;姚江超;张娅 -专利权人： 上海人工智能创新中心;上海交通大学
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明公开一种联邦学习的泛化调整方法，其首先在本地终端计算泛化差异，然后在本地终端进行第r轮训练，得到第r轮次的本地模型，并将第r轮次的本地模型及泛化差异上传至服务器端，最后在服务器端进行全局模型参数聚合，得到第r+1轮次的全局模型。其可以最小化联邦学习训练过程中各个本地终端的泛化差异方差，进而有效地降低全局模型在跨域时的泛化误差，改善联邦领域的泛化问题。
一种联邦学习泛化调整方法系统

[发明专利]用于高密计算系统的功耗预测系统及方法-CN202310396032.7在审
发明人：王磊;赵可成;胡杨;姜申飞;郝培霖;韩慧明;柳滢坤 -专利权人： 上海人工智能创新中心;清华大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明公开一种用于高密计算系统的功耗预测系统及方法，其通过设置于直接内存访问模块以及运算单元中的功耗状态收集器实时监测所述直接内存访问模块以及运算单元的功耗，然后基于监测得到的功耗值，通过设置于指令队列模块和/或直接内存访问模块中的功耗预测器预测调度指令引起的功耗增量，进而避免功耗瞬变。该系统及方法能够适用于不同的运算系统架构，支持复杂的运算类型，具有普适性。
用于高密计算系统功耗预测方法

[发明专利]一种基于共享短期行为的策略复用方法-CN202310676285.X在审
发明人：白辰甲;徐康;赵斌;李学龙;王震 -专利权人： 上海人工智能创新中心
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于共享短期行为的策略复用方法，涉及强化学习，本案方法一是解决现有强化学习无法利用其他任务中的交互历史和行为，不能实现知识有效复用问题，二是解决现有先验策略的优势动作虽然加速学习，但忽视了先验策略的长时序语义行为问题，三是解决虽然训练混合函数能聚合所有先验策略，但存在难以扩展到含有大量先验策略场景的问题。本案方法通过评估先验策略的短时序行为在当前任务的价值，实现基于值函数引导的行为规划，从而能够扩展至大量先验策略的场景并且能够鉴别出先验策略在当前任务的可利用性。通过复用先验策略或利用当前新策略，在先验策略与当前任务差距较大时，本案仍然能够通过利用短时序共享行为实现策略的高效复用。
一种基于共享短期行为策略方法

[发明专利]面向目标计数的选择性继承学习方法、装置以及电子设备-CN202310765059.9在审
发明人：白磊;韩滔;欧阳万里 -专利权人： 上海人工智能创新中心
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/771 文献下载
摘要：本申请涉及计算机视觉技术领域，公开了一种面向目标计数的选择性继承学习方法、装置以及电子设备。所述方法将目标图像输入特征提取网络，提取到多个不同分辨率的第一特征；按照分辨率从低到高的次序，利用预设的选择性继承适配器从低分辨率的融合特征中提取并传递第二特征，并将第二特征与高分辨率的第一特征融合生成高分辨率的融合特征；其中，第二特征为低分辨率的融合特征中最具有鉴别性的特征区域；将最高分辨率下的融合特征作为目标特征，并根据目标特征进行目标计数。本申请实施例可以在每个分辨率下选择最具有鉴别性的特征区域进行特征学习，并从低分辨率向高分辨率逐步继承具有鉴别性的特征，可以有效解决尺度变化的问题。
面向目标计数选择性继承学习方法装置以及电子设备

[发明专利]一种基于时序帧主动学习的跨域目标检测方法及装置-CN202310304971.4在审
发明人：张铂;石博天;李怡康;窦民;闫翔超 -专利权人： 上海人工智能创新中心
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请提供一种基于时序帧主动学习的跨域目标检测方法及装置，该方法包括：获取待检测目标域的时序点云信息，将时序点云信息分成单帧点云数据；将单帧点云数据输入训练好的时序帧主动学习三维目标检测模型中，得到点云场景中每个物体的类别及标记框；其中，时序帧主动学习三维目标检测模型采用带标注的时序帧数据集进行训练，带标注的时序帧数据集通过基于时空连续帧主动学习采样策略，从全量无标注的时序帧中返回最具价值的时序帧，对最具价值的时序帧进行标注得到，从而降低标注团队的标注成本。该方案大幅降低了自动驾驶感知模型对于海量时序帧标注的需要。
一种基于时序主动学习目标检测方法装置

[发明专利]一种晶圆级系统的测试结构及其运行方法-CN202310402202.8在审
发明人：王磊;赵可成;胡杨;姜申飞;郝培霖;韩慧明 -专利权人： 上海人工智能创新中心;清华大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G01R31/26 文献下载
摘要：本发明公开一种晶圆级系统的测试结构，其通过TAP控制器控制晶圆中晶粒的TAP以组成二维测试网络，其中每个晶粒包括第一、第二及第三测试访问端口TAP。第一TAP在Y向上与上一级晶粒中的第三TAP可通信地连接，形成Y向测试链，第二TAP在X向上与下一级晶粒中的第三TAP可通信地连接,形成X向测试链，第三TAP根据需求可被配置为在Y向上与第一TAP可通信地连接，或在X向上与第二TAP可通信地连接，进而形成完整的测试链。二维网格部署使得在测试结构本身发生生产缺陷时，也能够有效地进行晶粒本身功能测试，进而提高良率，此外还可根据测试目标灵活选择Y向或X向测试链，提高测试效率、降低测试代价。
一种晶圆级系统测试结构及其运行方法

[发明专利]一种路端雷达的部署方法、电子设备及介质-CN202310513591.1在审
发明人：李怡康;蔡新雨;姜文韬;刘偲 -专利权人： 上海人工智能创新中心
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明公开一种路端雷达的部署方法，其首先获取可行的雷达位置集合，并在该雷达位置集合中的任一位置部署一个雷达，计算场景的感知能力，然后从该雷达位置集合中继续逐个确定雷达的部署位置，使得部署第N个雷达后，场景的感知能力相较于仅设置N‑1个雷达时的感知能力增益最大，其中N为大于1的自然数。该方法可以显著降低感知能力的计算时间，并提高雷达部署优化的效率。
一种雷达部署方法电子设备介质

[发明专利]用于小型掩码自动编码器预训练的非对称掩码蒸馏方法-CN202310434807.5在审
发明人：赵治宇;黄秉焜;邢森;武港山;乔宇;王利民 -专利权人： 上海人工智能创新中心;南京大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于小型掩码自动编码器预训练的非对称掩码蒸馏方法，包括：对学生编码器和教师编码器的视频输入进行非对称掩码，以得到多个管式令牌作为特征输入教师编码器和学生编码器，其中教师编码器的视频输入的掩码率小于学生编码器的视频输入的掩码率；以及进行学生编码器与教师编码器之间的特征对齐。
用于小型掩码自动编码器训练对称蒸馏方法

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