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]文本分类方法、装置、电子设备和-CN202110591719.7有效
  • 张启坤;吴瑧志 - 北京灵汐科技有限公司
  • 2021-05-28 - 2023-10-27 - G06F16/35
  • 本申请公开了一种文本分类方法、装置和电子设备。其中,文本分类方法包括:提取待分类文本中的关键词组;在待分类文本中的关键词组中存在与预设知识图谱中的词汇节点的字符串匹配的N个关键词组的情况下,根据N个关键词组对应的置信度,确定M个文本分类对应的置信度,其中,M个文本分类在预设知识图谱中对应M个子图谱,M个子图谱中的词汇节点的字符串分别与N个关键词组中至少一个关键词组匹配,M和N均为正整数;在M个文本分类中的目标文本分类的置信度大于第一阈值的情况下,确定待分类文本属于目标文本分类,其中,目标文本分类为M个文本分类中置信度最大的文本分类。本申请实施例能够提升文本分类方法的效率。
  • 文本分类方法装置电子设备
  • [发明专利]逻辑核编译方法及运行方法、控制器、众核芯片-CN202210350809.1在审
  • 徐茂轩;柯健 - 北京灵汐科技有限公司
  • 2022-04-02 - 2023-10-24 - G06F8/41
  • 本公开提供了一种逻辑核编译方法及运行方法、控制器、众核芯片、电子设备、计算机可读介质,待处理的计算图对应多个逻辑核,每个逻辑核对应分配有计算图中的一个或多个计算任务,该逻辑核编译方法包括:确定当前待分配的逻辑核与第一众核芯片的第一物理核的映射关系;基于即时编译方式,将当前待分配的逻辑核编译至对应的第一众核芯片的第一物理核,以使第一物理核执行逻辑核的计算任务。根据本公开的实施例能够有效降低计算图中逻辑核的映射复杂度,提高计算图中逻辑核的映射和编译效率。
  • 逻辑编译方法运行控制器芯片
  • [发明专利]算子融合方法及装置、电子设备、计算机可读介质-CN202210350623.6在审
  • 徐茂轩;薛冰 - 北京灵汐科技有限公司
  • 2022-04-02 - 2023-10-24 - G06N3/0464
  • 本公开提供了一种算子融合方法及装置、电子设备、计算机可读介质,该方法包括:根据预设的算子融合模式集合,从指定计算图的多个子图中确定出目标子图;获取目标子图的执行信息;根据与目标子图对应的算子融合模式、目标子图的执行信息和预设的融合执行机制,确定目标子图的执行策略。根据本公开的实施例能够快捷地识别出需要进行算子融合的目标子图,并准确地确定目标子图的执行策略,以便处理核心在根据该执行策略生成的指令执行子图的计算任务时,减少对片上存储资源的占用,加快对计算任务的执行速度,从而有效提高处理能力。
  • 算子融合方法装置电子设备计算机可读介质
  • [发明专利]神经网络计算图的编译方法及编译装置-CN202210346080.0在审
  • 徐茂轩;吴强 - 北京灵汐科技有限公司
  • 2022-04-02 - 2023-10-24 - G06F8/41
  • 本公开提供了一种神经网络计算图的编译方法及编译装置、电子设备、计算机可读介质,神经网络计算图包括多个算子,该编译方法包括:根据多个所述算子的算子属性信息,将多个所述算子分配至预先创建的多个逻辑核;根据多个所述逻辑核生成字节码,并进行存储;将所述字节码中多个所述逻辑核分别编译至众核系统中的多个物理核,每个所述逻辑核对应编译至一个所述物理核。根据本公开的技术方案,能够有效提高神经网络计算图编译的灵活性和扩展性。
  • 神经网络计算编译方法装置
  • [发明专利]一种基于众核处理器的神经网络的映射方法及计算设备-CN201910203167.0有效
  • 张伟豪;李涵;裴京 - 北京灵汐科技有限公司
  • 2019-03-18 - 2023-10-20 - G06N3/0464
  • 本发明提供了一种基于众核处理器的神经网络的映射方法及计算设备,该方法包括:获取待映射神经网络,对所述待映射神经网络的所有网络层按顺序进行组合,划分为多个网络层组;将所述所有网络层中的每个网络层进行拆分,每个所述网络层包括多层子网络层;根据预设规则对属于同一网络层组中的子网络层进行融合,得到多个子网络层组,将所述多个子网络层组分别映射至预置的众核处理器的多个内核。基于本发明提供的方法可以分配众核处理器每个核的计算、存储、路由等资源,使得神经网络的运行更加高效的同时,使得众核处理器各内核负载较传统方案来讲更加均衡,有效提升计算和存储资源效率。
  • 一种基于处理器神经网络映射方法计算设备
  • [发明专利]用于网络仿真的神经元簇分配方法及装置-CN202310816481.2在审
  • 杨岚雁;李涵 - 北京灵汐科技有限公司
  • 2023-07-04 - 2023-10-10 - G06N3/063
  • 本公开提供了一种用于网络仿真的神经元簇分配方法及装置,该方法包括:获取神经网络对应的多个目标神经元簇;将多个目标神经元簇预分配至多个处理核,其中至少部分处理核中每个处理核对应预分配有至少一个目标神经元簇,且预分配至处理核的所有目标神经元簇所占用的当前簇内存大小小于或等于处理核对应的当前可用簇内存大小,当前可用簇内存大小等于可用内存大小与当前预设路由内存大小的差值;获取处理核中预分配的所有目标神经元簇当前所需占用的预估路由内存大小;当存在至少一个处理核对应的预估路由内存大小大于当前预设路由内存大小时,对当前预设路由内存大小进行调整,并返回执行将多个目标神经元簇预分配至众核系统的多个处理核的步骤。
  • 用于网络仿真神经元分配方法装置
  • [发明专利]二值采样的处理方法及装置、对抗样本的生成方法及装置-CN202011271801.3有效
  • 沈杨书;何伟;邓磊;祝夭龙 - 北京灵汐科技有限公司
  • 2020-11-13 - 2023-08-18 - G06F7/58
  • 本发明提供一种二值采样的处理方法及装置、对抗样本的生成方法及装置;其中,该二值采样的处理方法包括:确定第一采样概率;根据所述第一采样概率确定触发信号参数的取值;向随机存储器输入所述触发信号以触发执行写操作;其中,所述写操作成功的概率与所述触发信号参数的取值关联;在所述写操作成功的情况下,产生第一随机数;在所述写操作未成功的情况下,产生第二随机数,其中,所述第一随机数和所述第二随机数为二值数据中的数据。通过本申请,解决了现有技术中通过持续输出脉冲信号以产生随机数,导致产生随机数的过程能耗大以及资源占用大的问题。
  • 采样处理方法装置对抗样本生成

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