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]一种适用于存算一体阵列的数据流通路装置及其方法-CN202310744336.8在审
  • 潘红兵;林雨生;傅高鸣;王宇宣;彭成磊 - 南京大学
  • 2023-06-21 - 2023-10-20 - G06N3/063
  • 本发明提供了一种适用于存算一体阵列的数据流通路装置及其方法。该装置包括:全局缓冲区,用于缓存推理过程的中间结果,并将已就绪的下一步骤数据输送到等待区寄存器组中;等待区寄存器组,用于存储和驱动要进入存算一体阵列进行计算的输入数据;存算一体阵列,用于根据预先映射的权重信息实现神经网络推理过程的卷积操作和全连接层计算,并将所得到的计算中间结果传输到单指令多数据流模块;单指令多数据流模块,用于实现神经网络推理过程中的池化操作、激活函数的功能,并将结果传输到所述全局缓冲区。本发明的数据流通路装置和方法可以简化数据的存储和调度,提高电路模块的复用性。
  • 一种适用于一体阵列数据流通路装置及其方法
  • [发明专利]基于多尺度卷积神经网络的糖尿病视网膜病变分类方法-CN202011060027.1有效
  • 李杨;黎琪;彭成磊;都思丹;王杰;陈佟;周子豪 - 南京大学
  • 2020-09-30 - 2023-09-08 - G06V10/764
  • 本发明公开了基于多尺度卷积神经网络的糖尿病视网膜病变分类方法,先将原始眼底图像进行归一化预处理,再以目标像素为中心,对预处理后的图像进行多尺度分割,得到不同尺度下的一系列形状、大小相同的图像序列。针对每个尺度,分别利用卷积神经网络模型对图像序列进行特征提取,得到不同尺度的特征并进行融合,针对融合后的特征来进行最后的分类,得到图像序列(即目标像素)的病变检测结果。将原始眼底图像上所有像素点的检测结果进行整合输出,即得到带有病变定位和分类的糖尿病视网膜病变检测结果图。本发明多尺度提取特征并融合,实现同时检测MAs和HEs两种病变的自适应尺度糖尿病视网膜病变,提高了糖尿病视网膜病变检测算法的性能。
  • 基于尺度卷积神经网络糖尿病视网膜病变分类方法
  • [发明专利]一种针对存算一体芯片的快速编程方法-CN202310341637.6有效
  • 王宇宣;郝晨君;安梦瑜;潘红兵;彭成磊 - 南京大学
  • 2023-04-03 - 2023-07-21 - G06F8/30
  • 本发明公开了一种针对存算一体芯片的快速编程方法,属于存算一体领域。本发明方法包括如下步骤:步骤1,提取出待编程矩阵中0的位置信息;步骤2,根据0的位置信息在存算一体芯片上按照整列编程的方式编程;步骤3,在存算一体芯片上对非0值进行编程。本发明充分考虑存算一体器件存在0值编程难度大和不怕编程过多的特点,将0值与其他值分开编程,且0值编程按照整列编程的方式,一次可以同时编程一整列,根据0值结果累加为0的特点,校验次数缩减到每次编程一列仅校验一次,极大缩减了0值的编程时间,进而缩短了整个矩阵的编程时间。本发明将极大提高AI应用部署在存算一体芯片上的时间。
  • 一种针对一体芯片快速编程方法
  • [发明专利]读出电路优化的存算一体芯片及方法-CN202310433555.4有效
  • 王宇宣;傅高鸣;李龙飞;赵文翔;潘红兵;彭成磊 - 南京大学
  • 2023-04-21 - 2023-07-21 - G11C7/10
  • 本发明公开了读出电路优化的存算一体芯片及方法,属于超大规模集成电路领域、存算一体领域。本发明的读出电路优化的存算一体芯片,通过校准计算分离法,将存算一体芯片读出电路分为计算读出电路与校准读出电路;独立的校准读出电路,可以提高存算一体芯片权重部署精度,提高芯片计算精度;独立的计算读出电路,由于功能要求减少,可以进一步优化面积、功耗、速度。进一步地,计算读出电路通过分段数模混合累加法,将存算一体电路实现的矩阵向量乘分两阶段实现,第一阶段采用模拟运算,第二阶段采用数字运算,降低读出电路功能、性能要求,优化存算一体芯片读出电路的面积、功耗、速度、动态范围,提高存算一体读出电路的通用性。
  • 读出电路优化一体芯片方法
  • [发明专利]一种基于DRAM的矩阵转置运算装置-CN202310297958.0有效
  • 潘红兵;傅高鸣;宋年华;王宇宣;彭成磊 - 南京大学
  • 2023-03-24 - 2023-07-21 - G11C11/408
  • 本发明公开了一种基于DRAM的矩阵转置运算装置,属于超大规模集成电路以及DRAM领域。本发明的装置,包括DAC阵列、DRAM阵列、输入地址译码单元、输出地址译码单元、ADC阵列。DAC阵列将所需转置的矩阵的列向量的数字信号转化成模拟信号,DAC配合输入地址译码器,将所需转置的矩阵的列向量依次写入DRAM阵列的列方向,当完整的矩阵写入DRAM阵列后,ADC阵列将DRAM阵列中存储的所需转置的矩阵的行向量模拟信号转化成数字信号,ADC阵列配合输出地址译码器,从DRAM阵列行方向将矩阵的行向量依次读出,从而实现了矩阵的转置。本发明装置可以显著降低硬件架构的面积、功耗以及计算延时开销。
  • 一种基于dram矩阵运算装置
  • [发明专利]一种基于光电存算一体单元的多阈值配置装置及其方法-CN202310341643.1有效
  • 王宇宣;梅正宇;张博书;崔展豪;李楠;潘红兵;彭成磊 - 南京大学
  • 2023-04-03 - 2023-07-21 - G06F15/78
  • 本发明公开了一种基于光电存算一体单元的多阈值配置装置及其方法,属于光电探测领域和超大规模集成电路的数字信号处理领域。本发明装置包括缓存模块、配置模块、计算阵列、读出模块、排序模块和全局控制模块,缓存模块用于实现数据的存储、更新与分发;配置模块用于生成外部控制信号以控制计算阵列数据的写入与读出;计算阵列用于实现高精度存算功能;读出模块读出阵列存储的数据;排序模块用于生成阵列计算需要的数据格式;全局控制模块用于控制数据分发并定位当前配置状态。本发明的装置及方法基于光电存算一体单元可以实现多阈值的配置与计算工作,缩短实际写入所需的时间,降低器件写入带来的误差,减少配置环节,提高工作效率。
  • 一种基于光电一体单元阈值配置装置及其方法
  • [发明专利]一种融合高低频特征信息的低光图像增强方法及装置-CN202310426401.2有效
  • 彭成磊;苏鸿丽;洪宇宸;刘知豪;王宇宣;潘红兵 - 南京大学
  • 2023-04-20 - 2023-07-21 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种融合高低频特征信息的低光图像增强方法及装置,属于计算机视觉领域和图像处理领域。本发明方法包括:S1、采集RGB格式的正常光‑低光图像对;S2、对采集到的低光图像分解为光照分量Ilow和反射分量Rlow;S3、对得到的光照分量和反射分量分解为三级拉普拉斯金字塔;S4、分别对光照分量和反射分量的三级拉普拉斯金字塔图像依次输入到三个分支网络中得到增强后的光照分量和反射分量;S5、对进行逐通道逐像素相乘操作得到低光增强后的正常光图像;其推理步骤包括上述步骤S2‑S5。本发明利用双通道注意力下的拉普拉斯多尺度特征提取块LRMSDA,实现能有效抑制噪声和增强纹理细节的高质量低光图像增强。
  • 一种融合低频特征信息图像增强方法装置

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