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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]具有用以优化经生成以用于在人工神经网络的深度学习加速器上执行的指令的人工神经网络的编译器-CN202180081326.X在审
发明人： A·X·明·张;A·扎伊迪;M·维泰兹;M·C·格拉帕;A·肖拉西亚;E·库卢尔切洛 -专利权人：美光科技公司
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06N3/10 文献下载
摘要：描述了与深度学习加速器和存储器相关的系统、装置和方法。举例来说，集成电路装置可配置成执行具有矩阵操作数的指令且配置成具有随机存取存储器(RAM)。一种编译器具有配置成识别用于待由编译器编译的人工神经网络和/或用于深度学习加速器的硬件平台的经优化编译选项的人工神经网络。所述编译器的人工神经网络可经由机器学习训练以基于待编译的所述人工神经网络的特征和/或将在其上执行编译器输出的所述硬件平台的特征识别经优化编译选项。
具有用以优化生成用于人工神经网络深度学习加速器执行指令编译器

[发明专利]从粗略标记进行图像分段的半监督式训练-CN202210474320.5在审
发明人： A·肖拉西亚;K·B·詹尼奥斯 -专利权人：美光科技公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请案的实施例涉及从粗略标记进行图像分段的半监督式训练。举例来说，第一人工神经网络经训练以根据用于第一图像的图像分段的精细标记对所述第一图像执行图像分段，且根据用于第二图像的图像分段的粗略标记对所述第二图像执行图像分段。在所述训练之后，所述第一人工神经网络用于执行所述第二图像的图像分段以识别用于所述第二图像的图像分段的经改善标记。随后，可使用监督式机器学习技术来训练第二人工神经网络以根据精细标记对所述第一图像执行图像分段，且根据所述经改善标记对所述第二图像执行图像分段。
粗略标记进行图像分段监督训练

[发明专利]存储器故障预测的系统、方法及设备-CN202210474440.5在审
发明人： A·肖拉西亚 -专利权人：美光科技公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及使用人工神经网络通过图像分析进行存储器故障预测的系统、方法及设备。可根据集成电路裸片的区中的存储器单元的物理布局产生指示所述区中的存储器故障的进展的图像序列。所述人工神经网络可经训练以辨识所述序列中的早期图像中的图形特征，且基于所述经辨识图形特征预测所述序列中的后续图像中所展示的存储器故障。计算设备可使用所述人工神经网络来分析展示所述区中的当前存储器故障的输入图像，且识别所述区中很可能具有后续存储器故障的一或多个存储器单元。
存储器故障预测系统方法设备

[发明专利]用于对图像去噪的机器学习模型的构建单元以及使用其的系统和方法-CN202210258079.2在审
发明人： B·L·德拉罗萨;K·詹尼奥斯;A·肖拉西亚 -专利权人：美光科技公司
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请涉及用于对图像去噪的机器学习模型的构建单元以及使用其的系统和方法。在一些实例中，可训练机器学习模型以对图像去噪。在一些实例中，所述机器学习模型可至少部分地基于序列的至少一个其它图像识别所述序列的图像中的噪声。在一些实例中，所述机器学习模型可包含递归神经网络。在一些实例中，所述机器学习模型可具有包含一或多个构建单元的模块化架构。在一些实例中，所述机器学习模型可具有多分支架构。在一些实例中，可通过迭代过程识别所述噪声且从所述图像去除所述噪声。
用于图像机器学习模型构建单元以及使用系统方法

[发明专利]用于对图像去噪的模块化机器学习模型以及使用其的系统和方法-CN202210259388.1在审
发明人： B·L·德拉罗萨;K·詹尼奥斯;A·肖拉西亚 -专利权人：美光科技公司
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请涉及用于对图像去噪的模块化机器学习模型以及使用其的系统和方法。在一些实例中，可训练机器学习模型以对图像去噪。在一些实例中，所述机器学习模型可至少部分地基于序列的至少一个其它图像识别所述序列的图像中的噪声。在一些实例中，所述机器学习模型可包含递归神经网络。在一些实例中，所述机器学习模型可具有包含一或多个构建单元的模块化架构。在一些实例中，所述机器学习模型可具有多分支架构。在一些实例中，可通过迭代过程识别所述噪声且从所述图像去除所述噪声。
用于图像模块化机器学习模型以及使用系统方法

[发明专利]分布式文件系统访问-CN201080010778.0有效
发明人： U·兰耶瓦尔;V·尤伊里;A·肖拉西亚 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2010-03-01 - 公布日： 2012-02-01 - 主分类号： G06F21/24 文献下载
摘要：一种用于在分布式文件系统中提供访问的系统和方法。本公开描述了用于在分布式文件系统(DFS)中提供对文件系统对象的访问的系统和方法。在一个实现中，对DFS中的文件系统对象的访问仅限于验证通过的用户和客户机设备。为此，DFS的客户机设备可被划分为可信客户机和不可信客户机，并且进一步地拒绝不可信客户机的访问。可利用可信计算的概念获取可信客户机。向系统添加的新客户机可作为不可信客户机进行添加。进一步地，可以通过将文件访问权限扩展为包括可控制不可信客户机访问的其他位来限制访问。在某些情况下，可允许对象所有者从不可信客户机访问对象。
分布式文件系统访问

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