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[发明专利]运算单元、片上系统及模型量化搜索方法-CN202310446116.7在审
发明人：陈峰 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06N3/0495 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种运算单元、片上系统及模型量化搜索方法。运算单元包括：初始化子单元，设定待量化模型中各网络层的初始量化类型，并编码初始量化类型得到初始量化序列；进化迭代子单元，对初始量化序列执行变异操作，得到变异量化序列；获取各候选量化模型对应的量化推理结果；根据各量化推理结果与原始推理结果间的相似度，从初始量化序列和变异量化序列中确定候选量化序列；将候选量化序列作为新的初始量化序列，返回执行对初始量化序列执行变异操作，得到变异量化序列的步骤，直至满足迭代停止条件；结果确定子单元，从候选量化序列中确定目标量化序列，得到搜索结果。本方案可提高模型量化搜索的效率。
运算单元系统模型量化搜索方法

[发明专利]神经网络模型的量化方法、装置、电子设备及介质-CN202211452620.X有效
发明人：于广华;王豪爽;党青青 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06N3/0495 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络模型的量化方法、装置、电子设备及介质，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习领域。具体实现方案为：对部署于分布式平台中目标计算设备的目标神经网络模型执行多次量化处理，得到目标量化因子序列；以及根据目标量化因子序列，对目标神经网络模型进行量化；其中，多次量化处理包括：根据第n+2子量化因子序列和来自分布式平台的多个附加计算设备的多个第n+2附加子量化因子序列，得到第n+2量化因子序列；n为不小于2的整数；根据第n候选量化因子序列和第n+2量化因子序列，得到第n+1候选量化因子序列；响应于确定满足预设条件，确定第n+1候选量化因子序列为目标量化因子序列
神经网络模型量化方法装置电子设备介质

[发明专利]用于确定Polar码编解码的方法、装置和可存储介质-CN201710121684.4有效
发明人：陈莹;李榕;张华滋;罗禾佳;张公正 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2017-03-02 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种通信系统中Polar码编解码的方法，获得基础量化序列，所述基础量化序列包含：用于表征极化子信道对应的可靠度的量化值；根据所述基础量化序列获取目标量化序列，其中目标量化序列中的元素之间的相对大小关系与所述基础量化序列中的元素之间的相对大小关系具有嵌套性；根据非固定比特长度K，在所述目标量化序列中确定最大的K个量化值；将所述最大的K个量化值对应的极化子信道，作为非固定比特位置集合；基于所述非固定比特位置集合进行Polar码编码或者解码。
量化目标量化非固定比特位置大小关系编解码信道集合解码序列获取可靠度嵌套性通信系统

[发明专利]编码装置、编码方法、程序以及记录介质-CN201980015749.4在审
发明人：杉浦亮介;镰本优;守谷健弘 -专利权人：日本电信电话株式会社
申请日： 2019-02-19 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G10L19/035 文献下载
摘要：量化部(12)从频谱序列获得量化频谱序列。整数转换部(13)对于从量化频谱序列获得的整数值所形成的组分别通过双射转换而获得转换后整数，从而获得整合量化频谱序列。整数编码部(15)对整合量化频谱序列以比特分配序列进行编码而获得整数码。编码对象推断部(18)从频谱序列通过整数转换部(13)的转换或者使该转换的前后的值的大小关系近似的转换而获得推断整合频谱序列。比特分配部(14)从推断整合频谱序列获得比特分配序列与比特分配码。量化宽度取得部(11)从推断整合频谱序列与比特分配序列获得量化宽度。
编码装置方法程序以及记录介质

[发明专利]物流路由序列生成方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202011343553.9在审
发明人：张盼;王龙飞;雷林飞;杨艳艳 -专利权人：顺丰科技有限公司
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种物流路由序列生成方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取历史物流路由序列；读取所述历史物流路由序列中包含的各物流网点的网点代码；分别对所述历史物流路由序列中各所述网点代码进行向量化，生成向量化物流路由序列；基于所述向量化物流路由序列，生成与所述向量化物流路由序列对应的相似物流路由序列。上述方法通过先将获取的物流路由序列进行向量化处理，然后利用向量化处理后的物流序列来生成与其相似的相似物流路由序列，可以降低计算复杂度，从而缩小规模，同时不需要依赖个人经验，灵活性较高。
物流路由序列生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]用于击键模式分析的方法、设备和程序产品-CN202011192818.X在审
发明人：王子嘉;陈强;倪嘉呈;贾真 -专利权人：伊姆西IP控股有限责任公司
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：该方法包括：获取用户在电子设备上的击键信息，击键信息指示被顺序键入的字符序列和与字符序列中的相应字符的键入相关的时间信息；将字符序列中的相应字符分别编码成向量化表示，以获得向量化表示序列，不同字符被编码为不同的向量化表示；将与字符序列中的相应字符的键入相关的时间信息分别叠加到向量化表示序列中的相应向量化表示，以获得基于时间的向量化表示序列；以及通过从基于时间的向量化表示序列提取击键行为特征来验证用户的击键模式。融合有时间信息和字符信息的向量化表示序列有助于快速、有效的特征提取，提高击键模式分析的效率和准确率。
用于击键模式分析方法设备程序产品

[发明专利]量化信息信号的方法和设备-CN200580004688.X有效
发明人：格拉尔德·舒勒;斯特凡·瓦布尼克;延斯·希施费尔德;沃尔夫冈·菲泽尔 -专利权人：弗劳恩霍夫应用研究促进协会
申请日： 2005-02-10 - 公布日： 2007-02-21 - 主分类号： G10L19/00 文献下载
摘要：对信息值序列的信息信号进行量化的方法包括：对信息值序列进行频率选择性滤波，以获得滤波信息值序列；以及利用量化阶梯函数，对滤波信息值进行量化，以获得量化信息值序列，其中，量化阶梯函数将滤波信息值映射到量化信息值
量化信息信号方法设备

[发明专利]依赖性量化-CN201980036440.3有效
发明人：海科·施瓦尔茨;托马斯·威甘德;潘·浩·通·阮;德特勒夫·马尔佩 -专利权人：弗劳恩霍夫应用研究促进协会
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： H04N19/126 文献下载
摘要：通过以下方式使媒体信号的编码更高效，即，使用采样的序列描述媒体信号，且通过以下操作对此序列顺序地进行编码：针对当前采样，取决于针对采样的序列中的先前采样而被编码至数据流中的索引，从多个量化级别集合中选择量化级别的集合；将当前采样量化至所述量化级别的集合中的一个级别上；以及将针对用于当前采样的所述一个级别的量化索引编码至数据流中。换言之，使用采样的序列中的个体采样的标量量化，但对于针对采样的序列中的先前采样而被编码至数据流中的量化索引呈现依赖性。通过此措施，有可能在多维空间中“识解”量化点的栅格，采样的序列的所有可能设置跨越所述多维空间而散布，所述采样的值根据被编码至数据流中的量化索引的序列而被量化至所述量化点上。此栅格又以统计方式减小平均量化误差。
依赖性量化

[发明专利]噪声因子的编码、噪声的抑制方法和装置及图像传感器-CN201210169544.1有效
发明人：罗文哲 -专利权人：昆山锐芯微电子有限公司
申请日： 2012-05-29 - 公布日： 2012-09-26 - 主分类号： H04N5/361 文献下载
摘要：所述噪声因子的编码方法包括：统计图像传感器中各有效像素的噪声因子，获得噪声因子的最小值和最大值；计算关联于传输带宽、有效像素总数和帧率的平均位宽的最大值；确定噪声因子的最小值和最大值范围内的量化序列，所述量化序列包括至少两个量化子序列，其中，与噪声因子平均值的差值小的量化子序列的量化步长小，与噪声因子平均值的差值大的量化子序列的量化步长大；基于量化序列对各有效像素的噪声因子进行编码，以得到各有效像素的噪声因子码值。
噪声因子编码抑制方法装置图像传感器

[发明专利]量化相关参数的传讯技术-CN202180008369.5在审
发明人：赖贞延;庄子德;陈庆晔;徐志玮 -专利权人：寰发股份有限公司
申请日： 2021-01-08 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： H04N19/117 文献下载
摘要：视频解码器解析适用于包括当前图片的当前视频图片序列的序列参数集(SPS)，SPS包括第一从属量化标志和第一符号隐藏标志。当第一从属量化标志指示针对当前序列启用从属量化时，解码器解析第二从属量化标志以指示是否使用从属量化来量化当前图片的一个或多个切片。当第二从属量化标志指示当前图片的一个或多个切片未使用从属量化且第一符号隐藏标志指示对当前序列启用符号隐藏时，解码器解析第二符号隐藏标志以指示是否符号隐藏用于量化当前图片的一个或多个切片。
量化相关参数传讯技术

[发明专利]混沌多相序列产生方法-CN201811608109.8在审
发明人：丁凯;郭佩;黄克武;朱珂 -专利权人：北京空间技术研制试验中心
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2019-03-22 - 主分类号： H04J13/00 文献下载
摘要：本发明旨在提供一种混沌多相序列产生方法，本发明中所涉及的多相包括二相。混沌序列发生器产生混沌序列，送入复数量化器进行量化即可得到混沌多相序列。在混沌序列发生器中迭代混沌映射f(.)产生混沌序列{x_n|n∈N}，在复数量化器中使用量化方程P_n＝Q(x_n)将序列量化为多相序列{P<使用这种方法得到混沌序列具有良好的相关特性。由于混沌系统具有初值敏感性，可产生数量无限的互不相关序列。并且由于混沌系统具有传递性，混沌序列长度理论上是无限长。更重要的是，使用本发明的方法可根据需要选取多相序列的相位集的元素和元素数量，给实际应用带来了很大便利。
多相序列混沌序列混沌混沌序列发生器混沌系统量化器复数量化初值敏感性混沌映射序列量化传递性迭代送入便利应用

[发明专利]视频编解码方法、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210612267.0在审
发明人：彭双;江东;林聚财;方诚;殷俊 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：该方法包括：获取待处理视频序列，待处理视频序列包括至少一张代表图像；获取重采样前后待处理视频序列的量化参数偏移值，其中，量化参数偏移值使得代表图像在重采样前的码率‑量化平衡代价和在重采样后的码率‑量化平衡代价之间满足第一约束关系；基于量化参数偏移值对重采样前的量化参数偏移得到重采样后的量化参数；对待处理视频序列中至少一张图像进行重采样；基于重采样后的量化参数对至少一张图像进行编解码。通过上述方式，能够避免视频序列因重采样带来的失真。
视频解码方法电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]依赖性量化-CN202211553407.8在审
发明人：海科·施瓦尔茨;托马斯·威甘德;潘·浩·通·阮;德特勒夫·马尔佩 -专利权人：弗劳恩霍夫应用研究促进协会
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： H04N19/105 文献下载
摘要：通过以下方式使媒体信号编码更高效：针对当前采样，取决于针对采样的序列中的先前采样而被编码至数据流中的索引，从多个量化级别集合中选择量化级别的集合；将当前采样量化至所述量化级别的集合中的一个级别上；和将针对用于当前采样的所述一个级别的量化索引编码至数据流中使用采样的序列中的个体采样的标量量化，但对于针对采样的序列中的先前采样而被编码至数据流中的量化索引呈现依赖性。通过此措施，有可能在多维空间中“识解”量化点的栅格，采样的序列的所有可能设置跨越所述多维空间而散布，所述采样的值根据被编码至数据流中的量化索引的序列而被量化至所述量化点上。此栅格又以统计方式减小平均量化误差。
依赖性量化

[发明专利]神经网络模型的量化方法和装置-CN202010143782.X在审
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了神经网络模型的量化方法和装置。该方法包括：获取神经网络模型的参数的初始位宽以及目标量化位宽；构建量化位宽序列，通过执行多次拟量化操作更新量化位宽序列；按照更新后的量化位宽序列对神经网络模型进行逐级量化；拟量化操作包括：获取起点位宽对应的第一量化后模型、采用中间位宽对待量化模型进行量化得到的第二量化后模型；响应于确定第一量化后模型的参数分布与第二量化后模型的参数分布之间的差异在预设的分布差异区间内，将中间位宽插入量化位宽序列中，将中间位宽更新为新的起点位宽，将第二量化后模型更新为新的待量化模型，执行下一次拟量化操作。该方法可以减少模型的量化损失。
神经网络模型量化方法装置

[发明专利]基于重新排序矢量量化码本的DRoF前端信号量化方法-CN202111191449.7有效
发明人：叶佳;邓炯斌;闫连山;潘炜 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： H04B7/0456 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于重新排序矢量量化码本的DRoF前端信号量化方法，具体为：对载波已调的OFDM信号进行带通采样，并构建矢量集信号，利用基于K‑means聚类方法对DRoF系统前端的输入信号进行量化得到量化序列并生成无序的矢量量化码本，根据量化序列各个量化信号的数量对无序的矢量量化码本重新排序，赋予新的码字索引；并对量化序列重新量化得到新量化序列，PAM‑4调制器将量化信号编码后经电光转换并在单模光纤中传输；基站接收信号解调后被映射成索引编号对应的码字本发明实现了量化比特最大的利用率，提升了DRoF系统模拟信号数字化的性能。
基于重新排序矢量量化 drof 前端信号方法

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