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[发明专利]车联网AI网络接口实现方法及开放平台系统-CN202011090969.4在审
发明人：孟鹏飞;郭波;吴志洋;朱磊;贾双成 -专利权人：蘑菇车联信息科技有限公司
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请是关于一种车联网AI网络接口实现方法及开放平台系统。该方法包括：通过网络接口层接收从用户层输入的识别请求和图片；所述网络接口层根据所述识别请求调用动态库层存储的深度学习神经网络的动态库文件，将所述图片传输给所述动态库层；所述动态库层通过被调用的所述动态库文件所对应的深度学习神经网络，对所述图片进行识别，将识别结果返回给所述网络接口层，由所述网络接口层返回给所述用户层。本申请提供的方案，提供全新的车联网AI开放平台系统，能够支持不同用户、不同接口接入开放平台系统并能提供车联网相关的业务内容识别等支撑服务。
联网 ai 网络接口实现方法开放平台系统

[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]一种支持多核DSP的深度学习目标识别网络的方法-CN202211282860.X在审
发明人：何涛;杨峰;佘肖龙 -专利权人：中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请提供了一种支持多核DSP的深度学习目标识别网络的方法，属于机载嵌入式技术领域，具体结合多核DSP的硬件特点，通过定义所有处理层的主从核功能接口，优化卷积层等功能层，能够完成可配置深度学习网络的前向预测实现具体处理流程为构建深度学习网络常用组件、配置优化网络架构、网络初始化、分析及构建网络、权重数据文件预分析、前向预测6个子步骤，通过在常规方法上优化卷积层滤波器核配置参数，并完成配置后网络在多核DSP平台的并行处理，其中通过配置参数可以进行深度学习网络的自定义及深度学习网络的在线重构，适用于基于机载嵌入式DSP实时处理的深度学习相关应用。
一种支持多核 dsp 深度学习目标识别网络方法

[发明专利]一种对接仿真环境图像与真实环境图像的自动驾驶方法-CN202011266665.9在审
发明人：董舒 -专利权人：的卢技术有限公司
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：首先，采集仿真平台中的车辆摄像头图像，训练深度学习语义分割网络1；其次，采用训练好的深度学习语义分割网络1对仿真平台中进行图像分割，并提取特征值；然后，采用提取的特征值进行深度强化学习算法模型的训练，实现仿真环境中车辆按照指定车道行驶；最后，采集真实环境下的车辆摄像头图像，训练深度学习语义分割网络2，实现车辆在实际车道上的自动驾驶。本发明明显降低了仿真环境中训练好的算法模型向真实环境中迁移的难度，从而使仿真环境中训练的强化学习算法可以直接在实车上使用，不需要额外的强化学习训练。
一种对接仿真环境图像真实自动驾驶方法

[发明专利]一种输电线防外破的车辆识别与危险行为判别系统与方法-CN201810049610.9有效
发明人：陆国强;王兴国;穆科明;郑伟国 -专利权人：南京杰迈视讯科技有限公司
申请日： 2018-01-18 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G08G1/017 文献下载
摘要：该系统包括前端输电线路智能防外破预警装置、后端中心管理平台和移动客户端，系统的前端和后端分别装有深度学习模块，前端和后端的深度学习模块协作运行，完成传输线防外破的车辆识别与车辆危险行为预警判别。前端的深度学习模块的模型和参数由后端训练后在线提供，中心管理平台确定深度学习网络的层数和卷积核大小，并对深度学习网络进行训练。本发明还提供了上述判别系统的判别方法。本发明既避免了前端深度学习网络的训练代价，降低了前端系统的复杂性，又解决了后端智能分析中视频传输费用高和实时性低问题。
一种输电线防外破车辆识别危险行为判别系统方法

[发明专利]基于机器学习的片上网络硬件木马检测平台-CN202111466605.6在审
发明人：姚嘉祺;张颖;陈鑫;毛志明;杨济中;华屹峰;姚娇艳;李源翔 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开基于机器学习的片上网络硬件木马检测平台，属于计算、推算或计数的技术领域。通过构建包含了流量特征跟踪提取模块、特征提取寄存模块、变点检测模块以及随机森林检测木马模块的安全性检测模块，搭建了基于机器学习的片上网络硬件木马检测平台。流量特征跟踪提取模块是通过分析片上网络流量特征，将片上网络中流量数据转换为片上网络流量时间序列模型。特征提取结果寄存模块将特征数据进行保存。变点检测模块通过贝叶斯变点方法提取片上网络流量时间序列模型中的变点与异常点，用于分离出正常数据和变点数据。随机森林检测模块通过学习复杂且互相关联的片上网络流量特征，准确识别片上网络异常行为。
基于机器学习网络硬件木马检测平台

[发明专利]基于STDP非监督学习算法的脉冲神经网络模型构建方法-CN201710222912.7有效
发明人：常胜;徐智勇;王豪;刘锋 -专利权人：武汉大学
申请日： 2017-04-07 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于STDP非监督学习算法的硬件友好型脉冲神经网络模型构建方法，所述脉冲神经网络模型是一种多突触延时的前向反馈神经网络模型，每层神经元分别通过若干条突触与其它层神经元互连，而每层内部神经元相互独立本发明完全依赖数字硬件电路平台进行脉冲神经网络的模型设计，并且创新性的将STDP非监督学习算法用于该脉冲神经网络模型的学习训练中，能够实现特定功能。该硬件平台脉冲神经网络模型具有较高的稳定性，能够在占用较少硬件资源的条件下拥有较快的速度，加上网络结构并行连接的特点，其拓展性也大大提高，对于实现超大规模的脉冲神经网络也提供了新的思路。
基于 stdp 监督学习算法脉冲神经网络模型构建方法

[发明专利]一种基于云计算分析的全面教育学习平台-CN201811599101.X在审
发明人：胡森博 -专利权人：胡森博
申请日： 2018-12-25 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于云计算分析的全面教育学习平台，包括用户单元和教育云服务器，所述教育云服务器包括学习资源模块、网络学习监控单元和信息服务器，所述用户单元通过GSM通信网络与所述教育云服务器相连接；其中，所述用户单元包括依次连接的移动终端APP、用户登陆单元、离线数据库、学习计划记录单元、学习内容记录单元、学习过程记录单元、检索信息记录单元、学习资源记录单元、自我检索单元、用户讨论单元和助学模块。有益效果：引入网络学习监控，不仅可以给学习者提供一个良好、高效的学习环境，以帮助学习者达到学习目标，而且还可以感染学习者的学习动机，培养学习者的自我监控的能力。
用户单元云服务器记录单元网络学习学习平台云计算教育学习检索信息记录离线数据库信息服务器计划记录监控单元检索单元学习过程学习环境学习目标学习内容依次连接移动终端用户登陆用户讨论资源记录资源模块监控分析感染引入帮助

[发明专利]模型处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质-CN202111672855.5在审
发明人：刘亮;龚睿昊;王裕淞;王燕飞;余锋伟 -专利权人：成都商汤科技有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开实施例提出了一种模型处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质，该方法包括：获取深度学习模型集合和运行平台集合，其中，采用哈希值作为表征所述深度学习模型集合中每一深度学习模型的标识，所述每一深度学习模型包括网络拓扑结构以及各算子节点的属性信息；所述运行平台集合中的各运行平台是加速库中的每一部署工具部署在硬件集合中每一硬件上形成的；确定所述每一深度学习模型在所述各运行平台上的测速结果；基于每一所述测速结果与对应的深度学习模型和运行平台之间的映射关系
模型处理方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]基于深度学习预测部分的跨平台实现架构及方法-CN201810145538.X有效
发明人：刘振 -专利权人：深圳竹信科技有限公司
申请日： 2018-02-11 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习预测部分的跨平台实现架构，包括基础层、接口层和开发层；基础层包括集成操作内核、跨平台编译环境、预测代码裁剪配置和人工神经网络；基础层用于封装出深度学习预测部分统一接口；接口层包括所述深度学习预测部分统一接口及接口转换工具；接口转换工具用于将深度学习预测部分统一接口转换成预设目标接口；开发层包括各类开发端，用于连接接口层，并调用与开发端支持接口类型对应的适用接口，以实现深度学习预测部分的跨平台移植。本发明还公开了一种基于深度学习预测部分的跨平台实现方法。本发明完善了深度学习开发框架基于深度学习预测部分的跨平台实现，从而提高深度学习预测部分的产品化效率。
基于深度学习预测部分平台实现架构方法

[发明专利]一种获取全波形激光雷达高分辨率数据的深度学习方法-CN201911001708.8有效
发明人：柯钧;刘钢萍 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-10-21 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V30/194 文献下载
摘要：本发明涉及一种获取全波形激光雷达高分辨率数据的深度学习方法。属于深度学习，雷达数据处理领域。通过搭建数据处理平台，构建深度学习网络构架模型，训练深度学习网络构架模型，根据损失函数Loss以及PSNR，调整深度学习网络构架模型中的参数，保存训练效果最好的深度学习网络构架模型，用此模型处理全波形激光雷达数据，使全波形雷达数据的时空分辨率得到多倍提升，解决在全波型激光雷达硬件扫描设备局限性的约束下，分辨率受限的问题，处理新的全波形激光雷达数据时，只需调用保存的深度学习网络构架模型，适应对于采集设备体积，便携性要求高的场合
一种获取波形激光雷达高分辨率数据深度学习方法

[发明专利]基于增强现实和虚拟现实的网络在线教育系统及其实现方法-CN201610655321.4在审
发明人：朱军;惠兴海;杨丹;董浩 -专利权人：四川华迪信息技术有限公司
申请日： 2016-08-11 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G09B5/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增强现实和虚拟现实的网络在线教育系统及其实现方法，系统包括网络在线教育平台、移动终端和虚拟现实设备，所述的网络在线教育平台通过网络与移动终端和虚拟现实设备连接，虚拟现实设备与移动终端连接，网络在线教育平台基于云服务存储管理网上教学资源，虚拟现实设备将教学信息进行三维立体展现，移动终端从网络在线教育平台或现实中获取教学内容，同时生成增强现实图像，由虚拟现实设备或移动终端展示出来。将在线教育与虚拟现实、增强现实相结合，将学习中的平凡的文字转换成现实增强的图像，进行三维立体展示，给用户更生动的体验，提升用户学习兴趣。
基于增强现实虚拟现实网络在线教育系统及其实现方法

[实用新型]一种基于云计算的网络实践教学平台-CN201520811701.3有效
发明人：黄爱明 -专利权人：黄爱明
申请日： 2015-10-18 - 公布日： 2016-02-24 - 主分类号： G09B5/02 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种教学平台，尤其涉及一种基于云计算的网络实践教学平台。本实用新型要解决的技术问题是提供一种具有良好教学效果，简单直观，便于远程控制的基于云计算的网络实践教学平台。包括有无线网络信号收发器、相机、显示器、控制器、面板、磨刀石和刀具箱；面板上从左到右分别设有无线网络信号收发器、控制器、显示器、磨刀石和刀具箱，无线网络信号收发器与控制器连接，控制器与显示器连接。本实用新型克服了现没有针对磨刀学习的网络实践教学平台，导致教学效果差，学生学习效率低的缺点，达到了具有良好教学效果，简单直观。
一种基于计算网络实践教学平台

[发明专利]基于线圈电流信号的变电站高压断路器故障诊断方法-CN202110820602.1在审
发明人：苗林 -专利权人：齐丰科技股份有限公司
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：基于线圈电流信号的变电站高压断路器故障诊断方法，该方法包括以下步骤：步骤1，搭建变电站故障诊断数据采集平台；步骤2，对所检测的线圈信号进行预处理；步骤3，提取进行采样积分后信号的时域特征和频域特征；步骤4，设计改进的极限学习机网络；步骤5，使用样本集训练改进的极限学习机网络；步骤6，采集平台采集待测高压断路器的各类信号，计算对应的断路器故障特征。针对变电站高压断路器故障诊断问题，本发明提出了基于线圈电流信号的变电站高压断路器故障诊断方法，实现高压断路器故障诊断，同时在极限学习机网络中，利用最优分类策略网络对极限学习机网络的输入权值、隐含层阈值和权值进行动态更新，提高网络对断路器故障的识别率。
基于线圈电流信号变电站高压断路器故障诊断方法

[发明专利]基于离散化天牛须算法的在线知识分享平台社区划分方法-CN202310540503.7在审
发明人：李美子;张馨艺;张波 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于离散化天牛须算法的在线知识分享平台社区划分方法，包括：构建带有学习者学习特征的异构信息网络；分解异构信息网络，基于二部图结构进行分层学伴关系挖掘；融合多层学伴关系，获得在线知识分享平台的高维同构信息网络表示结构，通过降维处理后，获得具有低维特征向量表示的待挖掘同构信息网络；使用离散化天牛须算法进行网络结构划分；使用多目标优化函数作为划分过程中目标函数和进化算法中适应度函数，使得每一个社区划分结构中的学习者能够进行由兴趣驱动的合作学习与现有技术相比，本发明针对大型复杂网络，能够快速、准确地进行社区划分，具有划分结构完整紧密、社区结构提取准确等优点。
基于离散天牛算法在线知识分享平台社区划分方法

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