“网络层”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果3287283个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]剪枝方法、数据处理方法及设备-CN202011021829.1在审
发明人：周文龙;陶永俊 -专利权人：北京四维图新科技股份有限公司
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供一种剪枝方法、数据处理方法及设备，该方法包括：获取初始网络模型中的所有网络层以及各网络层对应的输出通道；对于每个网络层，分别确定所述网络层对应的各输出通道所对应的幅值，并根据各输出通道所对应的幅值对所述网络层对应的输出通道进行剪枝处理，得到剪枝处理后的网络层；根据所述剪枝处理后的网络层得到目标网络模型，实现网络模型的压缩，以降低网络模型的规模，进而降低在使用目标神经网络模型进行数据处理时，所需进行的计算量较小，同时占用的内存也较小，
剪枝方法数据处理设备

[发明专利]神经网络模型生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN201811535816.9在审
发明人：田守政 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种神经网络模型生成方法，包括获取待生成完整神经网络模型的参数，所述参数包括所述待生成完整神经网络模型的总层数以及指定层及对应所述指定层的约束；根据所述总层数、所述指定层及对应所述指定层的约束，通过神经网络引擎生成所述指定层的神经网络模型；根据所述指定层的神经网络模型生成完整的神经网络模型。本发明还提供一种神经网络模型生成装置、电子设备及存储介质。本发明能够根据用户的需求及对感兴趣层的指定先生成指定层的神经网络模型，再根据所生成的指定层的神经网络模型生成完整的神经网络模型。
神经网络模型生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]光电跨层网络监测系统、数据处理方法及装置-CN201910343542.1有效
发明人：朱祖勍;牛彬 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2019-04-26 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： H04L43/08 文献下载
摘要：本申请提出一种光电跨层网络监测系统，包括：光网络监测模块、可编程交换机和数据分析模块；其中，所述光网络监测模块，用于采集光层网络状态信息，并将采集的光层网络状态信息发送给所述可编程交换机；所述可编程交换机，用于采集电层网络状态信息，并将采集的电层网络状态信息和接收的光层网络状态信息插入到带内遥测数据包中；所述数据分析模块，用于从所述可编程交换机的数据转发流水线中抓取带内遥测数据包，并且对抓取的带内遥测数据包进行解析处理，得到光电跨层网络状态信息。上述光电跨层网络监测系统可以实现对光电跨层网络状态的监测。
光电网络监测系统数据处理方法装置

[发明专利]一种基于生成对抗网络的雷达图像去噪方法-CN201810043282.1有效
发明人：侯春萍;黄丹阳;杨阳;郎玥 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-01-17 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生成对抗网络的雷达图像去噪方法，包括：雷达仿真数据集的构建；雷达时频图像中噪声的加入；生成对抗网络模型的构建：生成对抗网络由生成网络和判别网络两个网络构成，两个网络均采用卷积神经网络的结构，构建以残差网络为基础的卷积神经网络作为生成网络，将网络中的前两层卷积层设成以2为步长的卷积核从而实现下采样，减少运算量并提取抽象特征；后接保持特征图尺度不变的残差网络中的单元，并且将网络中的池化层用特征图尺度不变的卷积层代替；删除卷积层之后用于图像分类的全连接层，用两层反卷积层实现图像的上采样，并且将浅层卷积层输出的特征与深层卷积层输出的特征进行相加然后进一步处理，实现特征的重复利用。生成对抗网络的训练。
一种基于生成对抗网络雷达图像方法

[发明专利]一种面向多层次、多指标的光网络业务质量评估方法-CN201811376532.X在审
发明人：郭建勋;郭少勇;张鸿雁;刘博;高峰;徐思雅;喻鹏;李文萃;韩聪 -专利权人：国网河南省电力公司;北京邮电大学;国网河南省电力公司信息通信公司;国家电网有限公司
申请日： 2018-11-19 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： H04Q11/00 文献下载
摘要：一种面向多层次、多指标的光网络业务质量评估方法，包括物理层、网络层、业务层，所述物理层从健康度、修复性、扩展性三个方面对站点和光缆进行评估，网络层从网架健壮度、网络性能对网络环境进行评估，业务层从故障保护、业务风险两个方面对传输业务质量进行评估；利用神经网络算法确定业务质量和指标体系中各指标之间的映射关系，神经网络结构包含输入层、隐含层和输出层；输入层和输出层均为一层，隐含层包括多层，每层神经元之间不互连且层与层之间的神经元采用全连接方式，能够有效提升光网络的业务质量，有助于提高运维人员的工作效率。
光网络神经元业务质量评估多指标输出层输入层网络层物理层业务层隐含层评估神经网络结构神经网络算法扩展性传输业务工作效率故障保护连接方式网络环境网络性能映射关系指标体系健壮度修复性互连多层网架运维站点光缆健康

[发明专利]基于软件定义网络和切片的量子加密通信系统及通信方法-CN202210127416.4有效
发明人：朱畅华;陈昕;刘成基;权东晓;何先灯;易运晖;赵楠;陈南 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-02-11 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于软件定义网络和网络切片的端到端量子加密通信网络及通信方法，主要解决现有技术需要针对不同加密业务需求布设专有量子密钥分发网络，造成布设成本高的问题。其自上而下包括：应用层、管理与编排层、网络层。所述应用层用于接收加密应用需求、切片定制及接收网络响应；所述管理与编排层负责全局切片管理、网络层信息收集及下发管理信息；所述网络层分为经典网络和量子密钥分发网络，该经典网络用于完成经典网络的加密通信流程，该量子密钥分发网络用于协商量子密钥，并提供至经典网络，以支持加密过程，本发明利用网络切片技术，使同一个量子密钥分发网络可以支持多种加密业务需求，降低了网络布置成本，可用于量子密钥分发。
基于软件定义网络切片量子加密通信系统方法

[发明专利]一种模块化叠层布局结构的星载SAR天线-CN202310419955.X在审
发明人：邵晓龙;崔智;马羽;季超;张天乐;胡伟;王闻炜 -专利权人：上海航天电子通讯设备研究所
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H01Q1/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种模块化叠层布局结构的星载SAR天线，包括：至少两个天线模块，每一个天线模块包括辐射耦合层、转接合成层、射频网络层和有源控制层，每一个辐射耦合层安装于阵面框架上相对应的安装位上，辐射耦合层的下表面设有馈电网络接口、定标网络连接端口、低频电缆连接端口、阵面热控实施平面和固定接口，转接合成层安装于辐射耦合层的上表面，且转接合成层与辐射耦合层电性连接，射频网络层安装于转接合成层上，射频网络层电性连接辐射耦合层，有源控制层安装于射频网络层上，有源控制层电性连接辐射耦合层；馈电网络通过馈电网络接口连接连通辐射耦合层，定标网络通过定标网络连接端口连通辐射耦合层，阵面热控系统设置于阵面热控实施平面上，用于对于天线模块进行热量导出；低频电缆通过低频电缆连接端口连通辐射耦合层
一种模块化布局结构 sar 天线

[发明专利]一种基于混合神经网络的电力负荷预测方法-CN202211493140.8在审
发明人：白静波;景超;陈运蓬;赵锐;夏彦;马飞 -专利权人：国网山西省电力公司大同供电公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合神经网络的电力负荷预测方法，涉及深度学习领域，方法包括：构建负荷预测样本数据集，并进行预处理；构建CNN‑SRU混合神经网络，将预处理后的负荷预测样本数据集作为训练集对该CNN‑SRU混合神经网络进行训练，其中所述CNN‑SRU混合神经网络包括CNN网络与4层SRU网络层，负荷预测样本数据X通过CNN网络输入层输入，经过四轮卷积层和池化层交替处理后，再执行扁平层操作输出一维向量数组f作为全局特征提取并输入SRU网络层，经过4层SRU网络层处理后通过CNN网络全连接层处理后，最终输出某天的电力负荷预测结果Y。
一种基于混合神经网络电力负荷预测方法

[实用新型]一种耐温型网络接口-CN201721418663.0有效
发明人：晏桃生 -专利权人：永盛常科技电子（宜春）有限公司
申请日： 2017-10-28 - 公布日： 2018-05-01 - 主分类号： H05K7/20 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种耐温型网络接口，属于电子计算机网络连接通信领域。包括网络接口本体，散热层，支承层，冷却层，密封层五部分；所述散热层紧紧包裹网络接口本体，所述支承层包裹散热层，并且紧密固定在密封层的底板中央；支承层与密封层之间构成冷却层，并注入冷却液。本实用新型的作用是当大带宽网络数据传输造成网络接口本体温度上升时，通过支承层传递热量至冷却层进行冷却，从而实现降低网络接口本体的温度，令数据传输工作正常，延长RJ‑45接头与网络接口的使用寿命。
一种耐温网络接口

[发明专利]一种融合红外图像训练的人脸识别网络构建方法-CN202010216058.5有效
发明人：黄俊洁;闫超;罗冬林 -专利权人：成都东方天呈智能科技有限公司
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合红外图像训练的人脸识别网络构建方法，包括采用卷积层、批归一化层、修正线性单元层和深度可分离卷积层封装成网络单块；从前至后按卷积层、批归一化层、修正线性单元层和网络单块依次堆叠得到网络块，堆叠4个网络块得到主干网络，并在主干网络后依次插入随机失活层和全连层，以得到网络模型；将人脸的RGB图像与人脸对应的红外图像堆叠融合成四通道图像，做为训练数据输入至网络模型；利用附加角度间隔的柔性最大值损失函数计算训练集样本的真实标签与全连接层输出的预测结果之间的损失值；随机初始化网络模型的网络参数，并设定超参数；采用随机梯度下降法作为网络优化策略，重复计算直至损失值收敛得到最优的网络模型。
一种融合红外图像训练识别网络构建方法

[发明专利]一种轻量级网络协议栈的实现方法及装置-CN202211285225.7在审
发明人：马忠刚;李萌;王晓伟;范丽辰;窦维维;况德军;杨晶 -专利权人：广东核电合营有限公司;北京广利核系统工程有限公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： H04L69/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量级网络协议栈的实现方法及装置，将网络协议栈划分为网络层、传输层和应用层共三个协议层，网络层包括IP协议模块、APR协议模块和ICMF协议模块，传输层包括UDP协议模块和TCP协议模块，应用层包括PING协议模块和SNTP协议模块，从网络驱动获取网络协议报文，并将网络协议报文直接拷贝到内存缓冲区，控制网络层、传输层和应用层在内存缓冲区处理网络协议报文。本发明通过在网络协议栈初始化期间创建一个内存缓冲区，并将网络协议报文直接拷贝到内存缓冲区中，使三个协议层间统一在内存缓冲区中对网络协议报文进行处理，实现数据零拷贝，减少TCP/IP协议占用的资源，提高嵌入式设备的数据处理性能
一种轻量级网络协议实现方法装置

[发明专利]完整事件确定方法、存储介质及电子装置-CN202111207163.3有效
发明人：司马华鹏;汤毅平;姚奥 -专利权人：宿迁硅基智能科技有限公司
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种完整事件确定方法、存储介质及电子装置，所述方法包括：获取目标区域的音频数据；根据音频数据与预设的判定条件，通过第一神经网络模型确定音频数据中包含的独立事件所对应的第一特征向量；第一神经网络模型为使用第一样本数据训练的卷积神经网络模型，第一神经网络模型包括共享网络层和第一分类层，共享网络层包括A层网络结构，A层网络结构之间共享参数，每一层网络结构包括B层卷积层，在每一层网络结构中，位于中间位置的卷积层的卷积通道数量多于位于输入或输出位置的所述卷积层的卷积通道数量；将第一特征向量输入第二神经网络模型，通过第二神经网络模型确定完整事件发生的概率。
完整事件确定方法存储介质电子装置

[发明专利]一种猪只姿态识别方法及装置-CN202111367034.0在审
发明人：毛亮;龚文超 -专利权人：深圳职业技术学院
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种猪只姿态识别方法及装置，通过获取待识别的猪只图像；将所述猪只图像输入至改进的OpenPose算法网络模型中，以使所述改进的OpenPose算法网络模型对所述猪只图像进行姿态识别，生成猪只姿态识别图像；其中，所述改进的OpenPose算法网络模型包括特征提取网络和训练网络，所述训练网络基于DenseNet神经网络模型，在当前层卷积网络的输入层加入当前层前的所有层卷积网络输出的图谱信息。与现有技术相比，通过改进的OpenPose算法网络模型，在当前层卷积网络的输入层加入当前层前的所有层卷积网络的输出，能够提高对各层输出的图谱信息的利用率，同时减缓梯度消失问题。
种猪姿态识别方法装置

[发明专利]计算神经网络在处理器上运行时间的方法及装置-CN202011121738.5有效
发明人：王东 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2020-10-20 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本申请提供一种计算神经网络在处理器上运行时间的方法及装置，涉及人工智能技术领域，能够提高编译器的编译效率。其中，该方法包括：根据处理器上待编译的神经网络的切割信息，获取所述神经网络中每个网络层的数据读写时间信息和数据处理时间信息，并根据所述每个网络层各自的数据读写时间信息和数据处理时间信息，分别确定所述每个网络层的时间值，所述切割信息用于描述所述神经网络中的多个网络层被划分为M个网络层分组，M≥1，M为整数，每个网络层分组包括至少一个网络层分组；将所述神经网络中的各个网络层的时间值相加，得到所述处理器运行所述神经网络的时间值
计算神经网络处理器运行时间方法装置

[发明专利]用于重构人工神经网络的处理器及其操作方法、电气设备-CN202110051485.7在审
发明人：金冏荣;金炳秀;金哉坤;李昶权;河相赫 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：提供了一种被配置为基于人工神经网络进行操作的处理器的操作方法，所述人工神经网络包括第一神经网络和第二神经网络。该操作方法包括：分析第一神经网络的结构与第二神经网络的结构的相似性，第一神经网络包括多个第一神经网络层，并且第二神经网络包括多个第二神经网络层；基于分析结果，从多个第一神经网络层和多个第二神经网络层中选择能够被共同使用的共享层；以及基于共享层来重构第一神经网络的结构或第二神经网络的结构。
用于人工神经网络处理器及其操作方法电气设备

首页
«上一页
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
下一页»
尾页
共 100000 条