“量化结果”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1051604个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]数据处理方法和相关产品-CN202010068866.1在审
发明人：沈煜;胡英俊;蒋科;其他发明人请求不公开姓名 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例公开了人工智能领域，尤其涉及神经网络技术领域的一种数据处理方法和相关产品，该方法包括：神经网络模型中第L层的待量化数据包括的多个数值进行聚类处理，得到聚类结果，所述L为大于0的整数；基于所述聚类结果，得到量化最大值和量化最小值；基于所述量化最大值和所述量化最小值，确定所述第L层的第一量化处理对应的量化参数，其中，所述第一量化处理用于将所述第L层的激活数据中的数值量化为M比特表示的整数；能更精确地用有限的量化阶表达该待量化数据的分布情况，进而提高量化精度。
数据处理方法相关产品

[发明专利]深度学习模型的定点量化方法及装置-CN202110535674.1在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：珠海亿智电子科技有限公司
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了深度学习模型的定点量化方法及装置，该方法包括以下步骤：输入校准数据至目标模型，按顺序将目标模型的模型参数和激活值作为量化对象，执行以下步骤：输入校准集数据，按层提取目标模型的量化对象，获取量化对象的分布直方图，通过自适应KL散度方程对量化对象的分布直方图进行缩放，并基于预设量化位数获取不同的小数点位置对应的KL散度值，比较得出量化对象的第一量化结果。本发明弥补了KL散度算法仅关注概率的缺陷，优化量化结果，在保证量化后的模型一定的精度的情况下，能大幅度提升量化的速度，提高了量化的效率，节省了时间。
深度学习模型定点量化方法装置

[发明专利]基于海量金融投资数据的量化分析和推送的方法及系统-CN201711478008.9在审
发明人：许松钦;张冠英 -专利权人：广州潽蓝信息科技有限公司
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G06Q40/06 文献下载
摘要：本发明涉及基于海量金融投资数据的量化分析和推送的方法及系统，该方法包括获取用户历史投资信息，分析得到用户历史投资习惯；根据投资习惯获取海量金融投资数据；基于主成分分析法计算数据中各模块的主成分值；根据主成分值的分布计算量化参数；根据量化参数对数据进行量化，形成量化数据；利用量化数据获取投资发展趋势，并推送量化数据和发展趋势。本发明通过对海量金融投资数据量化分析，形成简单且易于观察的数据，获取投资较为准确的可实施性的预测结果，将数据和结果推送至用户端，供用户查阅，获取符合用户的个性化投资意愿的数据及该投资较为准确的可实施性的预测结果
金融投资推送投资量化数据量化参数量化分析用户历史预测结果实施性主成分分析法分布计算计算数据数据量化信息推送用户查阅用户端个性化分析量化观察

[发明专利]神经网络模型的量化、用于输出信息的方法和装置-CN202010768252.4在审
发明人：吴川隆 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2020-08-03 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例公开了神经网络模型的量化、用于输出信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：对目标神经网络模型的浮点型的输入参数进行量化，得到短整型的输入参数，其中，目标神经网络模型包括神经网络声学模型；基于量化后的输入参数和目标神经网络模型的当前神经网络层，执行如下模型量化步骤：基于量化后的输入参数和当前神经网络层的量化后的网络参数，确定量化后的输出结果；确定当前神经网络层是否为目标神经网络模型的最后一个神经网络层；若是，则将量化后的输出结果转化为浮点型的输出结果进行输出。
神经网络模型量化用于输出信息方法装置

[实用新型]模数转换器、读出电路及图像传感器-CN202220813743.0有效
发明人：王冬臣;任冠京;汤黎明 -专利权人：思特威（上海）电子科技股份有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： H04N5/378 文献下载
摘要：像素信号量化模块用于根据第一斜坡信号以p分辨率对像素信号进行量化，生成第一量化结果。第二斜坡发生模块用于提供M段参考斜坡信号，其中，M段参考斜坡信号采用多种分辨率、多种斜率的方式；像素信号量化模块还用于根据第一量化结果在M段参考斜坡信号中确定目标段参考斜坡信号，以及用于根据目标段参考斜坡信号以目标段参考斜坡信号对应的目标分辨率对像素信号进行量化，生成第二量化结果。本申请实施例提供的一种模数转换器，解决了现有SS ADC量化速度慢的问题。
转换器读出电路图像传感器

[发明专利]长租公寓选址数字化方法-CN202011393154.3在审
发明人：徐枫 -专利权人：徐枫
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明包括以下步骤：1)根据轨道交通对房地产的影响，选取了时间效应、有效客流以及物业适用性作为自变量，并分别将自变量根据公式进行计算，得到初步评定结果；2)将三个初步评定结果根据公式加权计算，得到量化结果；3)多个地址要筛选的，可对量化结果直接比较数值大小，选取最优结果。若没有多个地址的，可以将2)得到量化结果和数据库进行比对，计算机根据分数的数值区间及事先设定的计算规则，对结果进行直接判断。本技术方法对于决策人来说，直接通过量化结果进行判断，实现了数字化的选址，省时省力，节约经济和时间成本，也减少了人为判断和试错成本。
公寓选址数字化方法

[发明专利]一种花屏图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010716090.X在审
发明人：陶东宾 -专利权人：深圳市变脸云图技术有限公司
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：花屏图像识别方法，包括以下步骤：对目标图像进行灰度变换和傅里叶变换，得到所述目标图像的频谱图；对所述频谱图的亮点特征进行量化处理，得到亮点量化结果；根据所述亮点量化结果判断所述目标图像是否为花屏图像。本发明实施例中提供的花屏图像识别方法通过对图像进行灰度变换和傅里叶变换以得到对应的频谱图，从而将图像的处理由空域转移到频域，能更好的体现出花屏图像的特点，然后对频谱图中的亮点的特征进行量化，并得到量化结果，最后根据量化结果判断所述单张图像是否为花屏图像，判断更加准确快速，极大提高了花屏图像的判断正确率。
种花图像识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于人脸和肢体姿态识别的紧急制动方法及系统-CN202011463689.3有效
发明人：池成;徐刚;沈剑豪;林国勇;邓远志;周阳;李文杰;谢智林;石林青 -专利权人：深圳技术大学
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： B60W30/09 文献下载
摘要：本发明公开了基于人脸和肢体姿态识别的紧急制动方法及系统，该方法包括：通过设置在驾驶区域内不同位置的双目红外摄像头，持续性获取包括驾驶员面部及驾驶姿态的影像数据；提取驾驶员的面部特征及驾驶姿态特征，基于时间维度，分别对驾驶员情绪和肢体姿态稳定度进行量化，得到情绪量化结果及姿态量化结果；通过所述情绪量化结果及所述姿态量化结果，结合AEB系统中的传感器信息，量化得到行车危险程度等级，校正AEB系统的TTC输出，并根据校正后的所述TTC输出进行制动决策，生成相应的响应指令序列
基于肢体姿态识别紧急制动方法系统

[发明专利]神经网络模型的量化方法及其装置-CN202210611599.7有效
发明人：石昌帅 -专利权人：阿波罗智能技术（北京）有限公司
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种神经网络模型的量化方法及其装置，涉及智能交通、自动驾驶以及深度学习等人工智能领域。具体实现方案为：获取训练后的浮点型神经网络模型；将目标领域数据集中的测试集输入至浮点型神经网络模型，获得模型输出结果；基于浮点型神经网络模型，从第一层开始依次将每一层的量化精度调整到指定比特，保持其他层为浮点格式不变，获得每一层调整到指定比特后模型的输出结果；根据浮点型神经网络模型的输出结果和各层调整到指定比特量化对应的模型输出结果，确定不同层对指定比特量化的敏感度；根据浮点型神经网络模型中不同层对指定比特量化的敏感度，对浮点型神经网络模型进行渐进式量化，以得到定点型神经网络模型。
神经网络模型量化方法及其装置

[发明专利]神经网络量化方法、系统、存储介质及终端-CN202111136714.1有效
发明人：舒顺朋 -专利权人：上海齐感电子信息科技有限公司
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种神经网络量化方法，所述方法包括将待处理图片输入到原始网络，运行所述原始网络以获取所述待处理图片的原始浮点数据；对所述原始浮点数据进行简化处理并提取所述原始浮点数据的第一分布特征；将所述待处理图片中的至少一个作为量化图片，将量化图片导入原始网络进行第一次量化以得到初始定点位和各层的第二分布特征；根据原始网络的网络结构确定节点或者根据第一分布特征和所述第二分布特征确定节点；根据所述节点对网络进行分节点量化以得到分节点量化结果；根据所述分节点量化结果对原始网络进行优化得到目标神经网络，有效提高了量化结果的准确性。本发明还提供了一种神经网络量化系统、存储介质及终端。
神经网络量化方法系统存储介质终端

[发明专利]一种两步式读出电路和模数转换器-CN202110456267.1有效
发明人：周晔;鲁文高;于善哲;张雅聪;陈中建 -专利权人：北京大学
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H03M1/34 文献下载
摘要：在粗量化阶段，积分单元对电流进行折叠积分，同时，时序控制开关单元控制计数器开关，导通比较器和所述粗量化计数器之间的回路；粗量化计数器基于折叠积分的结果，确定粗量化转换结果；在细量化阶段，积分单元停止对电流进行折叠积分，时序控制开关单元控制计数器开关，导通比较器和细量化计数器之间的回路；细量化计数器基于折叠积分后的余量电压和细量化阶梯单元，确定细量化转换结果。
一种两步式读出电路转换器

[发明专利]混合精度量化方法及其装置、设备、介质-CN202310134231.0在审
发明人：杨彩飞;许子麒;陈增海 -专利权人：广州方硅信息技术有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06N3/0495 文献下载
摘要：本申请涉及网络直播技术领域中一种混合精度量化方法及其装置、设备、介质，所述方法包括：确定出量化原始模型所得的每个量化模型实例与原始模型之间对应的输出误差最小的量化模型实例作为候选量化模型；确定出候选量化模型与原始模型中每个同层对应的输出结果之间的特征均值误差，当每个特征均值误差均小于第一阈值时，确认候选量化模型为目标量化模型，否则，根据确定出候选量化模型与原始模型中每个同层对应的输出结果之间的多个特征误差指标是否达标，确定出达标的量化敏感层，在保持不对原始模型的量化敏感层量化的情况下，迭代执行上述所有步骤，直至确认出目标量化模型。本申请能够确保混合精度量化模型的输出误差最小化。
混合精度量化方法及其装置设备介质

[发明专利]一种信号重建方法及设备-CN201310121096.2有效
发明人：王悦 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2013-04-09 - 公布日： 2017-08-18 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种信号重建方法及设备，通过对具有稀疏性的输入信号进行压缩感知采样，对每一个采样信号进行幅度量化，获得量化信号，获取每一个量化信号对应的量化信息，根据每一个量化信号对应的量化信息，获取该量化信号相对于所有的量化信号的量化信息的权重值，根据每一个量化信号相对于所有量化信号的量化信息的权重值，建立关于所有量化信号所对应的待重建信号的加权混合范数，以基于加权混合范数进行联合信号重建，获得重建结果，根据重建结果进行平均化处理，获得重建信号基于联合稀疏性对输入信号进行重建，以及根据量化信息的权重值，基于加权混合范数的联合信号重建获得的重建信号质量更好，可以提高信号重建的准确性。
一种信号重建方法设备

[发明专利]压缩感知CMOS图像传感器的量化求和电路-CN201610664911.3有效
发明人：汪辉;叶汇贤;汪宁;章琦;田犁;黄景林;曹虎 -专利权人：中国科学院上海高等研究院
申请日： 2016-08-12 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： H04N5/374 文献下载
摘要：本发明提供一种压缩感知CMOS图像传感器的量化求和电路，包括：像素采样电路、高位量化求和电路与低位精细量化电路；所述像素采样电路用于依次对压缩感知CMOS图像传感器所选定的像素进行采样；所述高位量化求和电路用于对采样电路输出的采样电压进行求和量化，输出最终的量化结果的高位，并产生一个剩余电压；所述低位量化求和电路用于对所述剩余电压进行求和量化，输出最终的量化结果的低位。本发明采用高位量化求和电路及低位量化求和电路两级结构，并采用流水线式的工作方式，使得低位量化求和电路精细量化过程不占据额外的系统时间。另外，本发明可以使低位量化求和电路输入电压始终处于非负状态，大大扩展了本发明的应用范围。
压缩感知 cmos 图像传感器量化求和电路

[发明专利]读出集成电路和红外成像仪-CN202111370129.8有效
发明人：于善哲;黄兆丰;牛育泽 -专利权人：北京领丰视芯科技有限责任公司
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： H04N5/33 文献下载
摘要：包括：电荷积分模块、粗量化模块以及细量化模块；电荷积分模块在当前帧接收来自于电流探测器的输出电流，结合粗量化模块和细量化模块对电流进行积分；粗量化模块在像素内对输出电流进行粗量化，得到粗量化结果，细量化模块在粗量化结束后，基于斜坡信号在像素内对电荷积分模块中积分电容上的残余电压进行细量化，得到细量化结果，斜坡信号由像素外的开关电容斜坡电路产生；开关电容斜坡电路与粗量化比较器共享参考电压和复位电压。本发明的读出集成电路，粗量化和细量化之间的匹配较好且不受工艺变化影响，在减少由失配引起的非线性以及降低了信噪比的同时，还极大的降低了功耗。
读出集成电路红外成像

首页
«上一页
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条