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[发明专利]实现分离式架构网络中的OSPF-CN201280039289.7有效
发明人： K.耶达瓦利;N.贝赫什蒂-扎瓦雷赫;张颖 -专利权人：瑞典爱立信有限公司
申请日： 2012-07-26 - 公布日： 2014-04-09 - 主分类号： H04L12/721 文献下载
摘要：在用作分离式架构网络的多个区域之一的多个控制器之一的网络元件中实现一种方法。控制器为分离式架构网络的区域提供控制平面，其中控制器远离多个交换机(其为分离式架构网络的区域提供数据平面)。通过将有限区域内链路成本数据提供给分离式架构网络的其它区域的其它控制器以及包括分离式架构网络的网络的传统路由器，控制器促进跨分离式架构网络的多个区域的优化路由选择。
实现分离架构网络中的 ospf

[发明专利]神经网络架构搜索方法、图像处理方法、装置和存储介质-CN201910913248.X在审
发明人：李桂林;李震国;张星 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请提供了神经网络架构的搜索方法、图像处理方法、装置和存储介质。涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉领域。该方法包括：确定搜索空间和多个构建单元，并对该多个构建单元进行堆叠，以得到第一阶段的初始神经网络架构，然后对第一阶段的初始神经网络架构进行优化，直至收敛；在得到第一阶段优化后的初始神经网络架构之后，再对第二阶段的初始神经网络架构进行优化，直至收敛，以得到优化后的构建单元，最后再根据优化后的构建单元搭建目标神经网络。其中，第一阶段的初始神经网络架构和第二阶段的初始神经网络架构中的每条边分别对应一类操作和多种操作组成的混合操作符，本申请能够搜索得到性能更好的目标神经网络。
神经网络架构搜索方法图像处理装置存储介质

[发明专利]一种基于神经网络架构搜索的危险化学品快速检测方法-CN202210665879.6在审
发明人：牟涛涛;刘迎丽;陈少华;张雪胜 -专利权人：北京信息科技大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G01N21/65 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络架构搜索的危险化学品快速检测方法，包括以下步骤：步骤一，获取危险化学品的光谱数据；步骤二，基于AutoKeras的神经网络架构搜索方法网络设计；步骤三，获取最佳网络架构；所述步骤一中，对于固体化学品，将激光以7.5ms的焦距直接照射在样品表面采集光谱数据，对于液体化学品，需将样品装在一个标准样品瓶中进行光谱数据的采集；本发明通过拉曼光谱仪测量危险化学品的光谱，引入神经网络架构搜索方法，采用AutoKeras框架进行自行网络架构的开发和设计，相对于其他神经网络的方法，通过网络模块的搜索和集成，性能评估以及反馈来寻找到最佳的网络架构，降低了神经网络的使用门槛，减少了时间和劳动力的消耗。
一种基于神经网络架构搜索危险化学品快速检测方法

[发明专利]一种用于CT图像识别的神经网络架构方法-CN202011360983.1在审
发明人：金瑾;于丹;李雪;马壮;王澈;张彤 -专利权人：大连东软教育科技集团有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于CT图像识别的神经网络架构方法，包括：获取待训练的CT图像数据集，根据CT图像的类型确定候选神经网络的类型；定义神经网络的基本架构，设置该神经网络基本架构的搜索空间；搜索Cell的基本结构，采用搜索算法对神经网络架构进行搜索；采用低保真的训练集对神经网络进行训练；将CT图像数据集分为测试集和验证集，将测试集输入至神经网络，将验证集的准确率作为搜索算法的评估标准，获取最优的Cell从而得到适用于该数据集的最优架构，将最优架构作为识别算法用于CT图像伪影的识别。
一种用于 ct 图像识别神经网络架构方法

[发明专利]神经网络架构搜索装置和方法及计算机可读记录介质-CN201811052825.2在审
发明人：孙利;汪留安;孙俊 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2018-09-10 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：公开了一种神经网络架构搜索装置和方法及计算机可读记录介质。神经网络架构搜索方法包括：限定作为描述神经网络架构的架构参数的集合的搜索空间；基于控制单元的参数，对搜索空间中的架构参数进行采样，以生成至少一个子神经网络架构；计算类间损失和中心损失，通过使包括类间损失和中心损失的损失函数最小来对每个子神经网络架构进行训练；计算分类精度和特征分布得分，并且基于分类精度和特征分布得分计算每个子神经网络架构的奖励得分；以及调整步骤，将奖励得分反馈到控制单元，并使得朝向奖励得分更大的方向调整控制单元的参数，其中，迭代地进行控制步骤
神经网络架构搜索装置方法计算机可读记录介质

[发明专利]一种基于多目标设计的车载网络区域架构方法和车辆-CN202211564255.1有效
发明人：曹万科;刘超;于雷;王文伟;张峰;周涛;石龙天 -专利权人：北京理工大学深圳汽车研究院（电动车辆国家工程实验室深圳研究院）
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标设计的车载网络区域架构方法和车辆，该方法包括：设置与车载网络区域架构相关的物理设备；根据设计判据初步确定网桥整形周期T的取值范围；设置通信内存占用、系统回路延时、网络吞吐量、链路负载率为架构性能评价目标；根据设计需求确定架构性能评价目标最优解，确定网桥的整形周期T。本发明采用网桥整形策略和车载网络信息的扁平交换，提出了一种基于多目标设计的车载网络区域架构方案，解决了智能汽车新型电子电气架构下的网关设计复杂、网络拥塞、链路上流量易爆发、实时性不好且时延分析复杂等难题，将汽车电子电气架构设计进一步简单化。
一种基于多目标设计车载网络区域架构方法车辆

[发明专利]一种高能效神经网络架构的搜索方法-CN202110147159.6有效
发明人：杨良怀;沈承宗;范玉雷 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06F16/953 文献下载
摘要：一种高能效神经网络架构的搜索方法，包括：步骤1：构建层级运行时间与功率的多项式回归模型；步骤2：基于层级的运行时间和功率计算神经网络架构整体能耗；步骤3：将离散的搜索空间连续化；步骤4：把能耗作为搜索目标之一加入到神经网络架构搜索过程中本发明用机器搜索的方式精准发现高能效网络架构、减少不必要的搜索开销。在网络架构能耗的测量中，利用多项式回归模型预测特定架构的能耗；在架构设计过程中，使用机器代替人工的方式自动搜索满足要求的架构，设计过程更加科学；利用连续化的搜索空间以及基于梯度下降的搜索方法，并在原来只搜索高精度神经网络架构的基础上新增高能效的目标
一种能效神经网络架构搜索方法

[发明专利]用于密集图像预测任务的神经架构搜索-CN201980013495.2在审
发明人：巴雷特·佐福;乔纳森·什连斯;朱玉琨;麦克斯维尔·唐纳德·埃米特·柯林斯;陈良杰;亚当·哈特维格;乔治斯·帕潘德里欧 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：用于确定神经网络架构的方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。其中一种方法包括获得用于密集图像预测任务的训练数据；以及确定被配置为执行密集图像预测任务的神经网络的架构，包括：使用训练数据搜索候选架构的空间以识别一个或多个性能最佳的架构，其中，候选架构的空间中的每个候选架构包括：(i)相同的第一神经网络主干，该第一神经网络主干被配置为接收输入图像并处理该输入图像以生成多个特征图，以及(ii)不同的密集预测单元，该密集预测单元被配置为处理多个特征图并生成用于密集图像预测任务的输出；以及基于性能最佳的候选架构来确定神经网络的架构。
用于密集图像预测任务神经架构搜索

[发明专利]用于深度学习架构的时间估计器-CN202111497479.0在审
发明人：薛超;董琳;夏曦;王芝虎 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：提供了用于通过估计神经网络架构中的每个算子的推断时间来优化神经网络架构的方法。方法可以包括通过从神经网络采样与神经网络相关联的多个单路径架构中的至少一个单路径架构来确定至少一个单路径架构的基准时间，其中至少一个单路径架构包括一个或多个算子。方法还可以包括基于针对至少一个单路径架构的基准时间来确定针对算子的所估计的推断时间，其中，确定针对算子的所估计的推断时间包括应用算子函数，其中，算子函数包括基于与至少一个单路径架构相关联的基准时间和神经网络的所估计的延迟之间的差的函数
用于深度学习架构时间估计

[发明专利]一种基于神经网络结构的NPU功耗优化方法及系统-CN202310450414.3在审
发明人：黄茂芹 -专利权人：广东赛昉科技有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明涉及处理器功耗优化技术领域，尤其涉及一种基于神经网络结构的NPU功耗优化方法及系统，其方法包括：S1、获取目标神经网络的基础结构信息，根据目标神经网络的基础结构信息确定NPU网络基础架构；S2、根据基础结构信息对目标神经网络进行训练，以得到目标神经网络的目标网络参数；S3、基于目标网络参数对NPU基础架构进行调整，以得到初始NPU网络架构；S4、获取NPU的历史运行数据，根据NPU的历史运行数据确定功耗指标参数，并形成功耗训练样本；S5、将功耗训练样本投入初始NPU网络架构进行训练和验证，以得到功耗验证结果；S6、基于功耗验证结果对初始NPU网络架构进行优化调整，以得到目标NPU网络架构。
一种基于神经网络结构 npu 功耗优化方法系统

[发明专利]一种面向目标检测的模型构建方法、设备和神经网络架构-CN202011031130.3在审
发明人：周镇镇;李峰 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向目标检测的模型构建的方法、设备和神经网络架构，该方法包括以下步骤：通过神经网络架构搜索对超网络中的子网络进行多轮采样并对采样的子网络进行训练；使用特定评价函数对训练后的子网络的相关参数进行计算；使用计算得到的相关参数综合评估训练后的子网络在验证集上的表现；根据训练后的子网络在验证集上的表现调整神经网络架构搜索的参数后重复上述步骤直到模型收敛。通过使用本发明的方案，能够为目标检测领域提供架构搜索的一种可行方案，解决了目前面向目标检测神经网络架构搜索算法网络搜索效率低，最终模型精度低的问题。
一种面向目标检测模型构建方法设备神经网络架构

[发明专利]网络系统、耦合单元以及用于运行网络系统的方法-CN201480061105.6有效
发明人：马蒂亚斯·韦塞尔曼;德特勒夫·库施克;法比安·克里斯特 -专利权人：菲尼克斯电气公司
申请日： 2014-11-07 - 公布日： 2019-08-27 - 主分类号： H04L12/28 文献下载
摘要：本发明涉及一种网络系统，该网络系统具有第一网络基础架构，其具有至少一个网络用户以及至少一个耦合单元，通过耦合单元第一网络基础架构与具有至少一个基于云计算的应用的云计算基础架构连接。根据本发明耦合单元设置并构造为，与基于云计算的应用共同作用而模仿出第一网络基础架构的至少一个其他网络用户，其中在第一网络基础架构的第一网络用户与其他网络用户之间能够传输数据。此外本发明还涉及一种耦合单元以及一种用于运行网络系统的方法。
网络系统耦合单元以及用于运行方法

[发明专利]神经网络自动构建方法、构建系统及存储介质-CN202210419035.3在审
发明人：孙亚楠;梁子轩 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络自动构建方法、构建系统及存储介质，其中构建方法包括在网络架构数据集中分别选取预设数量评估指标最优的第一网络架构和最差的第二网络架构；对第一网络架构和第二网络架构中的细胞内部结构进行拆解，形成正样本和负样本；对正样本和负样本进行格式转换，之后对待训练神经网络进行训练；采用已训练神经网络模型计算初始子图中结点到目标结点池中目标结点的边的可能性分数，将可能性分数最大的目标结点和边新增至初始子图；判断初始子图中已连接的结点数量是否等于预设阈值，若是，进入下一步；否则返回上一步；采用初始子图构成神经网络架构中的细胞内部结构，之后输出搭建完成的用于对识别对象进行识别的神经网络架构。
神经网络自动构建方法系统存储介质

[发明专利]一种人脸识别模型的获取方法和装置-CN202010653428.1在审
发明人：雷军;李健;武卫东 -专利权人：北京捷通华声科技股份有限公司
申请日： 2020-07-08 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供的人脸识别模型的获取方法和装置，对人脸识别网络架构中的不同特征层采用自适应权重进行加权处理，得到融合层；在人脸识别网络架构中的第一特征层增加辅助网络；根据辅助网络和融合层，更新人脸识别网络架构，获取更新后的目标人脸识别网络架构；根据目标人脸识别网络架构，获取目标损失函数；通过目标人脸识别网络架构以及目标损失函数，对人脸样本数据集进行训练，获取训练后的人脸识别模型，可以让人脸识别模型学习人脸的角度特征信息，使得后续的网络层在进行人脸识别的过程中能够不受同一人脸不同角度的干扰，提高人脸识别模型的辨识度和稳定性。
一种识别模型获取方法装置

[发明专利]通信系统内的资源分配的系统和方法-CN200880101418.4有效
发明人：杰弗里·D·邦塔;乔治·卡尔塞弗;小贝内迪托·J·丰塞卡;尼汀·R·曼加尔韦德赫;詹姆斯·P·米歇尔斯;纳森·J·史密斯 -专利权人：摩托罗拉公司
申请日： 2008-07-29 - 公布日： 2010-07-07 - 主分类号： H04W74/02 文献下载
摘要：一种通信系统包括在第一架构网络模式中进行操作的多个节点，其中响应于一个或多个网络性能要求的改变，该多个节点的至少一部分被重新配置成在第二架构网络模式中操作。当该多个节点在分布式架构网络模式中进行操作时，响应于一个或多个网络性能要求的增加，该多个节点的至少一部分被重新配置成在分簇式架构网络模式中操作。当该多个节点在分簇式架构网络模式中进行操作时，响应于一个或多个网络性能要求的减少，该多个节点的至少一部分被重新配置成在分布式架构网络模式中操作。
通信系统资源分配方法