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[发明专利]用于暗针缝制成形部件的方法和装置以及由该方法形成的部件-CN201580056274.5有效
发明人： E·J·温策尔;R·M·哈巴布 -专利权人：恩坦华产品有限责任公司
申请日： 2015-08-24 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： D05B15/00 文献下载
摘要：该方法包括：用弯针在外表层的第一表面上的进入点穿透外表层；将弯针从第一表面上的退出点退出外表层，其中穿透和退出步骤使第一线穿过外表层上的进入点和退出点；用定位在退出点附近的钩钩住第一线；穿过退出点和进入点收回弯针，同时拉动第二线经第一线穿过退出点以形成针脚；将外表层推进至相对于弯针和钩的新位置；以及重复上述步骤，直至预定数量的针脚被施加到外表层上。
用于缝制成形部件方法装置以及形成

[发明专利]基于预测退出的低功耗神经网络系统及其实现方法-CN202210630781.7在审
发明人：邹桉;马叶涵;李向杰 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于预测退出的低功耗神经网络系统及其实现方法，包括低功耗低算力退出预测器；所述低功耗低算力退出预测器能够预测神经网络推理的提前退出点并激活响应所预测的提前退出点的退出层，同时基于所预测的提前退出点之前的剩余计算工作量通过对神经网络可能的退出点进行提前预测及剩余计算量的计算，实时调整处理器电压频率，最终实现更低算力、更低功耗的神经网络推理过程。
基于预测退出功耗神经网络系统及其实现方法

[发明专利]神经网络自适应退出方法、装置、设备及可读存储介质-CN202211433435.6有效
发明人：邹暾;侯杰华;李益文;钟湘琼;刘煜;杨帆;崔建军;刘业鸿;崔凯;危志军;潘文静;尹华良;蒋惠春;段邦和;罗先学;李强 -专利权人：中国烟草总公司湖南省公司
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请公开了一种神经网络自适应退出方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括步骤：获取待处理的图像数据，以及获取场景要求；将所述图像数据输入至多退出点网络模型；所述多退出点网络模型为基于图像训练样本和所述图像训练样本的信息标签对待训练的多分支网络模型进行迭代训练得到的，所述多分支网络模型共有预设数量个退出分支；选取所述多退出点网络模型中符合所述场景要求的退出分支，并基于所述退出分支，完成对所述图像数据的分类处理任务。本申请实现了获取待处理的图像数据，以及获取场景要求，将图像数据输入至多退出点网络模型，并选取该网络模型中符合场景要求的退出分支，以完成对所述图像数据的分类处理任务。
神经网络自适应退出方法装置设备可读存储介质

[发明专利]电制动退出点速度计算方法、电制动退出控制方法及装置-CN202010836738.7在审
发明人：尹龙龙;徐磊;李文正;王曙;李德祥;李然;唐化勇;张程 -专利权人：中车青岛四方车辆研究所有限公司
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： B60T8/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种电制动退出点速度计算方法、电制动退出控制方法及装置，将信号系统的级位信息引入退出点速度值的计算中，实现了电制动退出点的动态变化，基于TCMS系统控制电制动退出，一方面可以解决电制动退出点控制方法的普遍性问题
制动退出速度计算方法控制方法装置

[发明专利]基于神经网络的图像识别方法、系统、介质及设备-CN202310301209.0在审
发明人：邹桉;马叶涵;沈颖涛 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于高精度神经网络的图像识别方法、系统、介质及设备，包括：利用轻量化神经网络获得图像识别退出层；将当前图像识别退出层作为高精度神经网络的预测识别提前退出点，基于提前退出点激活启动提前退出点对应的网络层的退出层本发明利用轻量化神经网络基于融合信息进行图像识别，先获得退出层，然后基于轻量化神经网络获得的退出层预测高精度神经网络的退出层，从而降低高精度神经网络每次执行退出层代价，降低计算量和功耗。
基于神经网络图像识别方法系统介质设备

[发明专利]一种面向边缘工业物联网的联邦学习方法-CN202210599126.X在审
发明人：夏隽娟;范立生;汤舜璞;谌伦源;赵睿 -专利权人：广州大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向边缘工业物联网的联邦学习方法，包括如下步骤：S1，结构各异的边缘设备通过知识蒸馏算法进行多退出点的知识迁移；S2，基于贪心算法进行退出点的选择和带宽分配；使得边缘设备在满足预设的时延要求下参加模型聚合本发明在设备本地提出了基于知识蒸馏的多退出点机制以帮助本地模型训练，在边缘云服务器提出了基于多退出点的联邦学习模型的平均有效解决了设备上传模型训练结果异构的问题，并提出了基于贪心算法的退出点选择和带宽分配算法
一种面向边缘工业联网联邦学习方法

[发明专利]行走车系统-CN200980152502.3有效
发明人：原崎一见 -专利权人：村田机械株式会社
申请日： 2009-10-14 - 公布日： 2011-11-30 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供一种行走车系统(100)：第一环行路径(131)以及第二环行路径(132)的每一个具有多个退出点和多个进入点；行走车系统(100)包括存储有退出点表(113)以及进入点表(114)的存储部(112)；行走车(200)，在从第一环行路径(131)向第二环行路径(132)移动的情况下，经由存储部(112)所存储的退出点表(113)以及进入点表(114)所表示的第一环行路径(131)的退出点以及第二环行路径
行走系统

[发明专利]蚀刻包括薄表面层的基板以改善所述层的厚度均匀性的方法-CN202080086896.3在审
发明人： L·维拉沃克斯;S·卡顿;O·罗斯 -专利权人：索泰克公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： H01L21/306 文献下载
摘要：100)定向，以补偿薄层(11)的厚度非均匀性：‑当基板(1)被引入到槽(100)中时，主表面(1a)按照引入速度从初始引入点(PII)逐渐浸入到最终引入点(PFI)，并且‑当基板(1)从槽(100)退出时，主表面(1a)按照退出速度从初始退出点(PIS)逐渐显现到最终退出点(PFS)，该方法的特征在于：‑按照根据初始引入点(PII)与最终引入点(PFI)之间的第一非均匀剖面蚀刻主表面(1a)的方式来选择引入速度，和/或‑按照根据初始退出点(PIS)与最终退出点(PFS)之间的第二非均匀剖面蚀刻主表面(1a)的方式来选择退出速度。
蚀刻包括表面改善厚度均匀方法

[发明专利]生成预测数据结构-CN201280050218.7有效
发明人： B·J·弗莱彻 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2012-10-08 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种用于在应用在网络连接的数据处理系统中离线操作时为该应用生成预测数据结构的方法，该应用包括具有执行路径的源代码，该方法包括以下步骤确定在应用的源代码内的退出点；根据退出点确定包括至少一个条件语句的执行路径；标识至少一个被标识条件语句的一个或者多个分支，并且为每个被标识分支确定预期响应；为每个确定的预期响应根据响应生成数据结构；从退出点沿着源代码的执行路径继续，并且用指向生成的数据结构的指针替换源代码中的对于资源的每个请求；以及从确定的退出点用指向生成的数据结构的指针执行源代码。
生成预测数据结构

[发明专利]基于神经架构搜索的轻量级多退出点模型的建立方法-CN202210423171.X在审
发明人：王晓飞;张子桐;王晓辉;王勇;郭鹏天;李琪;刘志成;赵云凤;仇超 -专利权人：天津大学;国网山东省电力公司;中国电力科学研究院有限公司
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经架构搜索的轻量级多退出点模型的建立方法，包括如下步骤：搜集电网图像数据构建样本数据集，将样本数据集划分为训练集和测试集；以树形结构为基础，设计包括主干网络和分支分类器的多退出点模型架构通过将若干种卷积神经网络进行剪裁并重新组合的方法构建搜索空间，基于图像分类任务以权衡模型分类精度和模型大小为目标建立目标函数；将训练集输入搜索空间中，利用策略梯度的强化学习算法对目标函数进行优化，以多退出点模型架构为基础进行训练获取多退出点模型
基于神经架构搜索轻量级退出模型建立方法

[发明专利]基于联邦学习和神经架构搜索的云边协同训练方法及系统-CN202310037397.0在审
发明人：王晓飞;张子桐;仇超;刘志成;赵云凤 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：基于策略梯度的强化学习方法对搜索空间中的网络进行训练得到优化网络，根据验证精度和模型大小设奖励函数选取最优子模型；中心服务器在最优子模型的每一层网络的后方添加分支分类网络作出口，形成含若干个分支模型的退出点模型；将分支模型分配给边缘设备训练得到退出点本地模型，中心服务器利用联邦学习对训练后的退出点本地模型聚合，以最小化总损失函数和最大化验证精度为目标对退出点模型更新。
基于联邦学习神经架构搜索协同训练方法系统

[发明专利]一种物联网场景下的DNN划分方法及装置-CN202010750963.9在审
发明人：申京;王文革;丰雷;赵豫京;张勇;王欣;王正;宋腾;郭少勇 -专利权人：国网河南省电力公司信息通信公司;北京邮电大学;国家电网有限公司
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：DNN划分方法及装置，该方法包括：根据物联网边缘服务器网络可用带宽信息和物联网边缘服务器计算资源信息确定DNN网络分层点信息；根据物联网边缘服务器服务响应时间和物联网云端服务器服务响应时间确定DNN网络退出点信息；根据所述DNN网络分层点信息和DNN网络退出点信息进行DNN划分。通过将深度学习网络分为两部分实现分层部署；确定DNN网络退出点，在减小服务延迟的同时减轻DNN模型的计算负担，从而有效提高服务响应时间，优化生产效率。
一种联网场景 dnn 划分方法装置

[发明专利]预测行人的移动的系统和方法-CN202110175303.7在审
发明人： K·曼加拉姆;李宽辉;A·D·盖登 -专利权人：丰田研究所股份有限公司
申请日： 2021-02-09 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：所述存储器包括初始轨迹模块、退出点预测模块、路径规则模块和调整模块。所述模块包含指令，当由所述一个或多个处理器执行时，所述指令使所述一个或多个处理器获得所述多个行人的轨迹，基于所述多个行人的轨迹，预测所述多个行人离开场景的未来退出点，基于所述未来退出点和地图的至少一个场景元素
预测行人移动系统方法

[发明专利]一种高速公路匝道合流区车辆自动换道决策系统及方法-CN202211021076.3在审
发明人：贺宜;李阳钊;吴超仲;巴继东;李泽 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G08G1/0967 文献下载
摘要：本发明车联网信息平台与车载设备实时采集交通信息数据；通过实时采集到的交通信息数据实时计算特征数据；通过实时采集数据和计算的实时特征数据计算自动驾驶车辆实时行程时间和自动驾驶车辆退出实时概率；通过动驾驶车辆行程时间和动驾驶车辆退出概率建立自动驾驶车辆退出点决策实时函数；将自动驾驶车辆退出点决策实时函数最大化作为优化目标,构建约束条件，使用粒子群算法求解最优退出决策点，在最优退出决策点执行换道。本发明降低危险换道行为引起的交通安全事故发生率，使得车辆更安全的换道退出匝道。
一种高速公路匝道合流车辆自动决策系统方法

[发明专利]导航数据车道连通信息的智能生成方法及装置、导航设备及方法-CN201710003907.7有效
发明人：孔维桢;张润泽;李娅;刘芳芳;张俊芳 -专利权人：北京四维图新科技股份有限公司
申请日： 2017-01-04 - 公布日： 2020-08-21 - 主分类号： G01C21/34 文献下载
摘要：一种导航数据车道连通信息的智能生成方法及装置，方法包括：将所有退出道路的进入点平移到进入道路的退出点处，计算进入道路与各退出道路之间的第一夹角，并根据第一夹角判断退出道路的道路转向关系；对进入道路的退出点和各个退出道路代表点进行连线，根据连线的第二夹角对建立并修正进入道路与退出道路的道路转向顺序；并生成及记录导航数据车道连通信息；根据进入道路的车道数与退出道路的车道数，为所述进入道路的车道分配对应的退出车道。本发明还利用道路代表点分离排序修正，算法效果与人工相同，效率与直接使用进入道路和退出道路夹角进行判断相当，并且依据转向箭头和车道数量等参数计算进入道路和退出道路的车道级连通关系，避免了导航连线交叉。本发明还适用于导航中进入道路和退出道路的引导计算。
导航数据车道连通信息智能生成方法装置设备

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