专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种应用于5G最小二乘定位的自适应伪逆计算方法-CN202310505402.6在审
  • 冯洲武;赵昆;郑正奇 - 华东师范大学
  • 2023-05-06 - 2023-09-08 - G06F5/01
  • 本发明公开了一种应用于5G最小二乘定位的自适应伪逆计算方法,其特点是将伪逆算法、其预处理中使用的高资源占用模块的输入移位到除符号位的最高位为一,利用到该模块的资源,获得更高的精度,自适应伪逆计算具体包括:将矩阵A和A的转置求出、根据AAT矩阵求解其行列式|AAT|、通过自适应模块将1和|AAT|移位到最高为不为零、求解1/|AAT|和(AAT)‑1和求解A的伪逆(ATA)‑1AT等步骤。本发明与现有技术相比具有对广义矩阵进行求逆,通过自适应移位提高对计算时有效位数的利用,从而提高硬件求解器的资源利用,更好的满足5G计算延迟低、硬件资源消耗少的要求,达到节省硬件求解器的资源和提高精度的效果。
  • 一种应用于最小定位自适应计算方法
  • [发明专利]可变精密浮点加法器和减法器-CN202310609507.6在审
  • M·朗哈默尔 - 阿尔特拉公司
  • 2017-08-18 - 2023-08-18 - G06F5/01
  • 集成电路可以包括支持可变精度的浮点加法器。浮点加法器可以接收要相加的第一和第二输入,其中,第一和第二输入每个都具有尾数和指数。取决于指数的差以及正在执行加法还是减法,可以使用双路径浮点加法器架构将尾数和指数值分成近路径和远路径。尾数值可以是左对齐的,而粘接位是右对齐的。最大尾数的硬件可用于支持较小尾数的计算,而不使用额外的算法结构,仅具有一些多路复用和解码逻辑。
  • 可变精密浮点加法器减法
  • [发明专利]数据处理方法、存储介质及电子设备-CN202310280277.3在审
  • 余宗桥;许礼武;黄敦博 - 安谋科技(中国)有限公司
  • 2023-03-21 - 2023-05-23 - G06F5/01
  • 本发明涉及神经网络的技术领域,公开了一种数据处理方法、存储介质及电子设备,该方法包括:对多个第一算子的第一输出数据的定点数取值范围进行放大处理,得到多个第二输出数据,将多个第二输出数据输入第二算子,得到第二算子的第三输出数据;对第三输出数据的定点数取值范围进行转换处理,得到第四输出数据。在执行第二算子对应的运算之前,对多个第一算子的第一输出数据的定点数取值范围进行放大处理的转换,放大后得的多个第二输出数据不仅不会出现精度损失,还可以提高数据精度。并且,基于未出现精度损失且高数据精度的多个第二输出数据执行第二算子对应运算,可以确保第二算子输出数据的数据精度。
  • 数据处理方法存储介质电子设备
  • [发明专利]数据移位方法及装置以及相关产品-CN202111061491.7在审
  • 请求不公布姓名 - 中科寒武纪科技股份有限公司
  • 2021-09-10 - 2023-03-14 - G06F5/01
  • 本公开涉及一种数据移位方法及装置以及相关产品,所述产品包括组合处理装置,所述组合处理装置包括计算处理装置、接口装置、其他处理装置和存储装置。计算处理装置可包括一个或多个计算装置。计算处理装置可配置成执行用户指定的操作,计算处理装置可以实现为单核人工智能处理器或者多核人工智能处理器,或者,包括在计算处理装置内的一个或多个计算装置可实现为人工智能处理器核或者人工智能处理器核的部分硬件结构。通过使用以上组合处理装置,本公开可以提高相关产品在进行神经网络模型的运算时的运算效率。
  • 数据移位方法装置以及相关产品
  • [发明专利]一种基于模型压缩及量化的目标检测方法-CN202210496635.X在审
  • 李雪;李锐;张晖 - 山东浪潮科学研究院有限公司
  • 2022-05-09 - 2022-08-23 - G06F5/01
  • 本发明提供了一种于模型压缩及量化的目标检测方法,解决边缘端模型的体积问题。一种基于模型压缩及量化的目标检测方法,包括以下步骤:S1.获取要检测领域内的数据集,可以根据使用场景自主收集或者使用公开数据集;S2.使用浮点数数据完成常规神经网络的训练;S3.在前向传播过程中,折叠BN操作到卷积操作中,完成权重的统一量化,激活函数和模型参数都要量化到8bit,且没有浮点数的操作;S4.反向传播操作不变;S5.获取训练模型后,抽取模型数据,进行FP32转Int8的转换及存取;S6.边缘端设备部署量化后的模型;S7.在端侧利用模型对数据进行推理和分析。
  • 一种基于模型压缩量化目标检测方法
  • [发明专利]一种移位饱和同步处理的方法及其应用-CN202011084127.8有效
  • 黄鹏;丁晓兵;朱少华;冯潮斌 - 上海芯旺微电子技术有限公司
  • 2020-10-12 - 2021-08-10 - G06F5/01
  • 本发明公开了一种移位饱和同步处理的方法及其应用,步骤如下:产生移位MASK,移位后溢出位的选择信号产生,将移位溢出对应的位标记为1,其他位置标记为0;使用选择信号选择待移位的数据,如选择信号中某一位的MASK为1,则选取待移位的数据中的对应结果,反之则输出待移位数据的最高位;检测以上所得所有结果和待移位的数据的最高位,如待移位的数据的最高位为0时以上所得所有结果全为0,或者待移位的数据的最高位为1时以上所得所有结果全为1,则移位无溢出,反之则移位溢出。本发明的方法,逻辑清晰,步序简单,实现了移位与饱和判断的同步进行,提高了移位运行效率,极具应用前景。
  • 一种移位饱和同步处理方法及其应用
  • [发明专利]一种移位饱和处理方法及其应用-CN202011084145.6有效
  • 黄鹏;丁晓兵;朱少华;冯潮斌 - 上海芯旺微电子技术有限公司
  • 2020-10-12 - 2021-08-06 - G06F5/01
  • 本发明公开了一种移位饱和处理方法及其应用,步骤为:对待移位数据的每一位和其最高位进行同或运算,筛选出待移位数据中所有与最高位相同的位并将对应位置标记为1,其他位置标记为0,同时,产生移位MASK,产生移位后溢出位的选择信号,将移位溢出对应的位标记为1,其他位置标记为0;使用选择信号选择饱和判断预处理后得到的数据,如MASK为1,则选取饱和判断预处理后得到的数据中的对应结果,反之则强制输出1;检测所得所有结果是否全为1,如是则移位无溢出,反之则移位溢出即需饱和处理。本发明的方法,逻辑清晰,步序简单,实现了移位与饱和判断的同步进行,提高了移位运行效率,极具应用前景。
  • 一种移位饱和处理方法及其应用
  • [发明专利]数据移位方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN201910493204.6有效
  • 殷时友;顾希伟;彭飞 - 龙芯中科(合肥)技术有限公司
  • 2019-06-06 - 2021-08-03 - G06F5/01
  • 本发明实施例提供一种数据移位方法、装置、设备及计算机可读存储介质,该方法包括:接收字节移位宏指令,其中,所述字节移位宏指令包含待移位的源数据、移位位数、临时寄存器标识及目标寄存器标识,根据所述临时寄存器标识,确定与所述临时寄存器标识对应的临时寄存器,并将所述源数据存入与所述临时寄存器标识对应的临时寄存器中,根据所述移位位数对所述临时寄存器中的所有数据进行移位处理,并从经过所述移位处理后的临时寄存器的数据中提取源数据移位结果;将所述源数据移位结果存入与所述目标寄存器标识对应的目标寄存器中。本发明实施例能够有效简化按字节对数据进行移位的实现代码,降低代码的冗余度,降低维护成本。
  • 数据移位方法装置设备计算机可读存储介质
  • [发明专利]调制处理装置及方法-CN201910398463.0有效
  • 孙一松;李桓;郭晨;王东琳 - 北京思朗科技有限责任公司
  • 2019-05-14 - 2021-01-12 - G06F5/01
  • 本发明公开了一种调制处理装置及方法,其中,调制处理装置包括:外缓存模块,用于存储待调制的原始数据;字节读取模块,用于按照预设位数从外缓存模块存储的原始数据中读取待处理数据;字节移位模块,用于根据调制阶数对待处理数据进行移位处理,得到中间处理数据;字节按位与逻辑运算模块,用于将中间处理数据和预设常数进行按位与运算,得到待调制数据;查询模块,用于根据映射表和待调制数据查询对应的复数数据。该技术方案能够以比特为操作单位进行调制处理,有效地实现了比特级的待调制数据的读取处理,结合映射表对待调制数据对应的复数数据进行查询,有效地提高了复数数据的查询效率,极大地提高了调制处理效率。
  • 调制处理装置方法
  • [发明专利]用于神经网络的数据压缩-CN202010192465.7在审
  • D·R·加西亚·加西亚 - 辉达公司
  • 2020-03-18 - 2020-09-25 - G06F5/01
  • 本申请提供了一种用于神经网络的数据压缩。用于生成数据集的代表值的系统和方法,通过首先压缩数据集中的一部分值来确定第一公共值以及进一步压缩这一部分值的子集来确定第二公共值。代表值是通过取第一公共值和第二公共值之间的差生成的,其中代表值对应于第一和第二公共值与该一部分值的子集内的每个值之间的数学关系。相比于第一和第二公共值,代表值需要更少的存储。
  • 用于神经网络数据压缩
  • [发明专利]一种基于正交伪随机相位编码的光场并行计算装置及方法-CN201610450963.0有效
  • 符建 - 符建
  • 2016-06-20 - 2019-02-22 - G06F5/01
  • 本发明公开一种基于正交伪随机相位编码的光场并行计算装置及方法,其特征为一束相干光经过分束器分成若干个相干光束,每一个相干光束被相位调制器调制上一个伪随机相位编码以示区分,经过哈德玛德型模式控制器,得到初始叠加态,叠加初态在由模式控制器、光开关、分束器、合束器等构成的门阵列得到最终叠加态,通过一种基于轮询机制的相干检测方法,得到表示的状态;这种方法采用光场两个正交模式(偏振模式或者横向模式)当作0和1的编码,在计算中保持场的叠加性,利用伪随机相位编码区分不同的光场实现不同的计算位,能够得到和量子计算相类似的并行计算功能。
  • 一种基于正交随机相位编码并行计算装置方法

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