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- [发明专利]用于确定工业任务的AI模型的压缩率的方法和系统-CN202180059888.4在审
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弗拉迪米尔·拉夫里克;孟仰峤
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西门子股份公司
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2021-07-06
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2023-05-16
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G05B13/02
- 本发明涉及一种根据工业任务(任务1,...,k；任务k+1,...,k+n)的AI模型的运行时属性的要求集合来确定AI模型的压缩率r*的推荐系统和方法，其中对于该AI模型，将原始的参数数量(n)缩减为减少的参数数量(n*)。在第一阶段中，以多个不同的压缩率ri来压缩每个AI模型，其中在执行环境中执行每个压缩的AI模型，并且作为执行期间的第一结果，记录运行时属性，并且其中通过对第一结果的解析分析来计算每个AI模型的最优压缩率r*并将其存储在数据库或类似系统中。在第二阶段中，来自数据库的数据被用于训练附加的机器学习模型。在针对新任务(任务k+1,...,k+n)的新AI模型的第三阶段中，定义期望运行时属性的新集合，并且使用附加的机器学习模型来确定新AI模型相对于期望运行时属性的最优压缩率r*。
- 用于确定工业任务ai模型压缩率方法系统
- [发明专利]提供与分配给输入数据方法和系统的异常分数相关的警报-CN202180046563.2在审
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罗曼·艾希勒;弗拉迪米尔·拉夫里克
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西门子股份公司
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2021-06-30
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2023-03-28
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G05B23/02
- 为了改进地提供与分配给输入数据(140)的异常分数相关的警报，诸如使用异常检测模型(130)来检测传入数据(140)的分布漂移，建议了以下计算机实现的方法：接收与至少一个设备(142)相关的输入数据(140)，其中，输入数据(140)包括与至少N个可分离类别相关的传入数据批次X，其中，n∈1，……，N；使用N个异常检测模型Mn(130)来为与至少N个可分离类别相关的相应的传入数据批次X确定相应的异常分数s1，……，sn；将(经过训练的)异常检测模型Mn(130)应用于输入数据(140)以生成输出数据(152)，输出数据(152)适合于分析、监控、操作和/或控制相应的设备(142)；为相应的传入数据批次X确定一方面用于至少N个可分离类别的确定的相应的异常分数s1，……，sn与另一方面N个异常检测模型Mn(130)的给定的相应的异常分数S1，……，Sn之间的差异；如果其间的相应的确定的差异大于差异阈值，向用户、相应的设备(142)和/或连接到该相应的设备(142)的IT系统提供与确定的差异相关的警报(150)。
- 提供配给输入数据方法系统异常分数相关警报
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