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[发明专利]一种高效运行深度学习任务的卷积运算优化方法及系统-CN202010168033.2有效
发明人：刘宁;罗旸泽 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-03-11 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种高效运行深度学习任务的卷积运算优化方法及系统，方法包括输入图片参数和卷积核参数，并对图片参数和卷积核参数进行分割，得到图片子张量和卷积核子张量，将分割后的子张量复制到高速存储器，对存储在L1缓存的子张量进行卷积操作，对卷积操作后的子张量按矩阵分块算法的组装步骤组装起来，得到最终结果。通过根据不同嵌入式平台的硬件参数而调整的矩阵和张量分块策略，能够使整个运算过程，其运算数据更多地从高速存储器获得，而非低速存储，增加运算速度；同时，通过一个合理的所处嵌入式平台汇编级优化的策略，使运算更能利用平台自身的潜力，进一步增加运算速度；此外，采用矩阵分块策略，使实现成本更低。
一种高效运行深度学习任务卷积运算优化方法系统

[发明专利]一种基于特征融合的室内定位方法、系统及终端-CN201910993680.4在审
发明人：闫高峰;何维;黄健军;彭湘阳;罗旸泽;牛群;何涛 -专利权人：广州纳斯威尔信息技术有限公司
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于特征融合的室内定位方法、系统及终端，移动设备上第一应用程序在室内中的路线上收集第一数据，并存储到服务器的数据库中，服务器根据第一数据训练预测神经网络，预测神经网络用于为客户端的查询提供预测结果；客户端上的第二应用程序启动后将收集到的第二数据发送给所述服务器；服务器根据接收到的第二数据和预测神经网络确定定位导航结果。采用移动设备对室内的数据进行收集，根据收集的数据实现对预测神经网络的训练。当用户通过向服务器上报数据请求定位时，由于预测神经网络在训练数据上来学习多个具有差异的模型，然后将它们组合在一起，得到更加准确的估计结果。
神经网络服务器预测第一数据移动设备室内应用程序启动定位导航估计结果上报数据室内定位数据实现特征融合训练数据应用程序预测结果客户端数据发数据库存储终端查询客户申请学习