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[实用新型]一种鱼糕调料添加装置-CN202223331907.5有效
发明人： 赖志权 -专利权人： 赖志权
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： B01F31/441 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种鱼糕调料添加装置，包括盒体，所述盒体顶端固定连接有固定板，固定板顶端固定连接有马达，马达的输出轴贯穿固定板和盒体，所述马达的输出轴上固定连接有转动管，所述转动管底端滑动连接有滑动杆，所述滑动杆与转动管之间设有弹力机构，所述转动管外部固定连接有第一固定环，所述第一固定环外部两侧均固定连接有第一搅拌片，所述滑动杆外部固定连接有第二固定环，第二固定环两侧外部均固定连接有第二搅拌片，第二搅拌片一侧开设有矩形凹槽，第二搅拌片在矩形凹槽处通过转轴转动连接有转动轮。本实用新型通过马达带动滑动杆在搅拌调料时不断翻动调料，避免了调料由于外界因素产生结块从而引起下料不便的情况发生。
一种调料添加装置

[发明专利]一种基于NUMA亲和性的FFT卷积算法并行实现方法及系统-CN202111000202.2有效
发明人：王庆林;梅松竹;郝若晨;李东升;姜晶菲;赖志权;黄显栋;刘杰 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F7/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于NUMA亲和性的FFT卷积算法并行实现方法及系统，方法包括：对输入数据进行快速傅里叶转换，并将第一快速傅里叶转换结果存储至指定的非一致性内存访问结点上；对权重进行快速傅里叶转换，并将第二快速傅里叶转换结果存储至指定的非一致性内存访问结点上；基于第一快速傅里叶转换结果和第二快速傅里叶转换结果实现非一致性内存访问级和多核级并行复数矩阵乘，并将复数矩阵乘的结果平均分布到所有非一致性内存访问结点上；基于复数矩阵乘的结果进行快速傅里叶逆转换，得到快速傅里叶卷积算法的输出。本发明能够显著降低NUMA架构上FFT卷积计算过程中的远程内存访问开销，提升NUMA架构上的FFT卷积的性能。
一种基于 numa 亲和性 fft 卷积算法并行实现方法系统

[发明专利]用于流式图处理的图存储方法及装置-CN201911178913.1有效
发明人：李东升;贾孟涵;赖志权;陈易欣 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本申请涉及一种用于流式图处理的图存储方法及装置。所述方法包括：获取数据集中待存储数据对应的三元组数据；三元组数据包括：主语实体、实体关系以及宾语实体；通过流式图的第一数组存储主语实体，通过流式图的第二数组存储实体关系，以及通过流式图的数组链存储宾语实体，得到数据集对应的图数据；其中，第一数组中的数组元素指向所述第二数组，第二数组中的数组元素指向一个数组链。采用本方法能够保证正确率的情况下，满足低存储开销和高吞吐量的需求。
用于流式图处理图存方法装置

[实用新型]一种鱼糕切片装置-CN202223331927.2有效
发明人： 赖志权 -专利权人： 赖志权
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： B26D1/06 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种鱼糕切片装置，包括支撑杆，所述支撑杆顶端固定连接有传送带装置，所述传送带装置顶端固定连接有U形架，所述U形架开设有条形通孔，所述U形架在条形通孔上方处固定连接有电动推杆，所述电动推杆的输出端上固定连接有移动槽，所述移动槽底端固定连接有三角刀片，所述三角刀片顶端两侧均开设有渗漏孔，所述U形架两侧内壁均固定连接有L形杆，L形杆一端贯穿移动槽，所述移动槽内部开设有空腔，所述L形杆底端固定连接有若干个锥形橡胶环。本实用新型通过电动推杆不断往复推送三角刀片，使L形杆与三角刀片不断配合，移动槽内部的润滑液可以随着三角刀片的间歇运动，起到了间歇润滑的作用，提高了资源的利用率。
一种切片装置

[发明专利]一种自然语言处理方法、装置、设备及可读存储介质-CN202010542341.7有效
发明人： 赖志权;杨越童;李东升;蔡蕾;张立志;冉浙江;梅松竹;王庆林 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本发明公开了一种自然语言处理方法，该方法包括以下步骤：接收待处理自然语言信息；将待处理自然语言信息输入到目标自然语言处理模型中；其中，目标自然语言处理模型为通过模型平均的模型聚合算法进行分布式训练得到；利用语言处理模型对待处理自然语言信息进行相应的自然语言理解或自然语言生成操作。应用本发明实施例所提供的技术方案，提高了语言处理模型进行自然语言处理的准确性和处理效率。本发明还公开了一种自然语言处理装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。
一种自然语言处理方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种基于语法依存信息的文本事件抽取方法及装置-CN202010412904.0有效
发明人：乔林波;李东升;孙涛;赖志权;黄震;冯大为;陈易欣;王庆林;梅松竹;符永铨;阚志刚;冯琳慧;翟琪;唐宇;韩毅 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本发明公开一种基于语法依存信息的文本事件抽取方法及装置，该方法步骤包括：S1.获取原始非结构化文本数据中各条待处理语句，并提取各条待处理语句的分布式表示向量；S2.获取各条待处理语句中各个单词之间的语法依存关系信息，构建得到各个单词之间的语法依存关系树；S3.根据各条待处理语句的分布式表示向量以及各个单词之间的语法依存关系树使用图神经网络进行迭代，提取得到各个单词的具有语法依存信息的特征向量；S4.使用步骤S3提取得到的特征向量进行事件抽取，得到事件抽取结果。本发明能够充分挖掘上下文语义信息进行事件抽取，具有实现方法简单、抽取精度高等优点。
一种基于语法依存信息文本事件抽取方法装置

[发明专利]一种众核芯片功耗估算方法、装置、设备及可读存储介质-CN202010542339.X有效
发明人： 赖志权;李东升;梅松竹;王庆林;黄震;乔林波 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种众核芯片功耗估算方法，该方法包括以下步骤：获取待估算众核芯片进行程序执行时各CPU核的时钟频率、供电电压、以及每时钟周期指令数，得到各CPU核分别对应的指标组；将各指标组输入到功耗估算模型；其中，功耗估算模型为通过对预获取的时钟频率样本集、供电电压样本集、每时钟周期指令数样本集进行拟合训练得到；利用功耗估算模型基于各指标组对待估算众核芯片进行功耗估算操作，得到功耗估算结果。应用本发明实施例所提供的技术方案，较大地提高了众核芯片功耗估算的准确性。本发明还公开了一种众核芯片功耗估算装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。
一种芯片功耗估算方法装置设备可读存储介质

[发明专利]基于正交注意力机制的层次化压缩图匹配方法及系统-CN202010617255.8有效
发明人：李东升;刘苧;蹇松雷;赖志权;刘锋;陈易欣;黄震 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-07-01 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于正交注意力机制的层次化压缩图匹配方法及系统，包括获取拟匹配的大图数据对，对大图数据进行预处理；根据历史图库训练基于正交注意力机制的大图匹配模型；将预处理后的图数据对输入图匹配模型得到匹配结果并输出。本发明在获取图向量的过程中使用图注意力网络对图进行降维训练，对点向量进行更新，使得点向量能更好地表达图拓扑结构及节点信息，然后将降维后的点向量及邻接矩阵输入正交注意力网络进行图规模压缩，通过逐层压缩使得图信息的提取更加细致，最终获得了更为精确的图向量，进而通过压缩后的精确图向量进行图匹配，有利于图匹配结果的准确性，并且计算量小，计算更加快速准确。
基于正交注意力机制层次压缩匹配方法系统

[发明专利]一种数据管理方法、系统、设备和存储介质-CN202211496502.9有效
发明人：梅松竹;赖志权;李东升;王庆林;李荣春;苏华友;魏妮 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据管理方法、系统、设备和存储介质，特别是涉及一种数据管理方法，包括：根据第一用户的数据分享请求，判断所述第一用户是否具备数据分享权限，若是，则：根据所述数据分享请求，生成数据分享信息；将所述数据分享信息发送至第二用户；根据所述数据分享信息，获取密文数据；获取第一秘钥，并利用所述第一秘钥对所述密文数据进行解密，得到第一解密数据；判断所述第二用户是否具备数据获取权限，若是，则：获取第二秘钥，并利用所述第二秘钥对所述第一解密数据进行解密，得到第二解密数据；将所述第二解密数据发送至所述第二用户；本申请方案，能在保证云存储数据安全的前提下，实现数据的安全分享。
一种数据管理方法系统设备存储介质

[发明专利]一种资源调度方法、装置和系统-CN202010614480.6有效
发明人：梅松竹;王庆林;赖志权;黄震;李东升;苏华友;魏妮 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请提供一种资源调度方法，包括：获取深度学习作业的作业程序，将作业程序进行转换，得到计算图中间表示；将计算图中间表示进行分割得到子图集合；对子图集合进行包装，得到各类加速器对应的工作负载镜像；根据预设的加速器能力信息、用户提交的服务水平条件和资源池的信息，从加速器集群中确定目标加速器，发送对应的工作负载镜像至目标加速器。本申请利用计算图中间表示对不同框架的作业程序进行统一抽象，基于计算图中间表示得到多种工作负载镜像，综合加速器能力信息、服务水平条件和资源池的信息，确定目标加速器并对其分配相应的工作负载镜像，合理的利用加速器资源，提高使用效率。本申请提供了具有上述有益效果的资源调度装置和系统。
一种资源调度方法装置系统

[发明专利]一种基于网络化的个性化学习装置-CN202110512623.7有效
发明人：余楷鑫;林振德;赖志权 -专利权人：广州市机电高级技工学校（广州市机电技师学院、广州市机电高级职业技术培训学院）
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F1/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网络化的个性化学习装置，其结构包括：四轮磁带电板、插销弧罩槽、显示屏板、按键盘、手持胶套块，本发明实现了运用四轮磁带电板与显示屏板相配合，通过扇刷继电轮与磁带绕压轮在形成四位轮牵开的磁条包裹度中内部装夹继电单片机板座保留活动间隙的操作效果，提升引脚柱杆分接抗干扰和分节点电信号输入输出显示屏的整合操作，保障后续的磁带绕压轮轮引流畅度和编码持续更新辊压，让基于网络化个性化学习的系统教学程序适配学生的兴趣爱好，提升整体的设备养护度和四位轮引架护度，完善设备防护功能性和耐用度。
一种基于网络化个性化学习装置

[发明专利]基于图卷积网络的Spark作业时间预测方法和装置-CN201911187393.0有效
发明人：李东升;胡智尧;赖志权;梅松竹 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于图卷积网络的Spark作业时间预测方法和装置。所述方法包括：获取Spark作业的有向无环图，根据有向无环图中每个算子的操作信息，构建每个算子的多元向量，以此得到节点属性矩阵，将节点属性矩阵输入图卷积网络，输出算子执行时间，根据算子执行时间和每个算子实际执行时间，得到图卷积网络的损失函数，根据损失函数，反向传播训练图卷积网络，将节点属性矩阵输入训练好的图卷积网络，提取卷积层输出，得到算子的图状依赖关系的依赖特征值，提取Spark作业中的显式特征值，将显式特征值与依赖特征值进行拼接，得到样本特征，根据样本特征和损失函数训练得到预测模型，根据预测模型预测Spark作业时间。采用本方法能够提高时间预测的准确性。
基于图卷网络 spark 作业时间预测方法装置

[发明专利]一种面向推荐平台的RPA数据采集方法-CN202111359478.X有效
发明人：黄震;金持;窦勇;赖志权;李东升;汪昌健 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向推荐平台基于RPA技术的数据采集方法，目的是解决传统基于RPA的数据采集方法流程正确性难以保障，异常情况无法判断的问题。技术方案是：构建由由客户端、数据整编模块、推文采集模块、模板匹配模块、博主采集模块、流程日志E、目标数据池A以及主题标签数据池S构成的面向推荐平台的RPA数据采集系统。根据用户需要面向推荐平台对界面元素进行定位、对主题关键词进行筛选，实现自动化的数据下载、整编，并将全流程记录至流程日志以供用户回溯。采用本发明能筛选出用户需要的博主及噪音推文，得到清洁度较高的细粒度数据集，不需要额外做数据处理，减少了流程异常等问题的发生，有效提升数据采集的效率及准确度。
一种面向推荐平台 rpa 数据采集方法

[发明专利]自然语言处理模型的并行计算方法、装置、设备及介质-CN202210026412.7在审
发明人： 赖志权;叶翔宇;李东升;黄震;梅松竹;乔林波 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种自然语言处理模型的并行计算方法、装置、设备及介质；在本方案中，不同计算节点组内的多个计算设备通过流水线并行方式进行训练，不同计算节点组间使用数据并行方式进行梯度共享，该方式可将流水线并行控制在一定的结点数量中，避免大规模计算结点训练中，流水线过度划分带来的性能下降的问题，可有效适用于大规模网络模型在大规模计算结点上的并行训练。并且，本方案将计算节点组间同步通信隐藏在流水线并行计算过程中，使得在迭代计算结束后，各计算结点组可尽快进入下一次迭代计算，通过该方式，可在确保自然语言处理模型的处理效果的基础上，减少自然语言处理模型训练的计算时间，提高分布式训练的效率。
自然语言处理模型并行计算方法装置设备介质

[发明专利]一种图神经网络数据采样方法、装置、设备及存储介质-CN202111354483.1在审
发明人：李东升;张立志;赖志权;刘锋;黄震;乔林波;梅松竹;牛新 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-11-16 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种图神经网络数据采样方法、装置、设备及存储介质；在本方案中，通过对原图数据集的各顶点进行聚类，并根据训练顶点的聚类类别进行排序的方式，使得采样进程在采样时，可在同一聚类内对一批训练顶点同时进行采样，从而提高采样的数据局部性；并且，由于同一个聚类内的训练顶点通常有更相似的属性，是紧密连接的部分，而不同聚类之间的连接很少，因此在同一个聚类内扩展的邻域顶点集中在相同的聚类内，相同聚类内的顶点在存储上是接近的，从而可以提高采样的数据局部性，并且限制邻域扩展的范围，提高子图采样的效率。
一种神经网络数据采样方法装置设备存储介质

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