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]节点间通信方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310640711.4有效
  • 赵谦谦;阚宏伟;郝锐;肖麟阁 - 苏州浪潮智能科技有限公司
  • 2023-06-01 - 2023-08-18 - G06F15/173
  • 本申请提供节点间通信方法、装置、电子设备及存储介质。包括:获取现场可编程门阵列的列表;根据列表将现场可编程门阵列虚拟化得到第一源节点和第一目标节点;获取第一源节点和第一目标节点之间的申请描述符,其中,申请描述符包括第一源节点和第一目标节点的内存地址;根据第一源节点的内存地址获取第一源节点的身份信息,根据第一目标节点的内存地址获取第一目标节点的身份信息;根据第一源节点的身份信息和第一目标节点的身份信息,通过远程直接存储器访问模块对第一源节点和第一目标节点执行通信动作。由于本申请提供的节点间通信方法依赖RDMA模块执行第一源节点和第一目标节点间的通信动作,不需要CPU参与,提高了节点间通信效率。
  • 节点通信方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种深度学习模型的FPGA加速执行方法及相关装置-CN202010471493.2有效
  • 赵谦谦;阚宏伟;朱克峰 - 浪潮(北京)电子信息产业有限公司
  • 2020-05-29 - 2023-06-23 - G06F9/50
  • 本申请公开了一种深度学习模型的FPGA加速执行方法,包括:FPGA云服务器根据模型计算量和FPGA板卡计算量对待执行的深度学习模型进行拆分处理,得到深度学习模型中所有卷积核的拆分配置数据;根据拆分配置数据将深度学习模型中的卷积核部署至对应的FPGA板卡,得到多个待执行FPGA板卡;控制多个待执行FPGA板卡执行深度学习模型计算操作。通过将深度学习模型中的所有卷积核拆分至对应的FPGA板卡中进行计算操作,实现将模型拆分计算,而不是在少数几个FPGA板卡中加载过多的计算功能,避免产生硬件浪费,提高硬件性能的利用率。本申请还公开了一种深度学习模型的FPGA加速执行装置、服务器以及计算机可读存储介质,具有以上有益效果。
  • 一种深度学习模型fpga加速执行方法相关装置
  • [发明专利]计算引擎通信方法及装置-CN202211347106.X在审
  • 阚宏伟;肖麟阁;赵谦谦;郝锐 - 广东浪潮智慧计算技术有限公司
  • 2022-10-31 - 2023-04-28 - G06F9/54
  • 本申请公开了计算引擎通信方法及装置,应用于计算引擎通信技术领域,包括:获取主机端计算引擎发送的设备端程序数据;其中,所述设备端程序数据为对包含通信函数以及计算任务函数的程序代码编译得到的程序数据,所述通信函数为基于通信需求创建的函数;利用设备端计算引擎执行所述设备端程序数据,基于所述计算任务函数对目标数据进行计算以得到计算结果,并基于所述通信函数将所述计算结果发送至目标接收端,以实现所述设备端计算引擎与所述目标接收端中计算引擎之间的通信。能够避免主机端计算引擎分配通信任务,释放主机端计算引擎的算力,并且,适应于同一节点内不同计算引擎以及不同节点之间计算引擎的通信场景。
  • 计算引擎通信方法装置
  • [发明专利]一种数据传输方法、装置、电子设备和介质-CN202111447979.3在审
  • 赵谦谦;阚宏伟;王彦伟 - 浪潮电子信息产业股份有限公司
  • 2021-11-30 - 2022-04-12 - G06F15/163
  • 本申请实施例公开了一种数据传输方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质,将待处理数据的梯度矩阵划分为多个固定长度的数据集;按照设定的筛选粒度,从每个数据集中筛选出预设个数的梯度数值。将筛选出的梯度数值组合为目标数据集;基于梯度数值在梯度矩阵中的位置,确定出每个目标数据集对应的梯度掩码。将目标数据集及其对应的梯度掩码传输至对端设备,对端设备可以根据梯度掩码将目标数据集还原至对应的位置,从而可以重构出梯度矩阵。通过设置筛选粒度实现对梯度矩阵的压缩,以及基于梯度掩码实现对目标数据集的还原,既降低压缩后的梯度矩阵的稀疏度,又能够保证压缩后的梯度矩阵是原始梯度矩阵的有效近似。
  • 一种数据传输方法装置电子设备介质
  • [发明专利]人脸识别方法、装置、服务器和计算机可读介质-CN201910419484.6有效
  • 赵谦谦 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2019-05-20 - 2022-02-25 - G06V40/16
  • 本公开提供一种人脸识别方法及装置,先确定待处理人脸图像中的肤色区域,并确定包括每个肤色区域的最小矩形区域在待处理图像中的位置,然后将各矩形区域拼接形成第二图像,并确定各矩形区域在第二图像中的位置,利用人脸识别模型从各矩形区域中识别出人脸区域并确定出人脸区域在第二图像中的位置,最后再根据人脸区域在第二图像中的位置、各矩形区域在第二图像中的位置和各矩形区域在待处理人脸图像中的位置,将人脸区域的位置映射到待处理人脸图像中,从而确定人脸区域在待处理人脸图像中的位置;本公开针对仅包括肤色区域的图像进行人脸识别,可以大幅提高人脸识别的效率,提高人脸识别检测的速度。本公开还提供一种服务器和计算机可读介质。
  • 识别方法装置服务器计算机可读介质
  • [发明专利]基于Tensorflow框架的深度学习训练方法-CN202111163121.4在审
  • 赵谦谦;阚宏伟;王彦伟 - 浪潮电子信息产业股份有限公司
  • 2021-09-30 - 2022-02-08 - G06N3/08
  • 本申请提供一种基于Tensorflow框架的深度学习训练方法,包括:接收深度学习训练请求;将深度学习训练请求对应的FPGA板卡虚拟为本地FPGA节点;将本地FPGA节点注册为Tensorflow框架对应的VFPGA设备;配置VFPGA设备的前向算子和反向算子,并编译前向算子和反向算子得到FPGA的bit文件;烧写bit文件到本地FPGA节点,生成本地FPGA节点对应的FPGA设备;利用FPGA设备执行深度学习训练。本申请降低了通信时延,从而提高了深度学习训练效率。本申请还提供一种基于Tensorflow框架的深度学习训练系统、FPGA板卡、计算机可读存储介质和电子设备,具有上述有益效果。
  • 基于tensorflow框架深度学习训练方法
  • [发明专利]人脸图像曝光亮度补偿方法及装置-CN201910419580.0有效
  • 赵谦谦 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2019-05-20 - 2021-07-20 - H04N5/232
  • 本公开提供一种人脸图像曝光亮度补偿方法及装置,通过确定待处理人脸图像中的肤色区域,并确定肤色区域的轮廓,根据灰度图像中肤色区域的亮度和待处理人脸图像的亮度确定补偿系数,并根据补偿系数调整待处理人脸图像的亮度,可以获取到适合肤色的曝光参数,并将图像中肤色区域的亮度调整至最优亮度,最大程度满足肤色的曝光,进而可以得到肤色亮度正常的图像。本公开的技术方案,针对图像中肤色区域的亮度状态进行亮度补偿,可以突出肤色区域,尤其适用于逆光和顺光强光场景;而且,本公开的技术方案可以自动识别图像中的肤色区域,可以适用于不同场景下的人脸图像,适用范围更加广泛。本公开还提供一种服务器和计算机可读介质。
  • 图像曝光亮度补偿方法装置

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