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]一种硬件特性相关的深度模型计算图自动优化方法-CN202211175991.8在审
  • 林涵群;东东;姜宏旭;李波 - 北京航空航天大学
  • 2022-09-26 - 2022-12-02 - G06N3/04
  • 本发明公开了一种硬件特性相关的深度模型计算图自动优化方法,包括:按照预设规则将深度学习模型转换为中间表示;根据静态算子融合规则对中间表示进行第一次算子融合,形成复合子图;根据硬件资源对复合子图中的算子做并行化处理,进行第二次算子融合,形成聚合子图;对聚合子图进行跨边界优化处理;根据第一次算子融合和第二次算子融合的记录,形成原算子和融合后算子列表;基于原算子和融合后算子列表在目标硬件平台上构建代价模型,对融合效果进行评估;根据对融合效果的评估结果,对融合算子进行切分,将生成的子图作为算子层的切入生成代码;通过该方法可以在对深度学习编译器中的主流图进行优化时,减少人工成本,提高硬件资源利用率。
  • 一种硬件特性相关深度模型计算自动优化方法
  • [发明专利]实验室机电房用散热装置-CN202210604048.8在审
  • 高晓军;李龙飞;葛阳;东东;张银;宋传义 - 中国建筑第八工程局有限公司
  • 2022-05-30 - 2022-08-16 - H05K7/20
  • 本发明公开了一种实验室机电房用散热装置,包括安装箱(10)、冷凝器(11)、离心风机(12)、过滤箱(13)、支撑柱(15)、进气管(17)、进气罩(18)、出气管(23)、转动组件、调节组件和摆动组件;冷凝器、离心风机和过滤箱设置在安装箱内,离心风机的进气端通过出气管与过滤箱连通,离心风机的出气端通过出气管与冷凝器的进气端连通,冷凝器的出气端面向安装箱的一侧外部;支撑柱的下端通过转动组件可转动式安装在安装箱的另一侧外壁上,摆动组件通过调节组件可升降式设置在支撑柱的上端,进气罩设置在摆动组件上并通过进气管与过滤箱连通。本发明能调节进气罩的高度和方向,并能摆动抽气,从而提高机电房内的散热效果。
  • 实验室机电散热装置
  • [发明专利]支持自定义算子的多硬件目标深度模型优化部署架构-CN202111216615.4在审
  • 姜宏旭;东东;胡宗琦 - 北京航空航天大学
  • 2021-10-19 - 2022-01-14 - G06F8/30
  • 本发明公开了一种支持自定义算子的多硬件目标深度模型优化部署架构,前端导入模块将深度学习模型文件转换为Relay计算图表示;算子转换模块将Relay计算图表示中的Relay OP转换为硬件OP,输出带有硬件OP的Relay计算图表示;模型优化模块对带有硬件OP的Relay计算图表示中的计算图进行图优化操作,输出携带优化后的计算图和优化硬件OP的Relay表示;数据流优化模块对优化后的计算图表示部分进行硬件感知优化,形成计算图执行流;算子优选模块对优化后的硬件OP进行多模态表示和自动优选,输出算子代码;运行时模块加载相应多硬件编译库,将计算图执行流和算子代码,生成部署文件。
  • 支持自定义算子硬件目标深度模型优化部署架构
  • [发明专利]一种粗细粒度联合的神经网络剪枝方法-CN202111187212.1在审
  • 姜宏旭;朱雨婷;李波;张永华;东东;胡宗琦;从容子 - 北京航空航天大学
  • 2021-10-12 - 2021-12-28 - G06N3/08
  • 本发明公开了一种粗细粒度联合的神经网络剪枝方法,包括:对筛选出的候选滤波器进行组稀疏化训练,一定轮数后,将小于阈值的候选滤波器进行修剪;逐层对卷积核的重要性进行排序,并根据预先定义好的剪枝率逐层获得需要被剪枝的卷积核;以权重为单位,对卷积核进行正则化压缩,并在压缩过程中动态生成满足预先构建的模式判别函数的模式集;将每个卷积核匹配到所述模式集中该卷积核的最优模式;进行卷积核剪枝和模式剪枝;将需要被剪枝的参数置零,对模型进行硬剪枝;结合知识蒸馏方法对硬剪枝后的模型进行再训练和微调,得到剪枝后的最终模型。本发明能够充分发挥结构化和非结构化剪枝的优势,提高模型存储和推理效率,具有更高的硬件友好性。
  • 一种粗细粒度联合神经网络剪枝方法
  • [发明专利]基于云端模块化技术的模型开发方法、平台和智能终端-CN201910552176.0在审
  • 黄翊峰;东东;穆国栋 - 北京启瞳智能科技有限公司
  • 2019-06-25 - 2020-12-25 - G06F8/30
  • 本发明公开一种基于云端模块化技术的模型开发方法、平台和智能终端,该方法包括以下步骤:选择数据集并进行数据导入,将导入的数据进行可视化处理,以生成与数据对应的图形化文件;拖拽所述图形化文件,以生成TensorFlow或MXNET代码;将生成的代码与图形化文件的界面进行双向关联;以图形化文件的方式设置模型参数,并设置超参数后开始训练,在训练过程中实时查看智能终端的资源占用率和训练的准确度;结束训练,生成模型性能报告并将训练结果以安装包的形式发布在所述智能终端上。该方法将深度学习、机器学习的研发学习过程极简化,方便初学者的学习和理解,可应用于教育领域,清晰的层级结构也可帮助专业人员在检查代码时快速定位bug所在处,省时高效。
  • 基于云端模块化技术模型开发方法平台智能终端

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