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[发明专利]深度学习分布式训练适配方法和装置-CN202110869682.X有效
发明人：于子淇;林立翔;游亮;龙欣;张尉东;卓钧亮 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F8/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种深度学习分布式训练适配方法，包括：对深度学习算法的原始代码块进行语义分析，得到原始代码块对应的分布式训练的功能类别；根据所述原始代码块对应的分布式训练的功能类别和预设的正则库，对所述原始代码块进行正则匹配，得到分布式框架代码的模板文件；对所述布式框架代码的模板文件进行渲染，得到最终的深度学习分布式训练代码。采用上述方法，以解决现有技术的深度学习分布式训练适配方法存在效率低的问题。
深度学习分布式训练配方装置

[发明专利]数据处理系统、数据处理方法及电子设备-CN202210220408.4在审
发明人：于子淇;林立翔;游亮;龙欣;张尉东;卓钧亮;戚余航;刘思超 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F8/65 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种数据处理系统、数据处理方法及电子设备。其中，数据处理系统包括：第一客户端在确定本地数据在服务端侧有版本更新时，基于本地配置信息向服务端发送版本更新请求；服务端确定目标版本数据；根据版本更新请求中包含的配置信息，确定目标版本数据对应的编译文件；将编译文件的地址信息反馈至第一客户端；第一客户端基于地址信息从服务端获取编译文件；将编译文件存入本地缓存库以完成更新。因本实施例在数据版本升级时，服务端根据客户端的配置信息动态编译生成的编译文件(如可执行文件)，是为客户端设备量身定制的，没有冗余信息，文件体积小；并且本方案是以编译文件形式进行更新的，实现了轻量级的数据版本更新。
数据处理系统数据处理方法电子设备

[发明专利]数据加、解密方法及计算机存储介质-CN202210039481.1在审
发明人：于子淇;林立翔;游亮;龙欣;张尉东;卓钧亮;戚余航;刘思超 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F21/14 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种数据加、解密方法及计算机存储介质，其中，数据加密方法包括：获取待加密的动态解释型语言代码及所述代码对应的语法树；对所述语法树进行代码混淆，获得初始加密语法树；对所述初始加密语法树进行针对节点访问的第一加密处理和针对内容访问的第二加密处理，获得再加密语法树；针对所述再加密语法树进行基于语法树的混淆转换处理，获得增强加密语法树；基于所述增强加密语法树，生成所述代码对应的加密代码。通过本申请实施例，极大提升了对动态解释型语言代码的安全保护。
数据解密方法计算机存储介质

[发明专利]保护代码安全的方法及装置-CN202111603927.0在审
发明人：于子淇;林立翔;游亮;龙欣;张尉东;卓钧亮;戚余航;刘思超 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F21/12 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种保护代码安全的方法，包括：服务端响应于第一用户基于其客户端发出的请求，获取与该请求对应的原始代码；所述服务端利用所述第一用户的标识信息，基于所述原始代码进行加密处理，得到加密数据，并将所述加密数据发送至所述客户端；所述客户端调用解释器利用所述第一用户的标识信息对所述加密数据进行解密处理，得到解密数据；所述客户端基于所述解密数据，确定与所述原始代码对应的代码文件，并调用所述解释器执行所述代码文件。
保护代码安全方法装置

[发明专利]实现远程训练的方法及装置-CN202111545018.6在审
发明人：于子淇;林立翔;游亮;龙欣;张尉东;卓钧亮;戚余航;刘思超 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种实现远程训练的方法，此方法中包括：客户端运行用于执行模型训练任务的目标训练代码；客户端响应于运行所述目标训练代码产生的对服务器的调用，生成远程训练请求，并将其发送至服务器，所述远程训练请求包括针对所述模型训练任务输入的集群参数；所述服务器根据所述集群参数，申请并配置资源池中的集群资源，得到目标集群；所述目标集群响应于所述客户端运行所述目标训练代码产生的远程方法调用RMI，执行所述模型训练任务中的计算任务。
实现远程训练方法装置

[发明专利]一种长寿命的电子信息抗干扰装置-CN202110521590.2在审
发明人：赵晨;张尉东;董晨;刘臻;俞芳 -专利权人：浙江万里学院
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： H05K5/02 文献下载
摘要：本发明提供一种长寿命的电子信息抗干扰装置，涉及电子信息技术领域。该电子信息抗干扰装置，包括干扰装置本体，所述抗干扰装置本体的底部中心位置内壁上滑动连接有移动板，所述移动板的顶部中心处固定连接有支柱，所述支柱的后侧中心位置固定连接在电动伸缩杆的前端。通过电动伸缩杆推动支柱，安装板跟随支柱移动出抗干扰装置本体内部，通过推杆向安装板外侧推动，推杆带动固定板和支杆压缩弹簧，便于放入电子设备，电机带动转动板上的扇叶转动，对抗干扰装置内部进行散热，热气通过通风口排出，散热效率良好，风机和制冷器向内部输送冷气，对内部元件进行冷气，防止温度过高损坏元件，从而影响使用寿命，值得大力推广。
一种寿命电子信息抗干扰装置

[发明专利]基于蛋白质折叠测算蛋白质结构的集群并行计算加速方法-CN201711439963.1有效
发明人： 张尉东;陈一峯;张明悦 -专利权人：北京大学
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明公布了一种集群并行计算加速方法，针对蛋白质折叠过程构建能量约束模型，在异构集群计算机上对计算的迭代过程进行并行加速；包括：将蛋白质折叠计算的近似计算划分为多个计算任务，每个节点根据本地计算任务和数据备份进行求解，期间不进行数据同步；当节点执行完多个时间步后进行数据同步；本节点计算任务的结果同本地数据备份比较，若发生改变，则以广播的方式在集群中传播数据，通知集群所有主机将本地备份进行更新，从而实现基于蛋白质折叠测算蛋白质结构的并行计算加速。本发明能够提高蛋白质折叠测算蛋白质结构求解的计算速度与精度，减少计算过程中的通信开销，节省计算资源。
基于蛋白质折叠测算结构集群并行计算加速方法

[发明专利]一种行人属性识别方法、装置、存储介质及终端-CN201911167625.6在审
发明人：王弯弯;张尉东;黄晓峰;殷海兵;贾惠柱 -专利权人：浙江省北大信息技术高等研究院;杭州未名信科科技有限公司
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种行人属性识别方法、装置、存储介质及终端，所述方法包括：获取目标行人图像；将所述目标行人图像输入至预先训练的行人属性识别模型中，所述行人属性识别模型是基于第一数据样本和第二数据样本训练生成，所述第二数据样本是将所述第一数据样本输入到预先训练的风格迁移模型中所生成；输出所述目标行人图像对应的各属性值。因此，采用本发明实施例，由于第二数据样本是将第一数据样本输入至风格迁移模型中生成的，利用相似度高的数据样本对行人属性识别模型进行训练后，当使用行人属性识别模型进行行人属性识别时输出的行人图像对应的各属性值将会更加准确。
一种行人属性识别方法装置存储介质终端

[发明专利]目标跟踪方法及装置-CN201911137463.1在审
发明人：袁越;张尉东;黄晓峰;殷海兵;贾惠柱 -专利权人：浙江省北大信息技术高等研究院;杭州未名信科科技有限公司
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标跟踪方法及装置，为了解决现有技术存在的特征鲁棒性不足的问题，本发明在满足实时跟踪速度的前提条件下，通过设计浅层网络和对应的浅层滤波层，及深层网络和对应的深层滤波层，由此通过浅层特征和深层特征的结合实现目标跟踪。由于浅层滤波层能够对目标精准定位，深层滤波层能够提升跟踪的鲁棒性。在满足实时跟踪速度的前提条件下，通过设计浅层网络和对应的浅层滤波层，及深层网络和对应的深层滤波层，由此通过浅层特征和深层特征的结合实现目标跟踪。由于浅层滤波层能够对目标精准定位，深层滤波层能够提升跟踪的鲁棒性，因此本发明可以解决现有技术存在的特征鲁棒性不足的问题。
目标跟踪方法装置

[发明专利]一种步态识别方法及系统-CN201911056585.8在审
发明人：谌檀越;张尉东;黄晓峰;殷海兵;贾惠柱 -专利权人：浙江省北大信息技术高等研究院;杭州未名信科科技有限公司
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种步态识别方法及系统，包括：对训练集中的图像序列进行预处理，输入至待训练模型进行降采样和特征提取，得到全局聚合特征和局部聚合特征；对全局聚合特征和局部聚合特征进行水平、垂直金字塔分片和池化，得到多个分片特征，计算多种损失；使用多种损失反向传播训练模型，得到训练好的识别模型；对待识别图像序列进行预处理后输入识别模型，得到待识别步态特征向量；使用相似度度量进行匹配，识别行人。通过减少降采样次数，从而保留了行人轮廓图更完整的信息，联合水平金字塔分片和垂直金字塔分片的方法，同时采用多种损失函数，对于视角敏感问题和行人姿态变化问题具有更强的鲁棒性，能够达到更高的识别精度。
一种步态识别方法系统

[发明专利]视频数据标注方法、装置、电子设备及介质-CN201910926782.4在审
发明人： 张尉东;殷海兵;黄晓峰;谌檀越;贾惠柱 -专利权人：浙江省北大信息技术高等研究院;杭州未名信科科技有限公司
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： H04N5/222 文献下载
摘要：本申请提供一种视频数据标注方法及装置、一种电子设备以及一种计算机可读介质。其中，所述方法包括：获取待标注的视频数据。对所述视频数据进行去背景处理，得到后处理视频数据。使用预训练模型对所述后处理视频数据进行预标注，得到预标注数据，以使所述预标注数据被人工调整后得到所述视频数据的标注数据。通过本方案，可以去除视频中背景对标注的影响，而且标注人员可以不用从头开始标注，只需在预标注数据上做少量调整即可，相较于现有技术，能够提升视频数据的标注效率，并且使标注结果更加准确。
标注视频数据后处理计算机可读介质背景处理电子设备人工调整训练模型去除视频申请

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