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[发明专利]任务处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310897519.3在审
发明人：郝宏翔;沈亮;巩伟宝;曾锦乐;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种任务处理方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及分布式训练、大模型和预训练等技术领域。具体实现方案为：响应于确定已执行第i前向计算任务且接收到第二处理层的反向输入数据，目标计算单元根据反向输入数据和与第j批次反向输入数据对应的前向计算结果，执行反向计算任务，得到第二处理层的反向计算结果，其中，目标计算单元为多个计算单元中任一计算单元；以及响应于确定与当前批次训练数据相关的第二处理层的K个反向计算任务执行完成，目标计算单元利用多个通信流中处于空闲状态的第一通信流发送第二处理层的K个批次反向计算结果至多个计算单元。本公开还提供了一种任务处理装置、电子设备和存储介质。
任务处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种带有水汽处理功能的袋式除尘装置-CN202310942337.3在审
发明人：张红;赵眉飞;曾婧滢;张杰;张洪宇;喻敏霞;姜科;刘鑫江;曾锦乐;曹喆;李威 -专利权人：长沙环境保护职业技术学院
申请日： 2023-07-29 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： B01D46/02 文献下载
摘要：本发明提供一种带有水汽处理功能的袋式除尘装置，包括：集料箱，挡板，挡板固定安装于集料箱的内侧面，固定盘，固定盘设置于挡板的顶部，固定盘的顶部固定安装有若干个固定圈，固定圈的外侧面套设有滤袋，滤袋的外侧面套设有锁紧圈，顶罩，顶罩设置于固定盘的顶部。本发明提供的一种带有水汽处理功能的袋式除尘装置，通过集料箱、顶罩、限位板、连接圈、螺纹圈、固定盘、固定圈和锁紧圈等结构相互进行配合，在进行使用的时候，使用者只需要进行转动连接圈使螺纹圈从集料箱的外侧面脱离，然后将顶罩从集料箱的内侧面取出，之后再将固定盘进行取出，松开锁紧圈就能够对滤袋进行更换，从而方便了使用者对滤袋进行更换。
一种带有水汽处理功能除尘装置

[发明专利]深度学习模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211383327.2有效
发明人：刘雨昂;曾锦乐;吴志华;丁佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本公开提供了一种深度学习模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：在图形处理器GPU集群对深度学习模型第n次训练结束后，向GPU集群中每个GPU发送参数广播消息，在接收到第一GPU发送的参数广播完成消息的情况下，控制GPU集群启动对深度学习模型的第n+1次训练，其中，第一GPU关联的第一目标参数为深度学习模型在前向训练过程中最先使用的目标参数。由此，可以使GPU集群中每个GPU在对目标参数进行广播或接收的同时，启动下一次的迭代训练，实现了目标参数的广播或接收与下一次迭代训练并行，不仅提高了GPU资源的利用率，而且提高了深度学习模型的训练效率。
深度学习模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]分片并行的模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202310729857.6在审
发明人：沈亮;曾锦乐;巩伟宝;田戈骁;郝宏翔;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开提供了分片并行的模型训练方法、装置、设备及存储介质。本公开涉及人工智能技术领域，具体为自然语言处理、深度学习、计算机视觉、图像处理等技术领域。具体方案为：在多个计算设备上部署待训练模型；对待训练模型的输入变量中的序列长度变量进行切分，得到切分后的数据；根据切分后的数据在多个计算设备上执行分片并行训练，得到目标模型。根据本公开的方案，采用基于分片并行的模型训练方式，训练长序列模型，能够减少设备之间的通信量，减少跨设备通信时间，提高模型训练的效率。
分片并行模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]任务执行方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310619512.5在审
发明人：张敏旭;王小宁;冯丹蕾;王震;曾锦乐;高铁柱;于佃海;马艳军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本公开提供了一种任务执行方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及大数据、云计算、深度学习和参数服务器等技术领域，可应用于信息推荐场景下。具体实现方案为：根据第一批次任务数据的索引，将第一批次任务数据中的第一数据读取至第一存储单元，其中，第一数据用于执行第一批次任务中的多个第一子任务，第一数据包括多个第一数据项和多个第一数据项各自关联的第一索引；构建第一映射关系，其中，第一映射关系包括第一数据项与第一索引之间的映射关系；以及根据第一映射关系，利用与多个第一子任务关联的至少一个目标数据项，依次执行多个第一子任务，得到任务执行结果。本公开还提供了一种任务执行装置、电子设备和存储介质。
任务执行方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于注意力机制优化的文本处理方法、网络模型训练方法-CN202210555349.6有效
发明人：李敏;曾锦乐;吴志华;蓝翔;邢冯;刘益群 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于注意力机制优化的文本处理方法、网络模型训练方法及装置、设备、介质和产品，涉及人工智能技术领域，具体为自然语言处理和深度学习技术领域。具体实现方案包括：对待处理文本中的M个文本语句进行划分，得到N个语句分组，其中，N为大于0的整数，M为不小于N的整数，N个语句分组的各语句分组中包括至少一个文本语句；确定各语句分组中的至少一个文本语句的注意力分布特征；以及基于各语句分组的注意力分布特征进行并行运算，得到针对待处理文本的输出结果。
基于注意力机制优化文本处理方法网络模型训练

[发明专利]评估深度学习框架系统兼容性的方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202010153719.4有效
发明人：骆涛;曾锦乐;胡晓光;高铁柱;田硕 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F8/76 文献下载
摘要：本公开涉及一种用于评估深度学习框架系统兼容性的方法、装置、电子设备和介质，涉及深度学习技术领域。本公开提供的方法包括：获取与第一深度学习框架系统相关的第一代码和与第二深度学习框架系统相关的第二代码，其中第二代码是第一代码的迭代；识别第一代码中被调用的至少一个第一应用程序接口，并生成与至少一个第一应用程序接口对应的第一字符串文件；识别第二代码中被调用的至少一个第二应用程序接口，并生成与至少一个第二应用程序接口对应的第二字符串文件；比较第一字符串文件和第二字符串文件；基于比较的结果，评估第二深度学习框架系统的兼容性。本公开提供的方法有助于使深度学习框架系统兼容性的评估过程更加便捷可靠。
评估深度学习框架系统兼容性方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]显存处理方法、装置、设备和介质-CN201911137026.X有效
发明人：郑辉煌;曾锦乐 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F9/4401 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种显存处理方法、装置、设备和介质，涉及计算机领域，尤其涉及显存的管理技术。具体实现方案为：基于显存变量的显存空间，执行所述显存变量的运算逻辑；若检测到所述显存变量的生命周期结束，则调用所述显存变量的显存释放析构函数，释放所述显存变量的显存空间。本申请实施例提供了一种显存处理方法、装置、设备和介质，实现了对显存的自动释放，帮助开发人员避免手动释放显存的麻烦。
显存处理方法装置设备介质

[发明专利]深度学习模型的模型参数多流广播方法及其装置-CN202211397591.1在审
发明人：刘雨昂;曾锦乐;吴志华;于佃海 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本公开提供了一种深度学习模型的模型参数多流广播方法及其装置，涉及数据处理技术领域，尤其涉及计算机应用技术领域。具体实现方案为：构建n个第一处理器流，n个第一处理器流包括主处理器流；在GPU集群对深度学习模型第i次训练结束后，调用主处理器流对第一GPU对应的第一模型参数进行更新，获取第一候选模型参数；调用n个第一处理器流对第一候选模型参数进行分片多流广播，以使GPU集群中除第一GPU以外的剩余GPU接收到第一GPU的第一候选模型参数。本公开对模型参数进行多流广播，不仅提高了GPU资源的利用率，而且缩短了深度学习模型的训练时长，提高深度学习模型的模型参数多流广播效率以及灵活性、提升网络带宽的使用效率以及模型训练的性能。
深度学习模型参数广播方法及其装置

[发明专利]语言模型中嵌入模块计算优化的方法-CN202210531140.6有效
发明人：李敏;曾锦乐;蓝翔;吴志华;刘益群;邢冯 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F40/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种语言模型中嵌入模块计算优化的方法，涉及深度学习、自然语言处理等人工智能技术领域。该方法包括：获取输入数据，其中，输入数据包含至少一个带填充的输入张量；基于输入张量生成索引张量，其中，索引张量中存储了输入张量中非填充元素的索引；基于索引张量和聚集算子对输入张量进行压缩，得到压缩后的输入张量；将压缩后的输入张量作为嵌入模块的输入，计算得到目标张量。本公开提供的语言模型中嵌入模块计算优化的方法对输入样本的索引集合、类别集合和位置集合进行压缩，并将压缩后得到的张量作为其他模块的输入进行计算，减少了嵌入模块中各层的计算量，提升了嵌入模块的性能。
语言模型嵌入模块计算优化方法

[发明专利]用于模型训练的运行控制方法、装置和电子设备-CN202210542222.0有效
发明人： 曾锦乐;李敏;吴志华 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本申请公开了用于模型训练的运行控制方法、装置和电子设备，涉及人工智能技术领域，具体涉及自然语言处理和计算机视觉技术领域。具体实现方案为：在多个GPU采用第一批次的训练数据进行模型训练的过程中，采用CPU上运行的多个第一进程读取第一批次之后第二批次的训练数据，将多个第二批次的训练数据根据数据长度进行数据排序，以确定各第一进程对应的目标训练数据，向各第一进程对应的第二进程发送目标训练数据，以使各第二进程对应的GPU在采用第一批次的训练数据进行模型训练完毕后，采用第二进程接收到的目标训练数据进行模型训练，通过CPU上运行的多个第一进程对训练数据进行预处理，使得模型训练和训练数据预处理同步进行，提高了效率。
用于模型训练运行控制方法装置电子设备

[发明专利]基于嵌入算子的反向计算方法、装置、设备以及存储介质-CN202210718629.4在审
发明人：李敏;曾锦乐;吴志华;蓝翔;刘益群;邢冯 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本公开提供了基于嵌入算子的反向计算方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习领域。具体实现方案为：获取索引张量和待计算梯度表，其中，所述索引张量包括多个元素，每个元素对应一个索引号，所述待计算梯度表存储有待计算数据；根据所述索引号将所述待计算数据按照预设规则输出，得到词表梯度表，其中，所述预设规则与所述待计算数据的数据类型有关。本申请能够提高图形处理器GPU的利用率，有效提高计算性能。
基于嵌入算子反向计算方法装置设备以及存储介质

[发明专利]基于多视觉信息融合的多层多道焊接轨迹检测装置及方法-CN201710155011.0有效
发明人：都东;曾锦乐;王力;常保华;常树鹤;彭国栋;王文祝 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-03-14 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明提出的一种基于多视觉信息融合的多层多道焊接轨迹检测装置及方法，属于焊接自动化领域。本发明使用定向光源阵列在待检测焊道两侧构建定向光照条件，使用结构光光源获取待检测焊道截面的三维信息，利用控制处理单元使多个光源以一定频率依次循环点亮，并使成像元件同步采集每个光源单独点亮时的图像，经图像处理融合定向光照和结构光光照时的多种视觉信息后，准确计算出多层多道焊接轨迹的三维信息。本发明可近同步获得待检测焊道多种视觉特征信息，适用于焊道凸起量较低的多层多道焊接轨迹自动识别场合，识别准确度高，实时性好，系统结构简单，成本低，可应用于多层多道焊接过程智能排道和自动跟踪等场合。
基于视觉信息融合多层多道焊接轨迹检测装置方法

[发明专利]基于远心视觉传感的端接微束等离子焊接成形控制方法-CN201610052313.0有效
发明人：洪宇翔;都东;常保华;曾锦乐;常树鹤;王力;潘际銮 -专利权人：清华大学
申请日： 2016-01-26 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： B23K10/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于远心视觉传感的端接微束等离子焊接成形控制方法，属于焊接质量控制技术领域。本发明针对薄壁端接接头脉冲微束等离子焊接过程中能量参数波动和散热条件变化等状况导致的焊接过程不稳定和焊缝成形不均匀难题，采用单目同轴远心视觉传感系统获取清晰的焊接熔池正面瞬态图像，基于熔池正面瞬态图像及焊接过程多电量参数与焊菇成形特征参数的映射关系对主弧电流脉冲调制参数进行实时调节，实现端接微束等离子焊接焊菇成形的精确控制。本发明能够提高焊接产品的质量可靠性与一次焊接合格率，可应用于航空航天制造等领域薄壁金属精密构件的端接微束等离子焊接过程中，尤其适用于超薄壁膜盒和波纹管等弹性元件的精密焊接场合。
基于视觉传感端接等离子焊接成形控制方法

[发明专利]一种薄壁细隙环纵缝的微束等离子焊接成形控制系统-CN201610053551.3有效
发明人：洪宇翔;都东;常保华;曾锦乐;常树鹤;王力;潘际銮 -专利权人：清华大学
申请日： 2016-01-26 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： B23K10/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种薄壁细隙环纵缝的微束等离子焊接成形控制系统，包括微束等离子焊接系统、精密焊接工作台、单目同轴远心视觉传感系统和MPAW成形实时控制单元；采用单目同轴远心视觉传感系统获取薄壁细隙环纵缝微束等离子焊接的熔池正面瞬态图像，采用MPAW成形实时控制单元执行焊接过程多电量参数同步获取和焊缝成形特征参数在线实时预测，由微束等离子焊接系统和精密焊接工作台根据MPAW成形实时控制单元发出的控制指令执行焊接工艺参数的实时调节。本发明能够提高焊接产品的质量可靠性与一次焊接合格率，可应用于航空航天制造等领域薄壁金属精密构件的微束等离子焊接过程中，尤其适用于超薄壁膜盒和波纹管等弹性元件的精密焊接场合。
一种薄壁细隙环纵缝等离子焊接成形控制系统

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