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]一种基于自适应采样阈值的网络大流检测方法及系统-CN202210580579.8有效
  • 李恩晗;李振宇;张磊磊;武文浩;王阳 - 中国科学院计算技术研究所
  • 2022-05-25 - 2023-09-22 - H04L9/40
  • 本发明提出一种基于自适应采样阈值的网络大流检测方法,包括:可编程交换机根据预设的本地阈值,将在时间间隔中数据包计数大于本地阈值的数据流作为候选流,在当前时间间隔结束时将候选流及其对应的数据包计数以报告表的方式发往中心控制器;中心控制器根据所有可编程交换机的报告表,以各候选流对应的数据包计数之和,作为网络中所有流量的流量总值,根据流量总值和预设检测精度#imgabs0#得到全局阈值,将数据包计数大于全局阈值的候选流作为网络大流,并根据网络流量的时间特性,更新可编程交换机本地阈值。本发明具有更加优秀的精确度,在可编程交换机上占用较小的内存,且通信数据包不会因为通信原因增加网络负担、加重网络拥塞对网络造成负面影响。
  • 一种基于自适应采样阈值网络检测方法系统
  • [发明专利]一种能够主动消毒的物品交互装置、方法、设备及介质-CN202310459510.4在审
  • 王瑜;武文浩;安静;张光暐 - 浪潮金融信息技术有限公司
  • 2023-04-26 - 2023-07-21 - A61L2/10
  • 本发明公开了一种能够主动消毒的物品交互装置、方法、设备及介质,所述装置包括:物品交互模块以及安装在物品交互模块上的消毒模块;物品交互模块上设有交互区域,交互区域用于将待交互物品送入物品交互模块内,或将已交互物品送出物品交互模块外;消毒模块对应且靠近交互区域设置,消毒模块用于在待交互物品送入物品交互模块之前对待交互物品消毒,以及在已交互物品送出物品交互模块时对已交互物品消毒;本发明能够在自助终端设备的卡口部增加紫外线消毒设备,配合对应的控制逻辑能够对自助设备在进行卡片交互时,智能的进行紫外线消杀工作,进而对自助终端设备卡口和交互卡片均进行消毒,具有较高的应用价值。
  • 一种能够主动消毒物品交互装置方法设备介质
  • [发明专利]一种闸门复位装置、方法、设备及介质-CN202211475652.1在审
  • 张涛;武文浩;安静;唐四 - 浪潮金融信息技术有限公司
  • 2022-11-23 - 2023-03-28 - E05F15/70
  • 本发明公开了一种闸门复位装置、方法、设备及介质,所述装置包括:请求检测模块、电磁联动模块和闸门模块;闸门模块上设有待控制区域;请求检测模块,用于检测闸门状态和闸门控制请求,请求检测模块根据闸门状态和闸门控制请求向电磁联动模块下发开门控制信号或关门控制信号;电磁联动模块,用于根据开门控制信号执行开门自复位联动操作,或根据关门控制信号执行关门自复位联动操作;电磁联动模块通过开门自复位联动操作在断电状态下保持对待控制区域进行开启;电磁联动模块通过关门自复位联动操作在断电状态下保持对待控制区域进行关闭;本发明能够使电磁铁短暂通电后即可对终端设备的闸门开启动作进行保持,成本更低,可控性更高。
  • 一种闸门复位装置方法设备介质
  • [发明专利]针对异构众核的快速线程启动方法-CN201910799253.2有效
  • 吴伟;王飞;沈莉;管茂林;肖谦;钱宏;周文浩;武文浩 - 无锡江南计算技术研究所
  • 2019-08-28 - 2022-11-15 - G06F9/48
  • 本发明公开一种针对异构众核的快速线程启动方法,包括以下步骤:S1、控制核心进行线程信息初始化的工作;S2、控制核心获取加速核心上将要运行的线程函数的PC值、参数等信息;S3、控制核心根据异构众核的结构特征选择传输方式;S4、控制核心写入线程信息并置传输标志;S5、控制核心进入等待线程结束的状态;S6、加速核心进入等待传输标志的状态;S7、加速核心启动传输操作;S8、启动线程函数执行;S9、各加速核心的线程函数执行完毕后,进行加速核心间的同步操作;S10、通知控制核心线程函数已执行结束;S11、控制核心进行线程回收操作。本发明实现了快速的线程启动与回收,减少了控制核心和加速核心在线程启动交互过程中的访存和控制开销,为应用程序的高效执行奠定了基础。
  • 针对异构众核快速线程启动方法
  • [发明专利]面向异构平台的多层次存储结构内存检测方法-CN201910903842.0有效
  • 武文浩;沈莉;王飞;肖谦;管茂林;周文浩 - 无锡江南计算技术研究所
  • 2019-09-24 - 2022-11-15 - G06F11/36
  • 本发明公开一种面向异构平台的多层次存储结构内存检测方法,基于异构众核处理器的编译器和运行时库,包括以下步骤:S1、实现自定义动态运行时库;S2、在自定义动态运行时库中,当从核程序发生段为例异常或终止异常时,从核向主核发送异常中断信号,主核代理从核进行异常处理;S3、主核、从核分别对源程序进行编译分析,将源程序处理为中间代码,并在中间代码上对需要插桩的位置进行插桩处理;S4、编译器将S3中处理过的中间代码,编译、汇编、链接,生成可执行代码,进而生成可执行文件并运行。本发明在拥有多指令集、多层次存储结构的异构众核处理器上实现内存错误的动态检测,检测的错误类型多,且错误信息描述详尽,定位精准,检测效果较好。
  • 面向平台多层次存储结构内存检测方法
  • [发明专利]DDoS攻击检测方法、DDoS攻击流量过滤方法、装置-CN202210764685.1在审
  • 武文浩;李振宇;张磊磊;李恩晗 - 中国科学院计算技术研究所
  • 2022-06-29 - 2022-11-01 - H04L9/40
  • 本发明提出一种DDoS攻击检测方法、DDoS攻击流量过滤方法、装置,方法包括:将进入可编程交换机数据平面的数据包划分为多个观察窗口,分别计算每一个观察窗口内的源IP地址的地址熵与目的IP地址的地址熵;依据源IP地址的地址熵与目的IP地址的地址熵,判断当前观察窗口中是否含有DDoS攻击流量;若当前观察窗口中的DDoS攻击状态为DDoS攻击发生,则判别当前数据包是否属于DDoS攻击流量;若当前数据包的目的IP地址被判别为被攻击者,将指向被攻击者的数据包识别为攻击数据包并丢弃。该方法将DDoS攻击检测与防御的机制完整的实现在可编程交换机上,不依赖控制面和远程服务器,有效避免了数据面与控制平面交互过程带来的额外开销。
  • ddos攻击检测方法流量过滤装置
  • [发明专利]深度学习框架编译器宽度非一致自动向量优化方法-CN201910885725.6有效
  • 沈莉;周文浩;王飞;武文浩;肖谦 - 无锡江南计算技术研究所
  • 2019-09-19 - 2022-10-04 - G06F8/30
  • 本发明公开一种深度学习框架编译器宽度非一致自动向量优化方法,基于异构平台,包括以下步骤:S1、框架编译器前端识别计算图中可进行向量优化的子图,S2、框架编译器中端对步骤S15标记的可进行向量优化的子图中的算子进行融合,并计算图编译为底层IR,S3、框架编译器后端根据异构众核处理器的控制核心和计算核心的向量宽度,分别对步骤S2中获得的底层IR进行宽度非一致的向量优化,S4、框架编译器的代码生成模块将步骤S32获得的向量优化后的底层IR转换为用户指定的高级语言代码,并通过基础编译器生成向量优化后的平台目标码。本发明进一步的挖掘深度学习负载的指令集并行性能,提升深度学习负载的向量化程度,从而提升深度学习负载在异构众核平台上的推理性能。
  • 深度学习框架编译器宽度一致自动向量优化方法
  • [发明专利]基于异构平台的常量数据访问优化方法-CN201910886036.7有效
  • 尉红梅;沈莉;王飞;吴伟;武文浩;胡浩 - 无锡江南计算技术研究所
  • 2019-09-19 - 2022-10-04 - G06F8/30
  • 本发明公开一种基于异构平台的常量数据访问优化方法,包括以下步骤:S1、进行中间表示降级,即结合目标后端信息对中间表示进行降级处理,将常量节点降级为目标相关的节点;S2、分析中间表示,寻找常量节点,即进行常量数据分析,对常量数据的类型、大小及范围进行计算,且根据不同的架构后端采用不用的算法进行代价评估,生成降级节点;S3、生成汇编代码,即将生成的降级中间表示翻译为指令,并建立相应的数据段。本发明实现了精细化、自动化的常量数据访问优化选择,保证程序能最大限度的利用内存,优化常量数据内存使用,使常量数据访问的性能得到进一步的提升,从而提升国产异构从核平台的性能。
  • 基于平台常量数据访问优化方法
  • [发明专利]基于C代码生成的神经网络模型推理和训练方法-CN201910799245.8有效
  • 肖谦;周文浩;钱宏;沈莉;管茂林;武文浩;朱琪;吴伟 - 无锡江南计算技术研究所
  • 2019-08-28 - 2022-09-13 - G06F8/30
  • 本发明公开一种基于C代码生成的神经网络模型推理和训练方法,包括以下步骤:S1、以通过各种AI编程框架开发的模型作为输入,AI框架编译器识别各种模型格式并转化为统一的计算图,将输入的模型转化为底层IR;S2、将S1中生成的计算图输入C代码生成模块,输出总控函数;S3、C代码生成模块针对不同的底层IR,生成对应的C代码;S4、将生成的总控函数、各IR对应的C代码以及C‑基础算子库,输入到支持C语言和相应硬件平台的基础编译器,通过基础编译器的优化过程转化为运行程序,并在对应硬件平台上执行推理过程、训练过程。本发明实现了AI框架编译器在LLVM不支持的硬件平台上的快速移植,能够快速实现神经网络模型在LLVM不支持的特定硬件平台上的训练和推理过程。
  • 基于代码生成神经网络模型推理训练方法

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