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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]基于改进的REST协议的测试方法、客户端、服务器及介质-CN202010746418.2有效
发明人： 颜健武 -专利权人：富泰华工业（深圳）有限公司;鸿海精密工业股份有限公司
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： H04L43/50 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进的REST协议的测试方法、客户端、服务器及介质。该方法包括：响应于接收到的测试任务，向所述服务器发送JSON格式的REST控制请求；接收所述服务器根据所述REST控制请求反馈的REST响应；从所述REST响应中获取状态代码，并根据所述状态代码确定响应方式。本发明能够基于改进的REST协议实现客户端与服务器间的测试，容易升级，且支持多种协议，同时降低了系统的复杂性，数据灵活且不易出错。
基于改进 rest 协议测试方法客户端服务器介质

[发明专利]神经网络割分方法、系统、终端设备及存储介质-CN202111221617.2在审
发明人： 颜健武 -专利权人：鸿海精密工业股份有限公司
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请提供一种神经网络割分方法、系统、终端设备及存储介质，神经网络割分方法包括：基于多个割分方案将算子群调度给多个执行单元；确定多个割分方案中多个执行单元的运算时间及其离散程度；根据离散程度最低的割分方案对神经网络进行割分。在多个割分方案中选取使执行单元运算时间离散程度最低的割分方案为最佳方案，进行神经网络的割分，减少了各个执行单元的运算时间之间的差异，提高了工作效率。
神经网络方法系统终端设备存储介质

[发明专利]图像检测方法、电子设备及存储介质-CN202111165815.1在审
发明人： 颜健武 -专利权人：鸿海精密工业股份有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请提供一种图像检测方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取神经网络模型，其中，所述神经网络模型包括n个算子；将所述神经网络模型映射为单链表结构，其中，所述单链表结构包括n个节点；基于每个节点的输出量和输入量建立所述单链表结构对应的数据对向量；基于所述数据对向量确定所述神经网络模型中的算子子组；输入目标图像至所述神经网络模型，记录所述算子子组的输入数据与输出数据；基于所述输入数据与输出数据对所述目标图像进行检测，并输出检测结果。通过本申请可以快速地得到图像检测结果。
图像检测方法电子设备存储介质

[发明专利]基于神经网络模型的图像处理方法、电子设备及存储介质-CN202111162515.8在审
发明人： 颜健武 -专利权人：鸿海精密工业股份有限公司
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本申请提供一种基于神经网络模型的图像处理方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取神经网络模型，其中，所述神经网络模型包括n个算子；确定所述n个算子中的所有末尾算子；在所述神经网络模型利用所述n个算子处理目标图像时，基于所述n个算子与所述末尾算子确定是否删除所述n个算子的运算结果。通过本申请能够提高图像处理效率，从而能够快速地得到图像检测结果。
基于神经网络模型图像处理方法电子设备存储介质

[发明专利]神经网络划分的方法、电子设备及存储介质-CN202110853104.7在审
发明人： 颜健武 -专利权人：鸿富锦精密工业（深圳）有限公司;鸿海精密工业股份有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请提供一种神经网络划分的方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取神经网络模型，其中，所述神经网络模型包括n个算子；扫描所述神经网络模型中的所有算子子组；划分所述神经网络模型为m个区域；重新扫描所述神经网络模型中的所有算子子组，识别被破坏的算子子组；分析所述被破坏的算子子组中每个算子的输入及输出，识别特定类别的算子；及调整特定类别的算子，以调整划分的区域。
神经网络划分方法电子设备存储介质

[发明专利]图像特征提取方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110240354.3在审
发明人： 颜健武 -专利权人：富泰华工业（深圳）有限公司;鸿海精密工业股份有限公司
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06V10/50 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理领域，提供一种图像特征提取方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：将图像转换为图像矩阵，划分图像矩阵得到图像子块，划分权重矩阵得到权重向量，划分每个权重向量得到权重子块，划分偏移量矩阵得到偏移量子块，使用权重向量的权重子块与图像子块相乘并求和得到特征子块，将特征子块与偏移量子块相加得到图像特征子块，图像特征子块组成图像特征。本申请可减少图像特征提取过程中神经网络中卷积运算的运算量，从而提高了对图像特征提取的效率。
图像特征提取方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用于人工智能学习的处理方法及装置、设备及存储介质-CN202011126557.1在审
发明人： 颜健武 -专利权人：富泰华工业（深圳）有限公司;鸿海精密工业股份有限公司
申请日： 2020-10-20 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：一种用于人工智能学习的处理方法，包括：将模型构建为包括多个第一节点的有向图，所述模型包括多个任务，多个所述第一节点代表的任务由中央处理器及图形处理器执行；确定所述第一节点中由所述图形处理器执行的任务对应的第二节点构成的第二节点子图；确定所述第二节点子图中的有向无环子图；合并包括至少两个第二节点的有向无环子图中的所述至少两个第二节点代表的任务为一个任务。本案还提供一种装置、设备及存储介质，可合并顺序执行，不会回头，不会循环执行的由所述图形处理器执行的任务，来减少所述中央处理器需要处理的中断。
用于人工智能学习处理方法装置设备存储介质

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010827226.4在审
发明人： 颜健武 -专利权人：富泰华工业（深圳）有限公司;鸿海精密工业股份有限公司
申请日： 2020-08-17 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，包括通过预先比较初始哈希数据的数值与电子设备的内存缓存固定值大小，在所述初始哈希数据的数值大于电子设备的内存缓存固定值时，将所述初始哈希数据分割成N个子数据，以使得每一子数据的数值小于或等于电子设备的内存缓存固定值，解决电子设备的内存大小受限无法实现哈希处理的问题，针对每一子数据，根据初始向量进行哈希处理，得到第一哈希值，根据每一子数据的第一哈希值得到处理结果，完成电子设备上待处理数据的哈希处理。
数据处理方法装置电子设备存储介质

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