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[发明专利]一种气象事件预测方法、装置及相关设备-CN202011312818.9在审
发明人：王健宗;李泽远 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种气象事件预测方法，该方法包括：第一终端根据第一样本集中的每个样本，计算待训练模型的损失函数的一阶梯度集和二阶梯度集；并接收第二终端发送的根据第二样本集计算得到的聚合一阶梯度集和聚合二阶梯度集，其中，第二样本集是从第二终端的样本集中确定的与第一样本集相似的样本集；然后根据样本的梯度值和相似样本的聚合梯度值来训练模型，并通过训练好的模型预测气象状况。通过发送相似样本的聚合梯度值给第一终端用于模型的训练，避免了数据泄露的问题，同时，训练模型的过程中用到了其他终端的相似样本，使训练出的模型更加准确，且各终端可以同步并行训练，提高了模型的计算效率，合理利用了数据和资源
一种气象事件预测方法装置相关设备

[发明专利]神经网络的反向传播的分布式权重更新-CN202080076627.9在审
发明人： T·M·约翰逊;S·柴特勒尔;N·吉梅尔申;S·莱顿 -专利权人：辉达公司
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：通过并行更新神经网络的权重，提高了训练神经网络的速度。在至少一个实施例中，在反向传播之后，梯度被分配到多个处理器，每个处理器计算神经网络的经更新权重的一部分。
神经网络反向传播分布式权重更新

[发明专利]一种基于不精确牛顿解的预条件共轭梯度区域网平差方法-CN201610119376.3有效
发明人：郑茂腾;熊小东;朱俊锋 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2016-03-02 - 公布日： 2017-05-17 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于不精确牛顿解的预条件共轭梯度区域网平差方法，在传统的区域网平差流程中引入了预条件共轭梯度法求解大规模法方程，避免了对法方程的存储以及直接求逆运算，且本方法不直接存储法方程系数矩阵B，而是逐点计算矩阵‑向量积法方程系数矩阵Bd，并使得区域网平差流程适用于并行化设计方案，同时采用不精确牛顿解替代法方程的精确解，从而减少预条件共轭梯度法迭代次数，减少了数据的存储量,提高整个区域网平差的求解速度
一种基于不精确牛顿条件共轭梯度区域网平差方法

[发明专利]一种低延时医疗影像数据传输方法及系统-CN202310482930.4有效
发明人：谭鑫;曹莉琼;陈建长;温伟军;李明书;郑静雯;胡曾山 -专利权人：广东珠江智联信息科技股份有限公司
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04L65/60 文献下载
摘要：构建医疗设备与通讯设备之间的通讯网络，通过医疗设备中的视觉传感器采集实时影像数据，传输到通讯设备中，对实时影像数据进行训练和测试得到训练完成的神经网络模型，通过训练完成的神经网络模型提取实时影像数据中分割成若干个视频帧，对视频帧并行进行梯度计算，得到各视频帧的梯度矩阵，通过梯度矩阵判断视频帧中是否存在模糊区域，并对模糊区域进行调整。
一种延时医疗影像数据传输方法系统

[发明专利]一种并行高效晶体生长系统和方法-CN202310471751.0在审
发明人：王苗;杨帆;贾宁波;杨梅;黄云云;席守智;介万奇 -专利权人：陕西迪泰克新材料有限公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： C30B35/00 文献下载
摘要：本发明涉及晶体生长技术领域，具体为一种并行高效晶体生长系统和方法，包括：若干个在竖直方向上连续排列的晶体生长单元；和若干个梯度加热模块，每个所述梯度加热模块分别环绕每个所述晶体生长单元的周壁设置；相邻两个梯度加热模块之间设有隔热模块本发明通过将多个晶体生长单元和梯度加热模块在竖直方向上层叠设置，同时在连接界面处，增设隔热模块，能够阻隔高温和低温区热量的交换，消除上下生长单元之间的相互影响。
一种并行高效晶体生长系统方法

[发明专利]用于磁共振系统的激发脉冲序列生成器-CN201110121258.3有效
发明人：夏灵;邵汀汀;刘锋 -专利权人：浙江大学
申请日： 2011-05-11 - 公布日： 2011-12-21 - 主分类号： G01R33/36 文献下载
摘要：本发明提供一种用于磁共振系统的激发脉冲序列生成器，其生成的激发脉冲序列应用于磁共振系统能够实现优化的基于并行激发技术的三维空间选择性激励。本发明的激发脉冲序列生成器能够根据激发目标和射频线圈多个发射信道的空间敏感度情况优化的确定合适的激发K空间轨迹，从而确定梯度脉冲波形和各发射信道所对应的射频脉冲包络波形。磁共振系统的梯度驱动单元和射频驱动单元据此生成梯度脉冲和射频脉冲，并驱动梯度线圈和射频线圈将其同时施加于扫描空间内，从而实现期望的三维空间内选择性激发的目标。
用于磁共振系统激发脉冲序列生成器

[发明专利]图像梯度计算方法及装置-CN201210524572.0无效
发明人：柴志雷;邵兴龙;梁久祯;王芝斌;阳文敏;马骏;张圆蒲 -专利权人：江南大学
申请日： 2012-12-04 - 公布日： 2013-04-03 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明揭露了一种图像梯度计算方法及装置，所述方法包括对输入图像数据进行N*N窗口大小的缓存；分别对N*N窗口内的各个有效点进行向右移位操作，将有效点划分为M类；将窗口分为左右两个部分，分别统计所述窗口左右部分内属于M类中每一类的个数；根据所述窗口内左右部分各个有效点属于每一类的个数和χ2直方图分布计算当前有效点的梯度值。本发明通过可以并行地对窗口内有效点分类和进行χ2直方图计算，使得能够更加准确地对输入的每一个像素点计算其所代表的窗口具有的梯度值，从而得到精确的梯度图像。
图像梯度计算方法装置

[发明专利]一种类Alexnet网络的模型训练方法和装置-CN201610201731.1在审
发明人：王思宇 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2016-03-31 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种类Alexnet网络的模型训练方法和装置，所述方法包括采用第一图形处理单元GPU计算在类Alexnet网络下的第一梯度值和第二梯度值；接收第二图形处理单元GPU发送的在所述类Alexnet网络下的第三梯度值；依据所述第一梯度值和第三梯度值计算所述类Alexnet网络的第一模型参数；接收所述第二图形处理单元GPU发送的在所述类Alexnet网络下的第四梯度值；依据所述第二梯度值和第四梯度值计算所述类Alexnet网络的第二模型参数；采用所述第一模型参数和第二模型参数训练所述类Alexnet网络的模型，使计算和通信两个过程分开进行，进一步使类Alexnet网络的卷积层的计算和全连接参数通信并行，有效地减少了模型训练过程耗费的时间
种类 alexnet 网络模型训练方法装置

[发明专利]一种基于耦合效率优化的快速控制反射镜光纤耦合对准装置-CN201610014910.4在审
发明人：边疆;亓波;谭毅;任戈 -专利权人：中国科学院光电技术研究所
申请日： 2016-01-11 - 公布日： 2016-06-01 - 主分类号： G02B6/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于耦合效率优化的快速控制反射镜光纤耦合对准装置，由光纤、快速控制反射镜及其驱动、随机并行梯度下降算法控制器、耦合透镜组、能量探测器组成。装置工作时，由能量探测器实时测量入射到光纤中光的能量，通过随机并行梯度下降算法得到使光纤中光能量变大的控制电压，并通过快速控制反射镜驱动电路将电压施加到快速控制反射镜上，使光纤中入射光的能量能够维持较大值
一种基于耦合效率优化快速控制反射光纤对准装置

[发明专利]一种基于人工智能的分布式训练和推理方法、系统、设备和可读存储介质-CN202111204831.7在审
发明人：卞正达;李永彬;柳泓鑫 -专利权人：北京潞晨科技有限公司
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，涉及一种基于人工智能的分布式训练和推理系统和方法，训练中调度分配适当的计算资源，动态调节系统硬件负载，依托多维并行技术，将模型参数分解到各个处理器上，前向计算得到输出结果，与训练数据标签作对比得到损失函数值，后向计算梯度，用于下一步更新模型参数，根据需要选择适当的优化器，依照计算的梯度对模型的参数进行更新，微调针对具体应用继续训练模型。完成训练的模型进行实际应用的推理，在推理过程中，也可以采用上述的资源调度和多维并行技术。
一种基于人工智能分布式训练推理方法系统设备可读存储介质

[发明专利]基于GPU的集成电路电源地线网络的并行仿真方法-CN201010228645.2有效
发明人：蔡懿慈;周强;石晋 -专利权人：清华大学
申请日： 2010-07-16 - 公布日： 2010-12-08 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于GPU的集成电路电源地线网络的并行仿真方法，主要是利用GPU强大的浮点数处理和并行处理能力，以及预条件共轭梯度算法来加速集成电路电源地线仿真计算的方法。将所述二维规则网络划分为满足GPU硬件要求的两个以上的分块，并向GPU传输分块信息；GPU接收CPU传输的集成电路电源地线网络的分块信息，并将各分块信息读入到与其线程组对应的局部内存中；GPU对上述分块信息进行预条件共轭梯度计算
基于 gpu 集成电路电源地线网络并行仿真方法

[发明专利]磁共振引导高强度聚焦超声聚焦的方法和装置-CN201110091410.8有效
发明人：让-诺埃尔.海辛思;拉里斯.萨洛米尔;马加里.维亚隆 -专利权人：西门子公司
申请日： 2011-04-12 - 公布日： 2011-11-23 - 主分类号： A61B8/00 文献下载
摘要：在用于磁共振引导高强度聚焦超声(HIFU)的方法和装置中，通过以GRE序列并行地成像检查对象确定HIFU的焦点的精确位置，所述GRE序列分别包括正单极梯度脉冲和负单极梯度脉冲，其分别编码在序列期间由HIFU并行成像的使用和用于重建GRE相位图像的部分傅立叶重建的使用允许足够快地采集数据，从而最小化持续时间更长的和重复性的常规技术带来的组织加热的不利影响。
磁共振引导强度聚焦超声方法装置

[发明专利]一种基于相位恢复的光纤激光模式分解方法及其实现装置-CN202010321268.0有效
发明人：韩志刚;李俊博;朱日宏;季琨皓;孟令强;詹涌;刘一轩;张晓宇 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G01M11/00 文献下载
摘要：通过上述模式分解装置采集模式分解所需的少模光斑；步骤3：运用多位置光斑的GS迭代算法，恢复上述多模光斑的相位，获得多模光斑的复振幅；步骤4：对复振幅采用相关投影算法进行模式分解，将模式分解结果作为随机并行梯度下降算法的初值本发明解决了传统随机并行梯度下降算法容易因对初值敏感而陷入局部最优的问题，在保持精度的同时，提高了可以分解的模式数目。
一种基于相位恢复光纤激光模式分解方法及其实现装置

[发明专利]神经网络系统、神经网络的学习方法以及神经网络的学习程序-CN202080092251.0在审
发明人：檀上匠 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提高数据并行型分散学习的吞吐量。神经网络系统具有存储器和访问存储器的多个处理器，多个处理器中的每一个处理器在多次学习中的每一次学习中，基于训练数据的输入和神经网络内的参数执行神经网络的运算来计算神经网络的输出，计算计算出的输出与训练数据的教师数据的差分相对于参数的梯度或者基于梯度的更新量，(1)在梯度或者更新量的累积不小于阈值的第一情况下，执行多个处理器将分别计算出的多个梯度或者更新量的累积发送到多个处理器内的其它的处理器来汇集多个梯度或者更新量的累积，接收汇集后的梯度或者更新量的累积，用汇集后的梯度或者更新量的累积更新参数的第一更新处理，(2)在梯度或者更新量的累积小于阈值的第二情况下，执行多个处理器不进行基于发送的多个梯度或者更新量的累积的汇集，用多个处理器分别计算出的梯度或者更新量更新各自的参数的第二更新处理
神经网络系统学习方法以及学习程序

[发明专利]用于图像压缩的多分量参考预测方法-CN201811260577.0在审
发明人：罗瑜;张莹;冉文方 -专利权人：西安科锐盛创新科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： H04N19/186 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于图像压缩的多分量参考预测方法，包括：确定当前像素的多个分量；分别计算所述当前像素的多个分量沿多个纹理方向的像素差异度以确定所述当前像素分量的梯度值；根据所述梯度值和预设的加权系数确定所述当前像素分量的参考值本发明提出的像素级多分量参考，多个分量可以并行处理，可以进一步降低预测的理论极限熵。
像素分量参考多分量图像压缩像素预测加权系数确定并行处理理论极限像素差异预测残差纹理像素级预设

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