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]运算装置、运算方法及其程序-CN201980012029.2在审
  • 林剑之介;柴田义也;伴野裕;齐藤千智 - 欧姆龙株式会社
  • 2019-03-07 - 2020-09-18 - G06N20/00
  • 本发明包括:第一运算部,利用输入数据与输出数据的对应关系通过使用学习用数据进行机器学习而变动的第一模型,对输入数据进行与规定的处理相关的运算,并输出第一输出;第二运算部,利用输入数据与输出数据的对应关系固定的第二模型,对输入数据进行与规定的处理相关的运算,并输出第二输出;以及比较部,根据以规定的判定基准将第一输出与第二输出进行比较所得的比较结果,输出第一输出、第二输出、或由第一输出及第二输出组合而成的第三输出。
  • 运算装置方法及其程序
  • [发明专利]运算电路、运算方法以及程序-CN201780094576.0在审
  • 田中进;森正志;桥本和茂 - 三菱电机株式会社
  • 2017-09-14 - 2020-04-21 - G06F17/10
  • 在一个实施方式中,提供卷积神经网络中的卷积层的运算方法。运算方法包括:以与通过将输入到卷积层的特征映射展开成一列而得到的输入矢量(x)相对应的方式,对卷积层中使用的内核进行变换,从而生成系数矩阵(A)的步骤;检索包含于系数矩阵的非零要素的步骤;将包含于系数矩阵的各非零要素与输入矢量的对应要素的乘法运算作为处理单位,以使能够彼此并行处理的多个运算器(CL)的各个运算器中的处理单位的数量均衡化的方式,对各运算器分配该乘法运算的步骤;以及各运算器依次执行被分配的乘法运算,将乘法运算的结果累加到输出矢量(f)的对应要素的步骤
  • 运算电路方法以及程序
  • [发明专利]运算电路及装置、运算方法-CN202111403761.8在审
  • 祝叶华;孙炜 - 哲库科技(北京)有限公司
  • 2021-11-24 - 2022-03-01 - G06F7/52
  • 一种运算电路及装置、运算方法,该方法应用于运算装置,该方法包括:通过查零模块根据待进行卷积运算的初始数据,计算第一输出结果,其中,第一输出结果用于表征对上述初始数据进行卷积运算是否得到0的预测结果;若该预测结果不为0,则通过控制模块将初始数据输入到加法运算模块进行卷积运算,得到第二输出结果;若该预测结果为0,则通过控制模块停止将初始数据输入到加法运算模块,直接将默认运算结果作为第二输出结果;通过加法运算模块将该第二输出结果与上述第一输出结果进行相与运算,得到卷积运算结果。实施本申请实施例,能够降低电子设备在进行卷积运算的过程中的计算量,有利于提升电子设备进行卷积运算的计算效率。
  • 运算电路装置方法
  • [发明专利]卷积运算电路及运算方法-CN202210242362.6在审
  • 周煜梁 - 昕原半导体(上海)有限公司
  • 2022-03-11 - 2023-05-23 - G06F17/15
  • 本发明提供一种卷积运算电路及其运算方法,其中的卷积运算电路包括:控制逻辑、与控制逻辑连接的数据缓存模块和乘加器;其中,乘加器包括至少两个相互并联的运算模块,每个运算模块均包括一个信号输入端、至少两个相互并联的忆阻器,以及一个信号输出端;乘加器,用于对通过信号输入端进入运算模块的待处理数据进行卷积运算处理,以获取对应的运算结果;控制逻辑用于将信号输出端输出的运算结果读取至数据缓存模块中进行数据存储。
  • 卷积运算电路方法
  • [发明专利]运算装置、运算方法和芯片-CN201710456759.4有效
  • 不公告发明人 - 上海寒武纪信息科技有限公司
  • 2017-06-16 - 2020-10-13 - G06N3/063
  • 本公开提供了一种运算装置,包括:筛选单元,用于根据输出神经元与输入神经元组成的特征图的连接状态数组筛选出用于计算得到该输出神经元的特征图和与之对应的权值,并将结果输出至运算单元;和/或用于根据输出神经元与输入神经元组成的特征图中每行/列的连接状态数组,筛选出用于计算得到该输出神经元的特征图行/列,以及与之对应的权值行/列,并将所得结果输出至运算单元;以及运算单元,根据指令对筛选单元输出的数据执行相应的支持结构裁剪的人工神经网络运算本公开避免了将所有输入神经元和权值都参与网络运算造成的运算量冗余和访存冗余,解决了CPU和GPU运算性能不足,前端译码开销大的问题。
  • 运算装置方法芯片
  • [发明专利]运算装置、运算方法和程序-CN201680031144.0在审
  • 梁田崇志 - 奥林巴斯株式会社
  • 2016-05-27 - 2018-01-19 - H04N19/557
  • 在本发明的运算装置中,将基准帧分割成多个基准块,在参照帧中设定与所述基准帧对应的参照块,在所述基准块与所述参照块之间进行相关运算,其特征在于,所述运算装置具有基准块数据存储部,其存储所述基准块的数据;参照块数据存储部,其存储所述参照块的数据;多个相关运算部,它们使用所述基准块的数据和所述参照块的数据,分别同时运算多个不同位置的相关值;以及排序部,其按照相关性从高到低的顺序对由所述相关运算运算出的多个所述相关值进行排序,保持其结果,进行如下的相关运算停止处理对分别输入到多个所述相关运算部的相关阈值和由多个所述相关运算部分别运算出的多个所述相关值进行比较,在所述相关值的相关性低于所述相关阈值的情况下,使所述相关运算部的动作停止
  • 运算装置方法程序
  • [发明专利]一种管材塑性成形三维主应力理论成形极限图的制作方法-CN201611033310.9有效
  • 董国疆;朱良金;赵建培;陈孟杰;赵长财 - 燕山大学
  • 2016-11-22 - 2019-12-17 - G06F17/50
  • 本发明公开一种管材塑性成形三维主应力理论成形极限图的制作方法,包括:将管材切制成单向拉伸试件,并对所述单向拉伸试件进行拉伸试验获得所述管材的基本参数;根据所述基本参数获得不同厚向应力条件下的第一极限主应力和第二极限主应力;根据设定的第三主应力和所述第一极限主应力以及所述第二极限主应力绘制三维主应力理论成形极限图。本发明制作方法通过单向拉伸试验获取管材的基本参数,进而根据管材的基本参数获得第一极限主应力和第二极限主应力,根据第一极限主应力和第二极限主应力和预设的第三主应力三维主应力理论成形极限图;通过引入厚向应力,形成三维主应力理论成形极限图,从而提高管材成形极限预测的准确。
  • 一种管材塑性成形三维主应力理论极限制作方法

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