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[发明专利]相邻小区位置平均化-CN201280027340.2有效
发明人：葛林·唐纳德·迈克古甘;卢卡斯·M·马蒂;罗伯特·梅尔;罗纳德·K·黄;詹森·德里;叶菲默·格劳斯曼 -专利权人：苹果公司
申请日： 2012-05-16 - 公布日： 2017-04-05 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：在一些实现中，移动装置的位置可以通过计算已经发送被该移动装置接收的信号的无线信号发送器的位置的平均值来确定。在一些实现中，将位置利用系数加权，并且该平均值是加权平均值。
相邻小区位置平均

[发明专利]读取平均化方法及使用读取平均化方法的存储器装置-CN201510788091.4有效
发明人：张育铭;郭泰均;黄伟杰;林秉贤;苏资翔 -专利权人：旺宏电子股份有限公司
申请日： 2015-11-16 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种读取平均化方法及使用读取平均化方法的存储器装置。存储器装置包含第一存储器区块及至少一第二存储器区块。此方法包含以下步骤。判断第一存储器区块的区块读取计数是否大于或等于第一阈值。
读取平均方法使用存储器装置

[发明专利]一种河道断面概化方法-CN202310902327.7在审
发明人：李明;陈烁;张舒羽;张丝苇 -专利权人：上海勘测设计研究院有限公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明公开了水力模型计算技术领域的一种河道断面概化方法，该方法包括获取河道的信息资料并将河道划分为多个河段；选取河段的计算水位，并以计算水位计算河段所有断面的过水断面面积、水力半径、河道面宽和河底高程；根据距离加权平均法计算河段的平均过水断面面积、平均水力半径、平均河道面宽和平均河底高程；根据平均过水断面面积和平均水力半径计算河段的平均流量模数，以概化河道与河段的平均河底高程、平均流量模数和平均河道面宽相等建立数学约束方程，计算河段的概化底宽和概化边坡系数。本发明不仅可以使概化河道的输水能力和调蓄能力与实测河道基本一致，还可以提高河道断面概化效率和水利计算模拟精度。
一种河道断面方法

[发明专利]在硬件中执行平均池化-CN202111383490.4在审
发明人： R.C.扬;W.J.古兰德 -专利权人：谷歌公司
申请日： 2017-09-29 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种在硬件中执行平均池化的方和和硬件电路，用于处理神经网络的平均池化神经网络层。所述硬件电路被配置为通过执行包括以下的操作来处理平均池化神经网络层：从硬件电路的存储器的第一部分向硬件电路的矩阵乘法电路发送到平均池化神经网络层的输入张量，其中矩阵乘法电路被配置为生成对应于平均池化神经网络层的输出的张量；从硬件电路的存储器的第二部分向硬件电路的矩阵乘法电路发送核；和由硬件电路的矩阵乘法电路从所述到平均池化神经网络层的输入张量生成所述对应于平均池化神经网络层的输出的张量。
硬件执行平均

[发明专利]在硬件中执行平均池化-CN201710903739.7有效
发明人： R.C.扬;W.J.古兰德 -专利权人：谷歌公司
申请日： 2017-09-29 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：用于接收在硬件电路上实现包括平均池化层的神经网络的请求的方法和系统，并且作为响应，生成指令，当由硬件电路运行该指令时，使得硬件电路在由神经网络处理网络输入期间，通过执行到平均池化神经网络层的输入张量和具有与平均池化神经网络层的窗口相等的大小并且由每个均是单位矩阵的元素组成的核的卷积，来生成与平均池化神经网络层的输出等价的层输出张量以生成第一张量，并且执行操作以使得第一张量的每个元素除以平均池化神经网络层的窗口中的元素的数量以生成初始输出张量。
硬件执行平均

[发明专利]卷积神经网络数据的预处理方法和装置-CN201810962564.1有效
发明人：耿益锋;罗恒 -专利权人：地平线(上海)人工智能技术有限公司
申请日： 2018-08-22 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：公开了一种卷积神经网络数据的预处理方法和装置，其中，预处理方法包括：确定卷积神经网络的平均池化层；确定平均池化层的运算数据；根据运算数据确定至少一个卷积核；以及将平均池化层转换为至少一个卷积层。通过该预处理方法和装置，能够将卷积神经网络中的平均池化层转换为至少一个卷积层，从而省去平均池化运算，进而能够在卷积神经网络加速器或处理芯片中省略用于平均池化操作的池化电路以及相关控制逻辑的设计和设置，并借助于卷积神经网络加速器或处理芯片中的卷积引擎高效率地实现平均池化运算
卷积神经网络数据预处理方法装置

[发明专利]图像分类方法、装置和计算机设备-CN202110339588.3有效
发明人：邓泽林;秦平越 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：所述方法包括：获取图像样本，通过第一池化层对经过卷积后的特征图中的每个池化框进行k次最小池化，对k个最小值取平均值得到最小池化平均值；通过第二池化层对图像样本进行平均池化，得到平均池化特征图；根据预先设置的权重，对平均池化特征图进行加权，得到每个池化框对应的极端门限值；若最小池化平均值小于极端门限值，则舍弃池化框中的最小值后进行平均池化，得到图像样本对应的去极端特征图；利用去极端特征图训练图像分类模型，得到训练好的图像分类模型
图像分类方法装置计算机设备

[发明专利]一种基于解剖特征的股骨近端平均化表面模型构建方法-CN201910171787.0有效
发明人：陈小中;吴访升;冒志建 -专利权人：常州工程职业技术学院
申请日： 2019-03-07 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于解剖特征的股骨近端平均化表面模型构建方法，其步骤包括：创建解剖结构特征点集，构建股骨解剖结构框架；实现同坐标系统中股骨样本模型对齐；获得平均化特征点集，构建平均化股骨解剖结构框架；切割股骨网格；将个体各特征区域网格变换至平均化解剖结构框架中；求解相应特征区域网格平均化模型；移除平均化特征区域之间重贴部分；光滑缝合，构建近端完整平均化网格模型。本发明通过特定人群股骨近端网格分割与特征配准，准确地构建股骨近端平均化表面模型。
一种基于解剖特征股骨端平表面模型构建方法

[发明专利]一种可配置池化算子的方法及电路-CN202010067775.6有效
发明人：何虎;张坤宁;赵烁;邓宁 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种可配置池化算子的方法，在池化计算之前设置一个片上的池化缓存，先按照卷积计算中的排列次序将数据存入池化缓存，然后再按照池化运算的顺序从池化缓存的相应位置依次取出数据进行计算，本发明还提供了一种可配置池化算子的电路，并公开了最大池化计算模块和平均池化计算模块的具体结构，在平均池化计算模块中，通过复用所述平均池化计算模块若干次，并在第三个加法器的输出与移位器的输入之间设置累加器，从而实现全局平均池化，通过改变复用平均池化计算模块的次数，实现任意尺寸下的全局平均池化计算。本发明不仅可以省去使用处理器计算池化的时间，优化加速器的性能，而且具有良好的通用性。
一种配置算子方法电路

[发明专利]基于协同表示和池化及融合的人脸识别分类方法-CN201811650923.6有效
发明人：彭亚丽;吕梦鸽;王蒙;吴晓军;裴炤 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2018-12-31 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：一种基于协同表示和池化及融合的人脸识别分类方法，具体包括将人脸数据库分为训练人脸图像集和测试人脸图像集；对训练人脸图像集和测试人脸图像集分别进行最大池化、平均池化和最小池化处理；归一化处理；求最大池化训练人脸图像集协同表示该最大池化测试人脸图像的最大池化误差向量；求平均池化训练图像集协同表示每一张平均池化测试图像的平均池化误差向量；求最小池化训练图像集协同表示该最小池化测试图像的最小池化误差向量；对最大池化误差向量、最小池化误差向量和平均池化误差向量进行加权融合
基于协同表示融合识别分类方法

[发明专利]虚拟化系统的参数处理方法及装置-CN201510897810.6有效
发明人：张婷婷;马轶慧 -专利权人：中国移动通信集团公司
申请日： 2015-12-08 - 公布日： 2020-03-06 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种虚拟化系统的参数处理方法及装置，所述方法包括：计算虚拟化系统的平均虚拟整合比；所述平均虚拟整合比表征的为所述虚拟化系统平均每台物理机集上所承载的虚拟机的数量；根据所述平均虚拟整合比调整所述虚拟化系统的运行参数或规划参数
虚拟系统参数处理方法装置

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202310309446.1在审
发明人：韩冥生;潘阿成;高荣;余宗桥 -专利权人：安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：可以应用于运行神经网络模型的电子设备，并且该电子设备包括多个处理单元，该方法包括：获取待处理图像；神经网络模型在对待处理图像处理的过程中，获取特征图；神经网络模型在对特征图进行处理的过程中，检测到需要进行平均算子计算；调用平均池化算子和补偿算子进行平均算子运算，得到目标结果，其中，调用平均池化算子和补偿算子进行平均算子运算，包括：通过多个并行执行的处理单元，执行平均池化算子的均值计算。从而通过能够进行硬件加速计算的平均池化算子实现平均算子的算法功能，由此可以有效提升了包括平均算子的神经网络模型推理速度。
图像处理方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]运算系统、电池的劣化预测方法以及电池的劣化预测程序-CN202180059979.8在审
发明人：石井洋平 -专利权人：松下知识产权经营株式会社
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： H01M10/48 文献下载
摘要：劣化回归曲线生成部(113)对各电池(E1、41)的按时间序列确定出的多个SOH进行曲线回归，来生成各电池(E1、41)的劣化回归曲线。系数回归函数生成部(114)生成以多个电动移动体(3)的每单位期间的平均行驶距离或者平均放电量为独立变量并且以多个电池(E1、41)的劣化回归曲线的劣化系数为从属变量的劣化系数的回归函数。劣化预测部(116)确定与所受理到的行驶条件的变更相应的每单位期间的平均行驶距离或者平均放电量，将该每单位期间的平均行驶距离或者平均放电量应用于劣化系数的回归函数来确定行驶条件变更后的劣化系数，使用该劣化系数来变更该电动移动体(3)中搭载的该电池(E1、41)的劣化回归曲线。
运算系统电池预测方法以及程序

[发明专利]LED驱动电路-CN201110256765.8有效
发明人：石仓启太;麻生真司 -专利权人：三垦电气株式会社
申请日： 2011-09-01 - 公布日： 2012-03-21 - 主分类号： H05B37/02 文献下载
摘要：LED调光用信号进行开关动作，由此使从电压变换部向第1LED组施加的其它电压断续；PWM调制部(2)，其利用LED调光用信号对与流过第1LED组的LED电流的脉冲波高值对应的基准电压进行PWM调制；第1平均化部(3)，其对与LED电流对应的电压进行平均化；第2平均化部(4)，其对由PWM调制部实施PWM调制后的电压进行平均化；以及控制部(6)，其根据第1平均化部所平均化的电压和第2平均化部所平均化的电压，控制施加给第
led 驱动电路

[发明专利]锂离子二次电池用负极材料、锂离子二次电池用负极和锂离子二次电池-CN201380011845.4有效
发明人：江口邦彦;美野裕香里 -专利权人：杰富意化学株式会社
申请日： 2013-02-15 - 公布日： 2017-03-08 - 主分类号： H01M4/587 文献下载
摘要：本发明涉及锂离子二次电池用负极材料、使用该锂离子二次电池用负极材料的锂离子二次电池用负极和锂离子二次电池，所述锂离子二次电池用负极材料以特定的质量比例含有(A)平均粒径为5～35μm、平均纵横比小于2.0的球状化或椭圆体状化天然石墨；(B)平均粒径为2～25μm、平均纵横比小于2.0的整体中间相石墨化物；和(C)平均粒径为1～15μm且比上述整体中间相石墨化物(B)的平均粒径小、平均纵横比为5.0以上的鳞片状石墨
锂离子二次电池负极材料

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