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[发明专利]算子性能的评估方法和评估装置-CN202211251832.1在审
发明人：苏俊钦;邓锋贤 -专利权人：荣耀终端有限公司
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请提供了一种算子性能的评估方法和评估装置，可以提高算子的性能评估效率。本申请提供的方法可以包括：获取多个算子的特征数据，多个算子的特征数据基于多个算子中每个算子的程序代码得到；将多个算子的特征数据和多个算子的性能评估结果作为训练样本对第一初始模型进行训练，得到第一模型，其中，多个算子的特征数据为第一初始模型的输入，多个算子的性能评估结果为多个算子的特征数据的标签，第一模型用于对待评估算子进行性能评估。当获取待评估算子的特征数据时，可以将待评估算子的特征数据输入至第一模型，得到待评估算子的性能评估结果。
算子性能评估方法装置

[发明专利]一种模型应用方法、装置及数据分析处理系统-CN202010247204.0有效
发明人：方磊;武华亭;王清臣 -专利权人：北京九章云极科技有限公司
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供一种模型应用方法、装置及数据分析处理系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：获取待评估模型的输出结果；根据用户在第一用户界面上输入的用于创建评估算子的第一信息，生成评估算子；采用所述评估算子，对所述输出结果进行评估，获得评估结果。本发明的方案提高了对模型的评估效率且满足了用户的个性化需求。
一种模型应用方法装置数据分析处理系统

[发明专利]一种临境应急环境模拟训练效果评估系统及评估方法-CN202110790042.X在审
发明人：傅晟威;赵新文 -专利权人：中国人民解放军海军工程大学
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种临境应急环境模拟训练效果评估系统及评估方法，其包括：模板设定模块，其用于设定不同的评估模板；指标设计模块，其用于确定与每一评估模板对应的评估指标以及确定每一评估指标的权重；评估算子设计模块，其用于根据所述评估指标以及权重设计评估算子；自动评估模块，其连接所述评估算子设计模块，用于根据根据内置有标准操作流程的评估规则、评估算子对所述待评估指标进行评估，以自动计算每一受训人员的操作评分。其通过对评估原始数据进行过滤等预处理获得数据集，并将其与预设的评估指标进行匹配，以自动、快速、准确的计算出每一受训人员的操作评分，并且结合专家人为综合评估，以保证最终的评估结果更为准确。
一种应急环境模拟训练效果评估系统方法

[发明专利]基于算子的雷达交接效能柔性评估建模方法-CN201910182622.3在审
发明人：蔺美青 -专利权人：中国人民解放军空军预警学院
申请日： 2019-03-12 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：本发明涉及针对反导预警作战的雷达交接效能评估和评估建模领域，尤其涉及一种基于算子的雷达交接效能柔性评估建模方法，其不同之处在于：其步骤包括：S1、构建雷达交接效能评估指标体系；S2、设计各个指标对应的评估解算和评估聚合方法；S3、进行雷达交接效能评估解算的算子化设计，形成评估算子组件包；S4、构建与雷达交接效能评估指标体系对应的评估算子树模型；S5、进行雷达交接效能评估模型校验；S6、优化雷达交接效能评估模型。本发明解决了雷达交接效能评估建模组件化、规范化的问题，提高了雷达交接效能评估建模效率。
效能评估雷达交接建模算子评估评估算子指标体系构建解算模型校验树模型组件包组件化聚合预警规范化作战优化

[发明专利]基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法-CN201911118489.1在审
发明人：蔺美青;熊记宁;李广强 -专利权人：中国人民解放军空军预警学院
申请日： 2019-11-15 - 公布日： 2020-03-13 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及无源雷达作战效能评估和评估建模领域，尤其涉及一种基于算子的无源雷达作战效能柔性评估建模方法，其不同之处在于：其步骤包括：S1、构建无源雷达作战效能评估指标体系；S2、设计各个指标对应的评估解算和评估聚合方法；S3、进行无源雷达作战效能评估解算的算子化设计，形成评估算子组件包；S4、构建与无源雷达作战效能评估指标体系对应的评估算子树模型；S5、进行无源雷达作战效能评估模型校验；S6、优化无源雷达作战效能评估模型本发明解决了无源雷达作战效能评估的组件化、标准化的问题，提高了无源雷达作战效能评估建模效率。
基于算子无源雷达作战效能柔性评估建模方法

[发明专利]基于算子的预警探测体系作战能力柔性评估建模方法-CN201911118535.8在审
发明人：蔺美青;丁建江;李广强 -专利权人：中国人民解放军空军预警学院
申请日： 2019-11-15 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及预警探测体系作战能力评估建模领域，尤其涉及一种基于算子的预警探测体系作战能力柔性评估建模方法，其不同之处在于：其步骤包括：S1、构建预警探测体系作战能力评估指标体系；S2、设计各个指标对应的评估解算和评估聚合方法；S3、进行预警探测体系作战能力评估解算的算子化设计，形成评估算子组件包；S4、构建与预警探测体系作战能力评估指标体系对应的评估算子树模型；S5、进行预警探测体系作战能力评估模型校验；S6、优化预警探测体系作战能力评估模型本发明解决了预警探测体系作战能力评估的组件化、标准化的问题，提高了预警探测体系作战能力评估建模效率。
作战能力探测预警评估建模评估指标体系评估模型评估算子算子构建解算校验树模型组件包组件化聚合标准化优化

[发明专利]基于组件化、图形化算子的评估指标计算方法及装置-CN201710627375.4有效
发明人：汪霖;王勇;靳焰;王梦麟;周文璐;樊月波;张海东;陈虎;孙琳;谢文才 -专利权人：中国人民解放军国防信息学院
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06F8/34 文献下载
摘要：本发明适用于指挥信息系统模拟训练评估领域，提供一种基于组件化、图形化算子的评估指标计算方法及装置，所述方法包括：按照评估指标的算法设计要求选择合适的基础处理算子，通过有向连接线将基础处理算子进行图形化逻辑连接，形成算法计算实施的全过程逻辑；配置各个基础处理算子的属性和参数；各个基础处理算子按顺序自动执行，输出最终的评估指标。通过图形化的界面进行逻辑连接和参数设计，能够更方便地设计评估算法流程，对操作者更加友好，通过组件化的算子组合方式可以更加快捷方便地设计出复杂的指标及其算法。
基于组件图形算子评估指标计算方法装置

[发明专利]一种基于叠层自聚焦实验的图像重建方法及系统-CN202111228159.5在审
发明人：史祎诗;阮天昊;陶冶;张书源;杨栋宇;祝玉鹏;吕文晋;张峻浩;闫旭彤;高怡雯 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：该方法包括：将待测样品放在x‑y二维机械平移台上，采集所述待测样品所有平移位置的衍射数据；基于所述衍射数据，进行初次叠层成像数值重建，得到重建图像；计算初始衍射距离周围预设距离范围内所有重建图像的像质评估算子；使用Adam优化方法搜索所述像质评估算子的极大值，并确定梯度更新方向；根据所述梯度更新方向更新衍射距离及重建图像，直至达到迭代次数。本发明基于自适应Lp范数的TV(TotalVariation)像质评估算子，解决了过往的自聚焦算法因生物样品纹理结构复杂而导致的距离结果收敛不准确的问题，得到了最优的衍射距离，从而提高了重建图像的像质。
一种基于自聚焦实验图像重建方法系统

[发明专利]一种聚焦方法、摄像装置及存储介质-CN202110158600.0有效
发明人：卢二利;赵军;况璐;潘武 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： H04N23/67 文献下载
摘要：本申请公开了一种聚焦方法、摄像装置及存储介质，该方法应用于摄像装置，包括：在粗调过程中，获取摄像装置针对同一场景采集的至少两路图像数据；对至少两路图像数据分别通过相应的评估方式进行处理，以获得分别与至少两路图像数据对应的至少两组第一聚焦评估算子；计算至少两组第一聚焦评估算子内的算子变化率；在精调过程中，基于摄像装置后续采集的与变化率中的最大者对应的同一路图像数据以及对应的评估方式确定最佳聚焦位置。通过此种方式，经过粗调获取不同路数据在相应的评估方式下的算子变化率，并在精调过程中使用变化率中的最大者对应的同一路图像数据，以及对应的评估方式确定最佳聚焦位置，能够准确获取最佳聚焦位置以提升聚焦效果。
一种聚焦方法摄像装置存储介质

[发明专利]一种飞行器的评测方法及评测系统-CN201611027517.5有效
发明人：关瑜;王静雨;李卫洁 -专利权人：航天恒星科技有限公司
申请日： 2016-11-17 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明提供一种飞行器的评测方法及评测系统，其中，所述评测方法包括：根据预设飞行器的使用特点及技术指标，构建所述预设飞行器的评估模型，所述评估模型中包括所述预设飞行器的各个子模块；构建所述评估模型中各个子模块各自对应的指标体系，以形成所述评估模型对应的指标体系树，所述指标体系树中包括按层级划分的指标单元；为所述指标体系树中的各个指标单元分配相适配的评估算子；基于分配的评估算子，对所述指标体系树中的各个指标单元进行评估，以生成所述预设飞行器的评估结果
一种飞行器评测方法系统

[发明专利]一种视觉多跟踪算子融合方法-CN202210200738.7在审
发明人：胡珂立;赵利平;马思伟 -专利权人：绍兴市北大信息技术科创中心
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明以视频数据为处理对象，对采集到的视频数据逐帧处理，首先确定视频帧中出现的兴趣目标，然后对事先选取的多个目标跟踪算子进行初始化，从后一帧开始依据各算法策略估计兴趣目标位置，之后计算各算子间尺度、覆盖区域、多视觉特征、中心距离相似度，并统计时序上连续多帧算子间相似度、算子与融合算子相似度，联合构建算子稳定性评价矩阵，最终通过评估算子间相似度均值决定相应算子是否被剔除，进而计算得到经融合处理后的目标位置。
一种视觉跟踪算子融合方法

[发明专利]一种基于负载均衡的模型自动并行方法、设备及存储介质-CN202310306346.3在审
发明人：曾艳;倪益杰;张纪林;任永坚;袁俊峰;万健 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本发明首先分析影响算子和模型执行性能的关键因素（算子出入度大小、张量的形状以及张量的数据类型），提出了基于算子特征构建性能评估模型的方法，以评估算子计算、通信以及综合代价和模型的训练性能代价；然后，以各设备综合代价负载均衡为目标，利用基于拓扑排序的按层划分方法将神经网络模型快速切分成多个综合代价均衡的子模型，实现粗粒度的划分；最后，基于模型的训练性能评估模型，根据算子间的通信特征，利用基于通信优化的细粒度模型切分和调度方法，针对粗粒度切分好的子模型
一种基于负载均衡模型自动并行方法设备存储介质

[发明专利]机器学习平台中的文本处理方法、装置及设备-CN202010827214.1在审
发明人：陶冶;陈伟;周安;谢佳雨 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-08-17 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种机器学习平台中的文本数据处理方法、装置及设备，该方法包括：将训练文本数据及其对应的真实标签输入至文本处理模型训练算子中，以训练出文本处理模型；将所述文本处理模型和预测文本数据输入至文本处理模型预测算子中，获得所述预测文本数据的预测标签；将所述预测标签和对应于所述预测文本数据的真实标签输入至文本处理模型评估算子中，获得所述文本处理模型的评估指标值；以及，根据所述评估指标值，对所述文本处理模型进行相应处理
机器学习平台中的文本处理方法装置设备

[发明专利]一种执行器多模态算子异步非阻塞分裂方法-CN202311211785.2在审
发明人：柳婉静;王东江 -专利权人：天津南大通用数据技术股份有限公司
申请日： 2023-09-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F9/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种执行器多模态算子异步非阻塞分裂方法，属于计算机技术领域，包括：利用算子分裂方法动态调整算子的分裂策略，将执行时间超过标准值的算子分裂，形成执行时间更短的子算子；利用加载策略综合评判算子和分裂后形成的子算子的优先级，将更优先需要执行的算子和子算子优先加载，然后评估算子和子算子之间的关系，为可同时执行的算子和子算子打上标记，用以并行执行时使用。本发明有益效果：通过对执行器的算子进行动态的异步非阻塞分裂，并结合智能加载策略和多线程技术的应用，实现了多模态算子的同时执行，避免算子执行时间不同导致的性能瓶颈，提高了设备整体的执行效率。
一种执行器多模态算子异步阻塞分裂方法

[发明专利]一种基于遗传算法的神经网络自适应分布式并行训练方法-CN202210963656.8在审
发明人：倪益杰;曾艳;张纪林;任永坚;袁俊峰;韩猛;徐梦楚 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本方法首先将模型并行中算子放置问题转化整数线性规划问题，构建解空间，并简化解空间的规模。其次构建代价评估模型，评估线性规划问题解的优劣，指导两个种群之间进行迭代更新两组放置策略。然后当到达迭代更新的终止条件后，将两组放置策略转化为数据流图的算子放置策略，算子放置策略对模型进行训练，以选取最优分布式调度策略。本发明在保证解空间质量的前提下加快算法搜索速度，以细粒度评估算子放置策略的执行性能，有效避免陷入局部最优情况。
一种基于遗传算法神经网络自适应分布式并行训练方法

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