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[发明专利]一种绩效量化评估系统及方法-CN201811320964.9在审
发明人：包文哲 -专利权人：用友网络科技股份有限公司
申请日： 2018-11-07 - 公布日： 2019-03-15 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种绩效量化评估系统，包括：快速量化设置模块，用于用户选择或设置量化方案；执行量化模块，用于根据快速量化设置模块中设置量化方案，从数据库中读取量化对象关系和量化对象的数据，执行量化结果；考核体系模块，用于输入、设定量化对象供快速量化设置模块读取使用，用于进行定性评价、评分计算、结果计算、结果显示；数据库，用于输入和存储量化对象的数据供执行量化模块读取使用，用于存储快速量化设置模块设置的量化对象关系并且供快速量化设置模块读取使用本发明的有益效果是：该系统和方法简化了企业对员工绩效评价尤其是绩效量化评估的方法和过程，降低绩效实施成本和实施难度。
量化设置模块读取量化评估系统对象关系量化模块数据库存储结果计算量化结果量化评估员工绩效定性考核

[发明专利]模型量化方法、装置、设备、计算机程序及存储介质-CN202210199396.1在审
发明人：张琦 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种模型量化方法、装置、设备、计算机程序及存储介质，能够提高模型量化的精度与量化模型部署的广泛性。方法包括：利用待量化的初始模型进行模型推理，得到初始数据集合；基于目标部署平台的量化模式，对初始模型进行模拟量化，得到量化数据集合；模拟量化用于对初始模型中每个网络层输出的激活值进行量化与还原后进入下一层网络层进行推理；基于初始数据集合与量化数据集合，计算量化误差集合；并基于量化误差集合对初始模型进行调整，得到量化模型；基于每个网络层模拟量化后的激活值的截断值，生成量化参数；量化参数用于将量化模型部署至目标部署平台。
模型量化方法装置设备计算机程序存储介质

[发明专利]一种训练图像量化模型的方法、检索图像的方法及装置-CN202111265044.3在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供一种训练图像量化模型的方法、检索图像的方法及装置，可以应用于人工智能领域，用于解决量化图像的准确性较低的问题。该方法包括：分别对各个样本图像进行量化特征提取处理，获得各个样本图像各自的量化特征；基于二值量化评估策略，对获得的各个量化特征进行量化评估，确定图像量化模型的二值量化损失；基于语义评估策略，对各个量化特征进行语义评估，确定图像量化模型的语义量化损失；基于所述二值量化损失和所述语义量化损失，确定待训练的图像量化模型满足训练目标时，输出已训练的目标图像量化模型，使得量化图像的准确性更高，进而提高图像检索的召回性能。
一种训练图像量化模型方法检索装置

[发明专利]神经网络模型的量化方法、装置和系统、电子设备和存储介质-CN202111153963.1在审
发明人：袁之航;陈亮;赵亦彤;王辉;吴强 -专利权人：南京后摩智能科技有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种神经网络模型的量化方法、装置和系统、电子设备和介质，其中，方法包括：分别针对待量化神经网络模型中的任一待量化网络层，获取所述任一待量化网络层的权重矩阵；对所述任一待量化网络层的权重矩阵进行矩阵变换，得到所述任一待量化网络层的待量化权重矩阵；对所述任一待量化网络层的待量化权重矩阵进行量化，得到所述任一待量化网络层的量化后权重矩阵；基于所述待量化神经网络模型中的任一待量化网络层的量化后权重矩阵，得到量化后神经网络模型本公开实施例可以降低权重矩阵中各通道的权重数据的分布差异，能够减少量化误差，有助于提升量化后神经网络的精度。
神经网络模型量化方法装置系统电子设备存储介质

[发明专利]模型量化方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210121710.4在审
发明人：门春雷;梁志伟;黄仁杰 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2022-02-09 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开关于一种模型量化方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取量化模型集合；所述量化模型集合包括至少两个量化模型；所述量化模型为对待量化模型中的至少一个目标网络层进行量化得到的；确定各所述量化模型对应的适应度；所述适应度用于表征所述量化模型的性能提升；所述量化模型的性能提升为根据所述量化模型的模型性能和预设模型的模型性能间的差异确定的；所述预设模型为对所述待量化模型中的每个网络层都进行量化得到的；所述模型性能包括模型速度和模型精度；按照各所述量化模型对应的适应度，对各所述量化模型对应的量化策略参数进行遗传算法优化，得到目标量化模型。采用本公开可以提高神经网络模型的量化效果。
模型量化方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种深度神经网络量化方法、系统、存储介质和电子设备-CN202210469678.9在审
发明人：梁玲燕;董刚;赵雅倩;曹其春;晁银银 -专利权人：浪潮电子信息产业股份有限公司
申请日： 2022-04-30 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请提供一种深度神经网络量化方法，涉及人工智能领域，包括：获取浮点型模型参数和深度神经网络模型；利用所述浮点型模型参数并采用局部权重参数量化对所述深度神经网络模型进行量化，得到第一量化模型；若所述第一量化模型满足预设量化精度，结束量化；若所述第一量化模型不满足预设量化精度，采用全局激活输出量化处理所述第一量化模型，得到第二量化模型。本申请采用局部量化和全局量化相结合的量化策略，进行快速后训练量化。量化过程计算简单，每步优化目标单一，因此更容易找到最优解。本申请还提供一种深度神经网络量化系统、计算机可读存储介质和电子设备，具有上述有益效果。
一种深度神经网络量化方法系统存储介质电子设备

[发明专利]量化参数更新方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202310066250.4在审
发明人：陈腊梅;王凡祎 -专利权人： OPPO（重庆）智能科技有限公司
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请公开了一种量化参数更新方法、装置、电子设备及可读存储介质,方法包括：获取待量化模型；对待量化模型的权重插入具有待更新权重量化参数的第一伪量化节点；对待量化模型的激活层插入具有已更新的激活量化参数的第二伪量化节点；将设置有第一伪量化节点和第二伪量化节点的待量化模型，作为目标待量化模型，并通过目标待量化模型获取对样本数据的计算结果，作为第一数据；基于第一数据与目标数据的差异，对待更新权重量化参数进行更新，得到目标权重量化参数本申请实施例中对激活层插入具有已更新的激活量化参数的第二伪量化节点，从而仅需对待更新权重量化参数进行更新，减少了内存需求。
量化参数更新方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]数据处理方法、装置、设备以及存储介质-CN202310094738.8在审
发明人：徐畅;于广华;王豪爽;党青青;刘其文;马艳军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了数据处理方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习、模型量化技术领域。具体实现方案为：获取待量化网络模型的目标类神经网络层的待量化信息；确定待量化信息的数值分布；在基于待量化信息的数值分布确定待量化信息适合量化、且待量化信息在模拟量化后导致精度损失大于损失阈值的情况下，确定对待量化网络模型的量化过程中目标类神经网络层的待量化信息不执行量化操作本公开实施例不仅降低模型量化的工作量，提高模型量化的效率，降低对硬件的需求。同时，将不适合被量化的目标类神经网络层跳过量化过程，保留了该类神经网络层的精度，也可提高量化后模型的精度。
数据处理方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种混合结构SAR-VCO ADC-CN201910127588.X有效
发明人：丁瑞雪;党力;孙德鹏;刘术彬;丁华钰;朱樟明;杨银堂 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-02-20 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： H03M1/38 文献下载
摘要：本发明涉及一种混合结构SAR‑VCO ADC，包括：粗量化单元、细量化单元和输出单元；其中，所述粗量化单元用于对输入信号进行量化，得到残差信号和第一量化结果；所述细量化单元用于对所述残差信号进行量化，得到第二量化结果；所述输出单元用于根据所述第一量化结果和所述第二量化结果计算最终量化结果。本发明采用两级量化结构，其第一级由粗量化的SAR ADC结构构成，第二级由细量化的VCO‑based ADC结构构成，即利用VCO‑based ADC的固有噪声整形特性对SAR ADC量化后的剩余量进行细量化在整体上完成10位量化精度的功能，本发明实施例结合了SAR ADC和VCO‑based ADC的优点，在提升量化精度的同时大大减小了功耗和面积。
一种混合结构 sar vco adc

[发明专利]图像解码方法和图像编码方法-CN201911389539.X有效
发明人：林成昶;金晖容;李镇浩;崔振秀;金镇雄 -专利权人：韩国电子通信研究院
申请日： 2013-04-16 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： H04N19/126 文献下载
摘要：所述图像解码方法包括：对关于量化矩阵的信息进行解码；基于关于量化矩阵的信息重构量化矩阵；基于量化矩阵，生成针对当前块的残差块；基于残差块和针对当前块的预测块，重构当前块。关于量化矩阵的信息包括指示量化矩阵的预测方法的信息。关于量化矩阵的信息进一步包括：基于指示量化矩阵的预测方法的信息，关于量化矩阵的参考量化矩阵标识符的信息、指示量化矩阵的DC值的信息和指示量化矩阵系数之间的差值的信息中的至少一个。基于关于量化矩阵的信息重构量化矩阵的步骤包括：导出量化矩阵系数；通过对量化矩阵系数执行右上对角扫描来在量化矩阵中排列量化矩阵系数。
图像解码方法编码

[发明专利]图像解码方法和图像编码方法-CN201911389686.7有效
发明人：林成昶;金晖容;李镇浩;崔振秀;金镇雄 -专利权人：韩国电子通信研究院
申请日： 2013-04-16 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： H04N19/70 文献下载
摘要：所述图像解码方法包括：对关于量化矩阵的信息进行解码；基于关于量化矩阵的信息重构量化矩阵；基于量化矩阵，生成针对当前块的残差块；生成针对当前块的预测块；基于残差块和预测块，重构当前块。关于量化矩阵的信息包括指示量化矩阵的预测方法的信息。关于量化矩阵的信息进一步包括：基于指示量化矩阵的预测方法的信息，关于量化矩阵的参考量化矩阵标识符的信息、指示量化矩阵的DC值的信息和指示量化矩阵系数之间的差值的信息中的至少一个。基于关于量化矩阵的信息重构量化矩阵的步骤包括：导出量化矩阵系数；通过对量化矩阵系数执行右上对角扫描来在量化矩阵中排列量化矩阵系数。
图像解码方法编码

[发明专利]校正量化数据值的方法及相关的设备-CN200680038289.X有效
发明人： J·-G·比亚尔科夫斯基;A·考普 -专利权人：西门子公司
申请日： 2006-07-11 - 公布日： 2010-06-16 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于校正量化的数据值的方法，其中该量化的数据值通过对输入数据值的第一量化、随后的第一反向量化和然后的第二量化产生，并且该第一量化具有第一量化间隔，第二量化具有第二量化间隔。其中，通过将第二量化间隔的的间隔边界分别移动至相邻第一量化间隔的间隔边界来产生第三量化间隔，对于该第三量化间隔分别确定一个第三再现值，使该第三再现值处于所属的第三量化间隔内，通过对量化的数据值的第三反向量化来产生校正的数据值，其中该第三反向量化由第三量化间隔和所属的第三再现值构成。
校正量化数据方法相关设备

[实用新型]一种模数转换电路和收发系统-CN202122637561.0有效
发明人：宋阳;吴建东;刘建新;赵鹏;李林旭 -专利权人：深圳市国微电子有限公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： H03M1/12 文献下载
摘要：本申请提供了一种模数转换电路和收发系统，通过时钟模块，产生相位信号；通过第一量化模块得到第一量化信号；通过第二量化模块得到第二量化信号；通过第三量化模块得到第三量化信号；通过第四量化模块得到第四量化信号；通过延迟对准模块将第一量化信号、第二量化信号、第三量化信号和第四量化信号进行延迟对准并相加，得到最终的模数转换值。本申请通过第一量化模块取代传统流水线模数转换电路中的采样保持电路和第一级子量化电路，不仅能采样输入信号，而且能输出第一量化信号，从而简化量化过程，降低功耗。
一种转换电路收发系统

[发明专利]编码装置及编码方法-CN200780030203.3有效
发明人：田中俊启 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2007-10-16 - 公布日： 2009-08-05 - 主分类号： H04N7/30 文献下载
摘要：编码装置(100)，具备：生成临时量化参数的量化参数产生电路(111)；根据临时量化参数，将量化对象的信号量化后，生成量化数据的量化电路(121)；将该量化数据二值化，输出二值符号数据的二值化电路(131)；对二值符号数据进行算术编码，生成编码数据的算术编码电路(141)；根据二值符号数据的符号量、编码数据的代码量、符号量的上限值及目标代码量，生成适当的量化数据的量化参数计算电路(112)；根据该适当的量化参数，将量化对象的信号量化的量化电路(122)。
编码装置方法

[发明专利]基于变换块大小的自适应量化方法及装置-CN201510927716.0在审
发明人：蔡砚刚;杨帆;刘阳;白茂生;魏伟 -专利权人：乐视云计算有限公司
申请日： 2015-12-14 - 公布日： 2016-08-24 - 主分类号： H04N19/122 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于变换块大小的自适应量化方法及装置。将变换块对应的当前多维量化矢量分解为多个量化矢量，并对每一个所述量化矢量求相应的最优量化参数偏移值；根据所述最优量化参数偏移值，获取所述多维量化矢量的次优量化矢量；根据所述次优量化矢量计算相应的量化参数，根据所述量化参数选择量化步长。
基于变换大小自适应量化方法装置