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公开(公告)号：CN111461324A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010230969.3
申请日：2020-03-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于层恢复敏感度的分级剪枝方法，所述方法包括：步骤S1、对目标神经网络模型进行各层均匀剪枝；步骤S2、对均匀剪枝后的目标神经网络模型进行层恢复，获得每一层对模型的性能贡献度；步骤S3、对目标神经网络模型中的各层按照贡献度进行分级，每一级分别设定剪枝比例；步骤S4、按照所设定的剪枝比例对原目标神经网络模型进行剪枝。本发明的基于层恢复敏感度分级剪枝方法，判断每一层对模型性能的贡献度更加直观高效且见简单。并且，能够大大降低模型参数初始化时随机性带来震荡问题、大幅度降低模型计算量，降低硬件需求，提高计算速度，节省计算能耗，提高设备实时性。
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公开(公告)号：CN111291836A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010243249.0
申请日：2020-03-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种生成学生网络模型的方法。所述方法包括下述步骤：步骤1)、获取预训练的教师网络模型；步骤2)、构建辅助网络模型；步骤3)、对所述辅助网络模型初始化，利用初始化的辅助网络模型生成学生网络；步骤4)、利用带有图像标签的训练图像对辅助网络进行训练。采用本发明的辅助网络能自动学习出学生网络的结构、神经元数目、卷积核数目。避免人工尝试，且本发明方法的自动学习结果的模型检测精度要比人工尝试方法精度更高。所需要的计算量呈指数级下降。
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公开(公告)号：CN111242235A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010059647.7
申请日：2020-01-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所厦门数据智能研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种相似特征测试数据集生成方法，包括：S1、选取多个不同的初始评价网络，再分别对所述初始评价网络进行训练，得到多个应用评价网络；S2、获取与目标数据集格式相同的样本数据集；S3、通过数据校正模型删减样本数据集中数据的个数，得到生成数据集；S4、使用每个所述应用评价网络比较S3中的生成数据集和目标数据集，计算得到偏差比；S5、若所述偏差比在预设的阈值范围内，将S3中的生成数据集作为测试数据集；若所述偏差比不在预设的阈值范围内，在S3中的生成数据集中增加数据，将增加数据后的生成数据集作为新的样本数据集，再重复执行S3至S4，直至偏差比在预设的阈值范围内，并将最后一次的生成数据集作为测试数据集。
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公开(公告)号：CN111126563A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911166620.1
申请日：2019-11-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于孪生网络的时空数据的目标识别方法及系统。构建包括两个子网的孪生网络模型，获取训练样本(x1,x2,y)，x1和x2表示包括兴趣点的时空数据，y表示x1和x2是否属于相同目标；将x1和x2分别输入至孪生网络模型的子网，得到特征向量v(x1)和v(x2)，通过距离度量得到特征向量v(x1)和v(x2)间的距离，根据距离与标签y之间的损失反向传播训练孪生网络模型，得到最终网络模型；取最终网络模型的子网作为目标识别模型，将待链接目标的时空数据输入目标识别模型，得到待链接目标的时空数据的待链接向量，将已知目标的时空数据输入目标识别模型，得到已知目标的时空数据的已链接向量，根据待链接向量和已链接向量之间的相似关系，为待链接目标的时空数据链接目标。
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公开(公告)号：CN110727634A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910605382.3
申请日：2019-07-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种面向物端数据处理的嵌入式智能计算机架构，包括：IO互联系统，用于通过高速数据通道，将来自多源传感器的物端数据发送至人工智能处理器子系统，并将该物端数据的标签类别发送至嵌入式ARM处理器子系统；嵌入式ARM处理器子系统，用于在内存中检索与该标签类别相对应的人工智能神经网络模型，并将该人工智能神经网络模型加载至该人工智能处理器子系统；人工智能处理器子系统，用于将该物端数据输入至该人工智能神经网络模型，以完成对该物端数据的人工智能处理，得到智能数据处理结果。由此本申请既能完成自然环境数据采集计算任务，也能完成人因环境数据采集计算任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107277884B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201710350525.1
申请日：2017-05-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种针对6TiSCH多跳无线网络的静态链路调度方法，包括：1)针对每一个源节点，确定从所述源节点到潜在的目的节点的端到端平均时延fD以及能量消耗fE；2)求解使得端到端平均时延fD最小、以及能量消耗fE最小的条件下的链路调度决策变量x，所述链路调度决策变量x决定某一个节点在时隙‑频率块中是否转发来自其他节点的数据包。
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公开(公告)号：CN104619005B
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201510011817.3
申请日：2015-01-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种水下无线传感器网络媒体介质访问控制方法，所述水下无线传感器网络为同步网络，所述水下无线传感器网络媒体介质访问控制方法包括下列步骤：1)获取水下无线传感器网络的拓扑结构中的最大度n，以及接收所要达到的数据包收发成功率θ；2)对于所述水下无线传感器网络的每个节点，当该节点需要发送数据包时，该节点在连续m个时隙以概率X＝1/(n+1)尝试发送所述数据包，本发明能够很好的适应网络拓扑动态变化的环境；能够确保水下无线传感器网络具有一定的成功发送概率，并尽可能地减少其数据传输延迟以及开销。
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公开(公告)号：CN103974343B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410164030.6
申请日：2014-04-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于水下无线传感器网络的自适应媒体访问控制方法及其系统，该方法应用于一包含n个节点和一网关的链式网络，在该n个节点中的m个节点采用ALOHA协议，该n个节点中的n‑m个节点采用RTS/CTS协议，以确保网关收到的数据包个数最大化。
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公开(公告)号：CN103369325B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310280691.0
申请日：2013-07-05
Applicant: 中国人民解放军总参谋部第六十一研究所 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种适用于无线视频传感网的低复杂度视频压缩传输方法，其特征在于，在视频传输时对每帧高h宽l的图像转换为高h宽l/3的图像数据进行压缩传输，播放时对接收到的图像数据还原成为高h，宽l的图像进行播放。
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公开(公告)号：CN103345752B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201310280702.5
申请日：2013-07-05
Applicant: 中国人民解放军总参谋部第六十一研究所 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出一种移动机器人与手机协作跟踪行人的方法，采用移动机器人与手机相互协作的方式对行人进行跟踪。本发明针对目前智能机的普及，通过行人随身携带的手机与移动机器人协作，完成跟踪任务，本发明通过人的运动信息来跟踪特定的人。手机根据集成的惯性传感器的测量数据计算出人步行的速度和方向，并把该信息发送给机器人。而机器人通过自身的激光测距仪或者其他装置测出附近的行人的步行速度与方向，找出符合目标行人的运动特征的人，本发明不受光照影响，应用范围广，精确率高。
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