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公开(公告)号：CN117176723A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311011018.7
申请日：2023-08-10
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L67/1004 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 本申请实施例提供了一种边缘计算的负载均衡控制方法、系统、设备及存储介质，属于数据交互技术领域。方法包括：获取用户设备发送的网络请求信息并确定发送的请求时间；获取当前请求时间下多个通信设备的状态信息，并以用户设备和多个通信设备为节点，以请求时间和状态信息作为各个节点对应的属性，构建时序知识图谱；将时序知识图谱输入到预先训练得到的图神经网络模型中进行处理，预测得到未来多个时间段下用户设备与各个通信设备之间连接的评估值；根据评估值，从多个通信设备中确定每个未来时间段下满足网络连接需求的目标设备，并向用户设备发送连接指令，以使用户设备在每个未来时间段下分别与对应的目标设备通信连接。
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公开(公告)号：CN117056680A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310892526.4
申请日：2023-07-20
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F18/15 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种数据降噪与信号探测方法、装置、系统及存储介质，涉及数据和信号处理技术领域，包括：生成低信噪比的模拟数据；对模拟数据中的混合信号进行预处理，得到训练数据；将第一卷积神经网络、第二卷积神经网络、自注意力机制以及多层全连接神经网络进行融合，得到融合式深度神经网络；通过训练数据对融合式深度神经网络进行分步训练，得到具备降噪功能的目标模型；将低信噪比的真实数据输入目标模型，以使目标模型对真实数据进行降噪和信号探测，得到降噪和信号探测的处理结果。本申请能够对低信噪比数据进行精确地降噪和探测处理。
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公开(公告)号：CN115481729A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211143025.8
申请日：2022-09-20
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体是涉及一种混合算子模型并行训练方法、装置、设备及存储介质。本发明首先将混合算子模型分割成支路模型，即将混合算子模型化整为零，然后将在每个训练节点上训练一个支路模型，使得各个训练节点同时并行训练各个支路模型，最后将各个支路模型的输出结果进行汇总，得到混合算子模型的整体输出结果，根据该整体输出结果调整模型参数，完成模型训练。从上述分析可知，本发明通过在各个训练节点上训练各个支路模型实现了并行训练，而并行训练能够节省训练时间，以提高训练速度，使得混合算子模型快速收敛。
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公开(公告)号：CN115456174A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211200959.0
申请日：2022-09-29
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种针对分子三维结构的分子属性预测模型训练方法。本发明利用现有的多个已经训练完成的预测精度较低的模型为分子三维结构的未标注数据集提供伪标签,基于包含伪标签的数据集对以分子三维结构为输入的神经网络模型进行训练,基于少量有标注的分子低维结构数据确定伪标签数据集的训练权重，同时采用上述少量有标注数据集的分子三维结构数据进一步提升模型的预测效果。解决了现有技术中由于带分子属性标签的分子三维结构的数据集很少,因此难以获得以分子三维结构为输入的训练效果好的分子属性预测模型的问题。
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公开(公告)号：CN112395272A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202110072482.1
申请日：2021-01-20
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开一种通信算法数据库构建方法、分布式机器装置和存储介质，所述方法包括：根据分布式机器学习任务选取相关变量并进行配置，得到不同输入变量组合；将所述输入变量组合分别输入蒙特卡洛模型中进行仿真，获取各输入变量组合对应输出变量的概率值；建立所述输入变量组合与所述输出变量的概率值的通信算法数据库，所述通信算法数据库中包括多个通信算法，且每个通信算法中的输入变量组合与训练时间具有映射关系；根据所述通信算法数据库预估训练所述分布式机器学习任务所需的目标通信算法和目标输出变量，解决现有技术中分布式机器学习任务训练缓慢的问题，加快分布式机器学习任务的训练速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111814967B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202010950692.1
申请日：2020-09-11
Applicant: 鹏城实验室
Inventor： 任智祥
Abstract: 本发明公开了一种神经网络模型的推理运算量计算方法、设备及存储介质，对神经网络模型进行解析，得到所述神经网络模型的多种神经网络层；分别计算多种所述神经网络层通过前向传播对待推理数据进行推理的多个运算量；基于多个所述运算量，计算得到所述神经网络模型的推理运算量。本发明在不对神经网络模型构建计算图的条件下，通过神经网络模型的多种神经网络层来计算对待推理数据进行推理产生的运算量并计算出表征进行推理总运算量的推理运算量，有效提高对推理需要的运算量进行计算的效率，有利于提高神经网络模型在硬件加速部件上的部署效率。
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公开(公告)号：CN111814967A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010950692.1
申请日：2020-09-11
Applicant: 鹏城实验室
Inventor： 任智祥
Abstract: 本发明公开了一种神经网络模型的推理运算量计算方法、设备及存储介质，对神经网络模型进行解析，得到所述神经网络模型的多种神经网络层；分别计算多种所述神经网络层通过前向传播对待推理数据进行推理的多个运算量；基于多个所述运算量，计算得到所述神经网络模型的推理运算量。本发明在不对神经网络模型构建计算图的条件下，通过神经网络模型的多种神经网络层来计算对待推理数据进行推理产生的运算量并计算出表征进行推理总运算量的推理运算量，有效提高对推理需要的运算量进行计算的效率，有利于提高神经网络模型在硬件加速部件上的部署效率。
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公开(公告)号：CN112766486B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202011645194.2
申请日：2020-12-31
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种神经网络结构的搜索方法、终端、服务器及可读存储介质，方法包括：服务器确定是否存储有神经网络结构对应的第一参数；若确定存储有第一参数时，发送携带第一参数的训练指令至终端，以使终端根据第一参数搜索目标神经网络结构并采用训练数据对目标神经网络结构进行训练。本发明提高了神经网络结构的搜索方法的资源利用率。
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公开(公告)号：CN119694398A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411587415.3
申请日：2024-11-07
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G16B40/00 , G16B15/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请实施例提供多维数据特征提取方法、装置、设备和存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法获取离散的蛋白质残基数据和连续的蛋白质结构数据，然后确定离散网络参数和连续网络参数，将蛋白质残基数据和蛋白质结构数据作为初始输入数据输入连续离散卷积神经网络模型，利用连续离散卷积层根据离散网络参数和连续网络参数更新卷积核参数，基于更新后的卷积核参数对初始输入数据进行特征提取，得到多维表征输出数据。利用连续离散卷积层根据离散网络参数和连续网络参数将连续卷积和离散卷积的特征提取过程进行融合，利用更新后的卷积核参数对多维输入数据进行特征提取，提升多维数据的特征提取结果准确性。
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公开(公告)号：CN119649044A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411756602.X
申请日：2024-11-29
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V10/40 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0895
Abstract: 本申请公开了基于多模态对齐的图文问答方法、系统、电子设备及介质，方法包括：响应于对话指令，获取当前的对话回合对应的场景图像以及问题文本，并确定场景图像对应的初始权重；获取预设的多模态特征对齐模型的历史图像特征集合和历史文本特征集合；将场景图像以及问题文本输入特征提取模块进行特征提取，输出图像特征以及文本特征；将图像特征和初始权重合并至历史图像特征集合，得到图像编码集合，并将文本特征合并至历史文本特征集合，得到对话编码集合；通过权重匹配模块对图像编码集合和对话编码集合进行语义对齐；根据语义对齐后的目标图像编码特征生成回复文本。在本发明实施例中，能够将图像特征与文本数据有效结合，生成精确回答。
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