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公开(公告)号：CN117874488A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311750518.2
申请日：2023-12-18
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) , 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: G06F18/213 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/088
Abstract: 本申请公开了一种零样本学习模型优化方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取视觉编码器从样本图像中学习到的视觉特征；获取文本数据，将文本数据输入到文本编码器中，获取文本编码器从文本数据中学习到的语义属性特征；通过多模态交互模块使用视觉特征查询语义属性特征，得到第一交互结果，使用语义属性特征查询视觉特征，得到第二交互结果，根据第一交互结果和第二交互结果，将视觉特征和语义属性特征对齐；在零样本学习模型执行优化任务时，采用预设的综合损失函数生成模型，生成优化任务的综合损失函数；基于优化任务的综合损失函数优化零样本学习模型，得到优化后的零样本学习模型。本申请有利于提高零样本学习模型的优化效率。
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公开(公告)号：CN118013280A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410102026.0
申请日：2024-01-24
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) , 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本申请公开了一种预测模型的训练方法、装置及终端设备，通过获取训练集，并依次将训练集中的输入数据输入至预测模型，生成输入数据对应的预测数据，进而根据输入数据与预测数据对预测模型进行对抗训练，并在对抗训练的过程中，减少预测数据与输入数据之间的差异，进而在对抗训练后生成目标预测模型，以基于目标预测模型预测云平台的工作负载，使得所预测的工作负载与真实的工作负载之间差异较小，提高了预测云平台的工作负载的准确性，从而减少了因对云平台的工作负载预测错误而导致资源分配不均的情况，实现了云平台的资源均匀分配，减少了资源分配不均、资源浪费的问题。
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公开(公告)号：CN119759420A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510265776.4
申请日：2025-03-07
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
Abstract: 本申请适用于程序迁移技术领域，提供了一种人工智能程序跨平台迁移方法、装置及终端设备，该方法包括：获取源开发平台上的待迁移AI程序的代码数据和目标开发平台的平台配置信息，目标开发平台的计算架构为CANN平台；在代码数据为源码数据时，根据CANN平台的平台配置信息，对源码数据中的多个CUDA API调用接口进行提取和转换，得到多个第一API调用接口；在代码数据为PTX数据时，根据CANN平台的平台配置信息，对PTX数据进行解析和转译，得到IR指令集；控制CANN加速引擎执行第一API调用接口或IR指令集，以将待迁移AI程序从源开发平台迁移至CANN平台，显著简化迁移流程，提升迁移效率。
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公开(公告)号：CN117749653A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410011109.9
申请日：2024-01-02
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
Abstract: 本申请提供了一种QoS预测方法、装置、电子设备及可读存储介质。所述方法包括：获取待预测数据集，待预测数据集包括多种指标数据，指标数据包括表征应用底层性能指标的不同实际场景的实际值；将待预测数据集输入至已训练的特征提取模块，获得已训练的特征提取模块输出的对应待预测数据集预测特征向量；将预测特征向量输入至已训练的回归模块，获得已训练的回归模块输出的对应待预测数据集的QoS预测值。本申请对反映云服务的指标数据提取特征向量，根据特征向量预测QoS值，能够及时、准确获得QoS值，提高模块的泛化能力，同时根据多种指标数据预测QoS值，能够提高在复杂的云环境场景下的预测精度。
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