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公开(公告)号：CN113837227A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110989727.7
申请日：2021-08-26
申请人： 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种负载预测方法、装置、芯片、电子设备及存储介质，属于电力技术领域，解决了现有技术中负载预测仅针对单一维度的数据进行分析，准确率不高的问题。所述方法包括：获取用户电表在设定时间段内的多个参量数据；利用单参量网络模型，得到每种参量数据对应的所述用户电表管理的负载状态的第一预测结果；利用所述多个参量数据以及多参量融合网络模型，得到所述多个参量数据对应的负载状态的第二预测结果；根据预设融合规则，将所述第一预测结果与所述第二预测结果进行融合，得到所述用户电表管理的每个负载的状态预测结果。本发明实施例适用于分析用户用电情况。
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公开(公告)号：CN113095444B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110629239.5
申请日：2021-06-07
申请人： 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司建设分公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明实施例提供一种图像标注方法、装置及存储介质，属于图像处理技术领域。所述方法包括：获取用户针对原始图像样本进行的标注操作；利用标注后的图像样本训练目标检测模型，并利用训练后的目标检测模型重新检测所述原始图像样本，得到模型检测结果；将所述模型检测结果与所述标注后的图像样本进行对比，并显示对比结果。本发明实施例适用于图像识别过程。
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公开(公告)号：CN113095444A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110629239.5
申请日：2021-06-07
申请人： 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司建设分公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明实施例提供一种图像标注方法、装置及存储介质，属于图像处理技术领域。所述方法包括：获取用户针对原始图像样本进行的标注操作；利用标注后的图像样本训练目标检测模型，并利用训练后的目标检测模型重新检测所述原始图像样本，得到模型检测结果；将所述模型检测结果与所述标注后的图像样本进行对比，并显示对比结果。本发明实施例适用于图像识别过程。
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公开(公告)号：CN112861996A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110277868.6
申请日：2021-03-15
申请人： 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及人工智能领域，提供一种深度神经网络模型压缩方法及装置。所述方法包括：针对选定的深度神经网络模型提供随机初始化参数；基于所述随机初始化参数对所述深度神经网络模型的通道进行选择；对通道选择后的深度神经网络模型进行剪枝得到裁剪后的网络模型；利用量化参数对裁剪后的网络模型进行量化得到压缩的网络模型。本发明利用随机初始化参数对网络模型结构进行剪枝，无需预训练模型，节省了预训练模型的时间成本，增加了网络模型结构的剪枝空间，保证模型精度，提升模型剪枝效率，能够快速压缩模型。
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公开(公告)号：CN111931920A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202011022685.1
申请日：2020-09-25
申请人： 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种基于级联神经网络的目标检测方法、装置及存储介质，属于目标检测技术领域。所述方法包括：获取待检测图像数据；利用所述级联神经网络中的第一目标检测模型对所述待检测图像数据中的目标图像进行检测，得到第一检测结果；对所述第一检测结果中的目标框经过预设倍数的放大，并将放大后的目标框内的图像数据作为第二检测结果；利用所述级联神经网络中的第二目标检测模型对所述第二检测结果中的目标图像进行检测，得到目标检测结果，其中所述第一目标检测模型与所述第二目标检测模型通过具有相同的神经网络结构训练得到。本发明实施例适用于目标检测过程。
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公开(公告)号：CN113837227B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110989727.7
申请日：2021-08-26
申请人： 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种负载预测方法、装置、芯片、电子设备及存储介质，属于电力技术领域，解决了现有技术中负载预测仅针对单一维度的数据进行分析，准确率不高的问题。所述方法包括：获取用户电表在设定时间段内的多个参量数据；利用单参量网络模型，得到每种参量数据对应的所述用户电表管理的负载状态的第一预测结果；利用所述多个参量数据以及多参量融合网络模型，得到所述多个参量数据对应的负载状态的第二预测结果；根据预设融合规则，将所述第一预测结果与所述第二预测结果进行融合，得到所述用户电表管理的每个负载的状态预测结果。本发明实施例适用于分析用户用电情况。
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公开(公告)号：CN111275187A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010056993.X
申请日：2020-01-16
申请人： 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种深度神经网络模型的压缩方法及装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：在当前的模型训练周期中，计算待压缩的深度神经网络模型中的模型通道对应的范数；根据范数以及对应的初始化权重阈值，模型通道裁剪，得到裁剪后的深度神经网络模型；判断裁剪后的深度神经网络模型的模型精度与期望精度之间的差值是否大于零；当差值大于零时，根据差值以及初始化权重阈值，每层神经网络对应的自适应权重阈值；根据裁剪后模型中每个参数量化的结果对其损失函数的影响程度，确定量化后的深度神经网络模型；将量化后的深度神经网络模型作为当前的模型训练周期的压缩后模型。本发明实施例适用于神经网络模型的压缩。
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公开(公告)号：CN118509252A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410936183.1
申请日：2024-07-12
申请人： 国网思极网安科技(北京)有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L69/163 , H04L67/142 , H04L67/02
摘要： 本发明公开了一种加密流量镜像外发方法及装置，涉及网络安全技术领域，方法包括：接收HTTPS请求的加密流量；access阶段时，缓冲存储已解密的HTTPS请求的报头和正文，得到第一缓冲数据；通过系统缓存暂存TCP四元组数据；content阶段时，缓冲存储HTTPS响应的报头和正文，和所述第一缓冲数据共同构成了第二缓冲数据；log阶段时，将所述第二缓冲数据分解成TCP流，形成镜像流量数据帧，将所述镜像流量发送至旁路安全设备。本发明能够实现高性能、低内存消耗、稳定性高的旁路明文流量检测。
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公开(公告)号：CN118509252B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410936183.1
申请日：2024-07-12
申请人： 国网思极网安科技(北京)有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L69/163 , H04L67/142 , H04L67/02
摘要： 本发明公开了一种加密流量镜像外发方法及装置，涉及网络安全技术领域，方法包括：接收HTTPS请求的加密流量；access阶段时，缓冲存储已解密的HTTPS请求的报头和正文，得到第一缓冲数据；通过系统缓存暂存TCP四元组数据；content阶段时，缓冲存储HTTPS响应的报头和正文，和所述第一缓冲数据共同构成了第二缓冲数据；log阶段时，将所述第二缓冲数据分解成TCP流，形成镜像流量数据帧，将所述镜像流量发送至旁路安全设备。本发明能够实现高性能、低内存消耗、稳定性高的旁路明文流量检测。
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