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公开(公告)号：CN118974744A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202380032714.8
申请日：2023-02-09
申请人： 内特里公司
发明人： 路易丝·米尼 , 卢卡斯·阿巴卜亚兹德 , 弗洛里安·阿诺·保罗·拉腊曼迪 , 蒂博·奥内热
摘要： 本发明涉及一种用于确定生物样品对生物接口的影响的体外或离体方法，该方法具体包括实施生物感受器，该生物感受器包括多隔室微流体装置，该多隔室微流体装置包含施加了样品的相关的细胞共培养物。记录并随后分析神经网络对所述样品的响应，特别是细胞/神经网络中的变化。随后通过比较真阳性和测试样品的网络标记进行鉴别诊断。
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公开(公告)号：CN118966322A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410986611.1
申请日：2024-07-23
申请人： 麒麟软件有限公司
摘要： 本发明涉及计算机技术领域，具体提供一种面向沐曦曦云C500的归约类核函数优化方法，包括：获取待执行规约主体的数据长度N，并选择数据长度N大于预设值的规约主体执行以下步骤；将核函数中线程数设为1024；计算每个线程需要处理的数据个数NUM；根据NUM确定每个线程的处理次数W、向量长度X、并行处理向量个数Z及最后一次并行处理向量个数Z’；然后设置核函数启动参数，对每个线程中的向量内、向量间、每个线程的处理次数、所有线程的数据依次进行规约操作。通过上述技术方案，对于输入的数据量较大的规约主体，在一个block中的1024个线程内根据规约主体的数据长度，实现配置参数的优化，提高核函数开发效率。
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公开(公告)号：CN118901068A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202280093048.4
申请日：2022-08-26
申请人： 腾讯美国有限责任公司
发明人： 邓巍然
IPC分类号： G06N3/08 , G06N3/0495 , G06N3/10
摘要： 电子装置执行对神经网络进行量化的方法。该方法包括：对神经网络内使用的超出从最小值到最大值的范围的值进行限幅；使用经限幅的值来模拟量化处理；在神经网络的训练期间对最小值和最大值进行更新以优化量化处理；以及根据更新的最小值和最大值对神经网络内使用的值进行量化。在一些实施方式中，对神经网络进行量化的方法还包括在训练期间使范围最小化。
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公开(公告)号：CN115016932B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210524307.6
申请日：2022-05-13
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06F9/50 , G06N7/01 , G06V10/96 , G06V10/94 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/10 , G06N3/092 , G06N3/04
摘要： 本发明涉及嵌入式模型资源调度技术领域，特别是涉及一种基于嵌入式的分布式深度学习模型资源弹性调度方法，包括构建计算精度和计算延迟的复合奖励模型、构建非受限马尔可夫决策过程以及利用深度确定性策略算法动态求解最优弹性调度策略；分布式深度学习技术完成深度学习任务的动态分配，构建以计算服务延迟和模型精度为核心的参量，并采用马尔可夫决策过程对问题建模，使用Lyapunov优化将其转化为无约束的马尔可夫奖励过程之后，通过强化学习中的深度确定性策略梯度算法实现深度学习任务的动态分配过程。通过本调度方法，能有效解决大规模深度学习算法在单个嵌入式设备中部署困难的问题，保证深度学习算法在嵌入式设备中的快速运行。
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公开(公告)号：CN118886315A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410928954.2
申请日：2024-07-11
申请人： 航发优材(镇江)增材制造有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/27 , G16C60/00 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06N3/10 , G06F113/10
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的激光选区熔化工艺参数确定方法,采集零件工艺参数确定流程的激光功率指标数据、工艺参数确定范围和激光功率数据监测时的设备运转状态、扫描间隙、零件伸长率和激光选区熔化程度，本发明将实验测得致密度和力学性能与能量密度的非线性映射关系通过遗传算法优化的BP神经网络建立回归预测模型，遗传算法优化的BP神经网络建立的预测模型精确度极高，设计预测参数模型的程序界面后，只需输入所需的致密度和力学性能要求，即可通过神经网络预测模型预测一个最佳的能量密度，从而得到最佳的工艺参数，精准高效，且适用于大部分的材料，适用范围广，有利于推广激光熔化选区技术。
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公开(公告)号：CN118885752A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410974680.0
申请日：2024-07-19
申请人： 复旦大学 , 上海集成电路制造创新中心有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于模拟信号处理的储备池计算方法及其系统，包括：S1、采集需要处理的模拟信号；S2、将模拟信号进行预处理，使其幅值在光电忆阻器阵列的弛豫时间的范围内，得到处理后的模拟信号；S3、将处理后的模拟信号进行数字化处理，得到脉冲信号；S4、使用光调制器或激光器将脉冲信号进行转换，得到光脉冲信号；S5、将光脉冲信号输入至光电忆阻器阵列，光电忆阻器阵列实现信号高维映射，得到映射结果，并将映射结果输出。本发明通过在光电忆阻器阵列的非线性映射特性来模拟储备池计算，从而实现对模拟信号的高维映射，简化信号处理流程，从而显著地降低计算成本。
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公开(公告)号：CN118863026A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410967201.2
申请日：2024-07-18
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本申请提供了一种学习突触装置、方法、片上学习系统及模型训练方法，所述装置包含：前突触模块、后突触模块和突触组件；所述前突触模块和所述后突触模块通过所述突触组件相连；所述前突触模块将接收到的输入信号转换为预设信号后通过所述突触组件传递至所述后突出模块处理和响应；其中，所述突触组件用于通过第一自旋转移矩磁随机存取存储器的电阻值随着两端施加电信号进行改变的多阶电阻调控特性，模拟和存储所述前突触模块和所述后突触模块之间神经元信息对应的资格迹；以及，通过所述资格迹调整第二自旋转移矩磁随机存取存储器的电阻值更新权重值。
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公开(公告)号：CN118821733A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411304124.9
申请日：2024-09-19
申请人： 合肥天帷信息安全技术有限公司
IPC分类号： G06F40/16 , G06F40/279 , G06N3/10 , G06N3/09 , G06N3/045
摘要： 本发明公开了一种测评报告实体抽取模型的二次训练方法及相关设备，所述二次训练方法包括：初始化预训练模型的二次训练环境；其中，所述二次训练环境安装有python语言依赖库；接收所述测评报告的原始文本；对所述测评报告的原始文本进行预处理，得到json格式文本集；根据json格式文本集，对所述预训练模型进行二次训练，得到可用于所述测评报告实体抽取的二次训练模型；本发明通过对网络安全测评报告的领域数据进行专门的预处理和二次训练，使得模型能够更好地理解并抽取测评报告中的实体信息，提高了实体抽取的识别率，最终让测评师能够地将二次训练模型应用于测评报告分析。
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公开(公告)号：CN118821580A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410769383.2
申请日：2024-06-14
申请人： 同圆设计集团股份有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0985 , G06N3/10 , G06F30/13 , G06F111/04
摘要： 本发明属于能化辅助设计领域，提供了一种基于AIGC技术的智能化辅助设计平台及方法，其技术方案为：包括数据集整合模块，被配置为获取多个领域的数据并整合；信息编码转换模块，被配置为将获取的多个领域的数据预处理后进行编码转化；规则激发链接转储模块，被配置为与智能化设计模型进行链接，根据输入的设计任务和参数，根据设计任务和参数，触发相应的规则和条件，基于触发的规则和条件对训练后的智能化设计模型约束，生成目标设计方案。实现设计过程的智能化、高效化和个性化。该平台不仅能够为设计领域的专业人士提供强大的工具和支持，同时也为推动设计行业的发展和创新做出了重要贡献。
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公开(公告)号：CN118709806A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410829368.2
申请日：2024-06-25
申请人： 欧乐益(重庆)信息科技有限责任公司
摘要： 本发明涉及智能AI技术领域，具体是一种智能AI技术开发平台，包括：数据管理模块；开发模块；部署监控模块；操作面板，所述数据管理模块包括：数据采集模块；数据清洗与标注模块；数据集管理模块，所述开发模块包括：模块选择与配置模块；模型训练模块；模块评估与验证，所述部署监控模块包括：模型管理模块；模型部署模块；模型监控模块；动态采集模块；优化模块。本发明通过模型训练模块提高训练效率，通过模块评估与验证评估模型的准确性和泛化能力，提高智能AI技术开发内容的准确率，通过开发模块的模型训练模块的模型框架制作、预制算法与模型可视化降低数据的运算压力，通过模型部署模块，提高智能AI技术开发平台的适配范围。
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