公开(公告)号：CN115019079B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202110239799.X

申请日：2021-03-04

Applicant: 北京大学

Inventor： 文再文 ,  杨明瀚 ,  许东 ,  陈铖 ,  田永鸿

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公布了一种用于图像识别的分布式概略优化加速深度学习训练的方法，设置多个计算节点用于分布式计算；在训练图像识别深度神经网络模型中的二阶矩阵计算时，采用块对角近似，并使用概略方法进行矩阵与向量乘积的分布式隐式计算；各个计算节点并行地将图片依次传入采用所述分布式概略优化加速深度学习训练的方法训练好的图像识别深度神经网络模型中，预测得到每个图片的输出向量，即图片属于各标签的概率，由此实现图像识别。本发明可以大幅度减少计算量，提高深度神经网络的训练速度，缩短训练时间，提升二阶算法相比一阶算法的效果。

公开(公告)号：CN115019079A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202110239799.X

申请日：2021-03-04

Applicant: 北京大学

Inventor： 文再文 ,  杨明瀚 ,  许东 ,  陈铖 ,  田永鸿

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公布了一种用于图像识别的分布式概略优化加速深度学习训练的方法，设置多个计算节点用于分布式计算；在训练图像识别深度神经网络模型中的二阶矩阵计算时，采用块对角近似，并使用概略方法进行矩阵与向量乘积的分布式隐式计算；各个计算节点并行地将图片依次传入采用所述分布式概略优化加速深度学习训练的方法训练好的图像识别深度神经网络模型中，预测得到每个图片的输出向量，即图片属于各标签的概率，由此实现图像识别。本发明可以大幅度减少计算量，提高深度神经网络的训练速度，缩短训练时间，提升二阶算法相比一阶算法的效果。

公开(公告)号：CN221155114U

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202322718022.9

申请日：2023-10-10

Applicant: 北京大学

Inventor： 何丽华 ,  吴斌 ,  金旭 ,  陈云赛 ,  许东 ,  徐冲

IPC: A61N1/36 ,  A61N5/06

Abstract: 本实用新型公开了一种基于蓝光及经颅微电流刺激的生物节律调节样机，它涉及医疗保健技术领域。包括带有特殊波长灯珠眼镜和微电流刺激电极，带有特殊波长灯珠眼镜内置有电路板，电路板与特殊波长灯珠眼镜和微电流刺激电极相连，特殊波长灯珠眼镜处设置有灯珠3，所述的灯珠为发光波长为440nm‑490nm的蓝光发光二极管，电极电流大小为0‑500μA，刺激频率0.5Hz。微电流刺激电极的电机电流大小为0‑500μA，刺激频率0.5Hz。本实用新型提高了经颅微电流刺激器械对睡眠障碍的临床疗效。