一种面向移动多处理器的深度学习模型协同推理方法

    公开(公告)号:CN118966350A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202410935780.2

    申请日:2024-07-12

    Inventor: 张志国 高云全

    Abstract: 本发明属于移动计算和深度学习技术领域,具体涉及一种面向移动多处理器的深度学习模型协同推理方法。本发明通过实时监控各处理器的状态,结合模型解析器对深度学习模型进行子图划分,使用中央调度器根据处理器负载、温度和运行状态动态优化执行策略。系统包括硬件监视器、模型解析器和调度器三大核心组件,通过这些组件的协作,可以高效地管理和执行多个深度学习模型的推断任务,显著提升了移动设备上的执行效率和能源效率。本发明能够适应各种硬件异构性,特别适用于资源受限的移动和边缘设备,解决了传统移动推理系统在面对多任务协同推理时的性能瓶颈问题。本发明具有调度灵活、响应快速的特点,适用于多种实时应用场景。

    一种类人眼观察和深度神经网络双结合的故障诊断方法

    公开(公告)号:CN117992922A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202410286878.X

    申请日:2024-03-13

    Abstract: 本发明属于设备故障诊断技术领域,具体涉及一种类人眼观察和深度神经网络双结合的故障诊断方法。本发明提供的故障诊断方法其不需要人工干预故障诊断,而采用深度神经网络模拟人眼观察图像曲线的方式;通过对采样信号进行数学变换的处理,生成频域和时域下的数据曲线图像并组合为曲线图像;然后利用卷积神经网络提取时空特征,通过串行连接得到高维特征向量;对特征向量进行规范化处理,送入循环神经网络进行特征融合,最后对融合后的特征进行分类,实现故障诊断。相比传统方法,本发明能够自学习、自启发式跟随设备运行状态变化对故障诊断判断模型进行自动更新及故障诊断。

    一种物体三维折射率分布图的构建方法与系统

    公开(公告)号:CN117647504A

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202311655390.1

    申请日:2023-12-05

    Abstract: 本发明提供了一种物体三维折射率分布图的构建方法与系统,属于光学技术领域,包括:利用光线从多个角度穿过待测物体得到干涉图像;对干涉图像中的各个条纹根据级数进行编号,得到数值矩阵;将待测物体划分为多个截面,将截面划分为多个网格;计算光线在每一个网格中的传播距离;将数值矩阵中的数值作为光线经过截面的投影值;根据投影值和光程差计算截面上每一个网格的折射率;利用光线在每一个网格中传播距离、光线经过截面的投影值,构建投影算法计算每一个截面上每一个网格的折射率,进而得到每一个截面的折射率分布图,将多个折射率分布图堆叠组合形成三维的待测物体折射率分布图像。该方法能够构建物体的三维折射率分布图。

    一种基于信息化控制的大棚通风装置

    公开(公告)号:CN222442509U

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202421171399.5

    申请日:2024-05-27

    Abstract: 本实用新型涉及种植技术领域,提供一种不易堵塞、清理周期长的基于信息化控制的大棚通风装置,包括进气主机以及设置于进气主机一侧且延伸进入大棚内的通气管,所述进气主机包括一侧与通气管连接的进气外壳以及设置于进气外壳内的抽气机,所述进气外壳内壁可拆卸设有滤网,所述滤网顶部穿透进气外壳并向上延伸,所述进气外壳内壁位于滤网一侧还设有可与滤网接触的旋转清理块,气流进入带动旋转清理块转动,接触滤网对滤网表面附着物进行清理。

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