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公开(公告)号：CN114580424A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210434737.9
申请日：2022-04-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/295 , G06F40/186 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于法律文书的命名实体识别的标注方法和装置，包括以下步骤：步骤S1：获取法律文本，转换成索引表；步骤S2：输出句子特征编码结果；步骤S3：训练及预测；步骤S4：得到集合；步骤S5：得到多头分数转移矩阵；步骤S6：得出所述法律文本对应的分数转移矩阵；步骤S7：确定识别嵌套实体；步骤S8：利用所述识别嵌套实体构建实体标注模板。本发明通过改变对BERT模型的输入，尝试完成对嵌套实体标注的识别，利用本发明所述的多头选择矩阵标注思路，较大程度的缓解了NER任务中长文本以及嵌套实体的识别难度。
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公开(公告)号：CN114461351A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210381726.9
申请日：2022-04-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种用于神经网络计算的动态图执行方法及装置，包括如下步骤：S1：构造和分发算子及张量；S2：算子解释器推导算子执行过程；S3：算子解释器构建运行时虚拟机的指令；S4：算子解释器将指令发送到运行时虚拟机；S5：虚拟机调度指令；S6：虚拟机释放已经执行完的指令。本发明提供了一种用于神经网络计算的动态图执行方法及装置，通过将运行时抽象为虚拟机，虚拟机实时地通过解释器获取用户搭建的每一步骤的子图调度和下发执行每个子图，既满足了用户即时调试的需求又可以局部调优，获取最优的局部模型。满足了算法研究人员开发模型过程中即时验证算法正确性和模型局部性能的需求。
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公开(公告)号：CN113835868B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111412833.5
申请日：2021-11-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明提供一种基于反馈和公平队列的服务质量感知的缓存调度方法，采用服务质量衡量策略将不同类似的应用的服务质量指标化，使用开始时间公平列队设置不同的开始服务时间来控制不同应用请求的服务顺序，利用基于反馈的缓存分区管理模块将所有逻辑分区划分为两种类型：提供分区和接收分区，并且调整两种类型逻辑分区之间的缓存分配，通过缓存块分配管理模块平衡整体性能和保证服务质量，以及缓存淘汰策略监控模块监控每个逻辑分区的当前缓存淘汰策略效率，并根据应用的负载特征变化进行动态调整，使用缓存压缩监控模块捕获局部性较差的应用，即存在缓存命中率长尾现象的应用。本发明能够兼顾缓存整体效率和应用之间的服务质量保证。
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公开(公告)号：CN114499818B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202210088338.1
申请日：2022-01-25
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L9/00 , H04L9/08 , H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/10 , H04L67/12 , G06F16/27 , G06F21/64 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种云数据审计方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，包括：拥有数据的终端对其数据构建用于完整性审计的可验证标签，然后将数据及标签存储到云服务器。为了保证存储数据的完整性，授权第三方审计者对存储在云服务器的数据进行完整性验证。由于第三方审计者并不完全可信，因此，提出一种云数据审计方法，针对每次审计操作，成立一个随机选择成员的审计者委员会，来完成审计操作。因为审计者委员会成员是随机选取，从而可以抵抗拒绝服务攻击与合谋攻击。
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公开(公告)号：CN117950645B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410339678.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明提供一种基于硬件特征的算子调度方案自动搜索方法与系统。该方法是通过获取算子输入数据的维度信息、目标硬件的硬件特征以及包含各存储层级的容量和硬件指令支持情况；再根据目标硬件的存储层级从高到低，递归地在每一个层级上，基于贪心策略搜索该层级可接受的最佳可行的数据搬运方案；其中各层级的数据搬运方案共同构成算子的调度方案；最后进行性能评估。基于搜索到的若干个算子调度方案，通过CodeGen技术生成目标硬件上的若干个算子实现，进而在硬件上测试选出性能最优的算子调度方案。因此，本发明的技术方案能够节省算力的情况下保证算子调度的优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117952182A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410345301.1
申请日：2024-03-25
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于数据质量的混合精度模型训练方法及装置。所述任务执行方法包括：服务器首先接收训练指令，并执行训练指令，以获取目标模型，将预设的样本数据输入到预设的精度调整模型中，得到针对目标模型中包含的每个网络层对应关联数据的调整后精度。并根据调整后精度，对目标模型进行精度调整，得到调整后目标模型，并将样本数据输入调整后目标模型中，得到针对样本数据的预测结果，以最小化预测结果与样本数据对应的实际结果之间的偏差，以及最小化调整后目标模型处理样本数据所消耗的时间为优化目标，对目标模型以及精度调整模型进行训练。
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公开(公告)号：CN117171577B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311450171.X
申请日：2023-11-02
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/214
Abstract: 本说明书公开了一种高性能算子选择的动态决策方法及装置，包括：在选择模型中特定算子应该由算子库中具体的哪一个算子实现时，需要定位到模型中特定算子的shape特征的特征区间下，并确定该特征区间下的性能排序子表是否被更新过，若是，则可以直接通过该特征区间下更新好的性能排序子表选取出目标算子，若还未更新，则在模型训练阶段可以在每一轮训练时选取不同的算子在模型中进行训练，从而得到算子的性能分数，对性能排序子表进行更新，那么在后续训练这个模型（或者其他模型中需要相同特征区间下的shape特征的算子）时，可以直接使用该性能排序子表选取出合适的算子，从而相比于现有技术能够更加准确的选择出性能良好的算子。
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公开(公告)号：CN117666971A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410136688.X
申请日：2024-01-31
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F3/06 , G06F18/214
Abstract: 在本说明书提供的一种工业领域的数据存储方法、装置及设备中，通过响应于训练目标模型的原始数据的存储请求，确定目标模型的模型类型、训练完成的回归模型以及若干待选存储地址。针对每个待选存储地址，将原始数据、第一公式以及该待选存储地址输入回归模型，得到该待选存储地址的训练效果；根据各待选存储地址的训练效果，从各待选存储地址中，确定目标存储地址，并将原始数据存储至目标存储地址。通过计算存储请求中原始数据的不同待存储地址的训练效果，确定原始数据的目标存储地址，并将原始存储至目标存储地址，达到了根据数据训练的效果的对数据进行存储的目标。
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公开(公告)号：CN117130693B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311397785.6
申请日：2023-10-26
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种张量卸载方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取张量特征信息，所述张量特征信息包括待训练模型每层的显存容量需求、计算间隔以及计算延迟信息；基于预设卸载策略和所述显存容量需求确定显存约束条件，基于所述预设卸载策略和计算间隔确定卸载时间约束条件，所述预设卸载策略包括主存卸载和重计算卸载；基于所述显存约束条件和卸载时间约束条件筛选所述预设卸载策略，确定多个候选卸载策略；基于所述计算延迟信息确定每个候选卸载策略的额外计算延迟，基于所述额外计算延迟确定目标卸载策略，并基于所述目(56)对比文件卢海峰;顾春华;罗飞;丁炜超;杨婷;郑帅.基于深度强化学习的移动边缘计算任务卸载研究.计算机研究与发展.2020,(第07期),全文.马玮良;彭轩;熊倩;石宣化;金海.深度学习中的内存管理问题研究综述.大数据.2020,(第04期),全文.
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公开(公告)号：CN116992032B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311235665.6
申请日：2023-09-25
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于模型自动量化的文本分类方法、系统和存储介质，其中，上述方法包括：基于文本特征数据，得到初始神经网络；获取初始神经网络在目标卷积层的输入值和输出值；根据输入值，获取第一激活值；根据转移因子、第一激活值和第一权重值得到平滑系数；根据平滑系数，得到目标卷积层输出和初始神经网络在目标卷积层的输出值的均方误差集合，进而得到目标平滑系数；根据目标平滑系数对应得到目标神经网络模型，用于对待分类文本数据进行分类。通过本申请，解决了相关技术中存在的通过传统模型量化方法生成的文本分类神经网络模型的学习效果较差，导致文本分类的准确度较低问题，提高了文本分类的准确度。
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