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公开(公告)号：CN117475089A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311811992.1
申请日：2023-12-27
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于预训练语言模型的三维场景生成方法及相关组件，涉及人工智能领域，解决现有三维场景生成精度低的问题。该方案通过获取用户输入的第一文本描述信息，对其进行解析，得到场景空间信息和三维物体的第二文本描述信息，可以更精确地了解目标三维场景的要求和构成；根据解析得到的信息生成三维场景空间布局，并根据第二文本描述信息生成相应的三维物体数据，最后通过融合得到最终的目标三维场景。本申请采用分而治之的思想，更注重对第一文本描述信息的解析和理解，将其分解为多个细节，并通过分步骤生成场景空间布局和三维物体的三维物体数据，最后再将其融合，使最终得到的目标三维场景的细节更准确。
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公开(公告)号：CN117474903A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311800569.1
申请日：2023-12-26
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种图像侵权检测方法、装置、设备及可读存储介质，通过对第一样本图像数据集中的部分第一样本图像进行颜色扭曲处理后训练二分类探针检测模型，并对未授权图像进行颜色扭曲处理后以处理后的未授权图像替换未授权图像进行发布，从而对于文生图模型训练任务对应的文生图训练图像数据集，可以利用二分类探针检测模型识别得到文生图训练图像数据集中的探针检测结果以检测样本侵权事件。颜色扭曲相较于直接添加水印来说不易被人眼识别也难以被常用的预处理增强干扰，从而有效避免未授权图像被抹掉水印的情况，而能够被训练的二分类探针检测模型检出，从而实现对文生图模型训练时采用的图像是否侵权进行检出。
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公开(公告)号：CN116721221B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202310987823.7
申请日：2023-08-08
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06T17/00 , G06T11/60 , G06T19/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态的三维内容生成方法、装置、设备及存储介质，属于三维内容生成领域，用于实现基于多模态的数据生成三维内容，解决了只能基于文本数据生成三维内容的技术问题。本发明预先获取若干文本数据以及与文本数据一一对应的描述同一对象的目标模态数据，作为训练数据集，然后基于训练数据集、文本数据编码器以及目标模态数据编码器，对目标模态数据编码器进行训练，使得目标模态数据编码器提取出的目标模态数据的数据特征与文本数据提取出的文本数据的数据特征位于同一目标语义空间，如此一来，便可以将目标模态数据位于目标语义空间的数据特征转换为三维内容，
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公开(公告)号：CN117332823A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311596641.3
申请日：2023-11-28
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06N3/0475 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06F40/35
Abstract: 本发明公开了一种目标内容自动生成方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于人工智能领域。其中，方法包括将用户的目标内容生成请求作为提示信息输入至自然语言任务处理模型得到指示任务，通过指令接口调用相应外部执行程序执行任务得到初始目标内容；利用当前长期记忆数据对指示任务和初始目标内容进行处理得到目标更新任务；将目标更新任务、初始目标内容和当前短期记忆数据作为下一轮次的提示信息输入至自然语言任务处理模型，循环执行直至指示任务为终止指令，将其上一轮次的初始目标内容作为目标内容进行输出。本发明可以解决相关技术低精度、低效率且高成本智能生成内容的问题，能够高效、高精度且低成本自动生成目标内容。
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公开(公告)号：CN117097797A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311353873.6
申请日：2023-10-19
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: H04L67/565 , H04L67/566 , H04L67/1004 , H04L67/1001 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种云边端协同方法、装置、系统、电子设备及可读存储介质，应用于云技术领域。其中，方法包括云中心服务器预先部署通用知识模型；通用知识模型包括数据接口网络、特征提取网络和任务接口网络；云中心服务器检测到符合云边交互条件，将通用知识模型下发至各边缘服务器，各边缘服务器通过双向蒸馏方式对其本地模型和通用知识模型进行训练。其中，数据接口网络对不同模态的输入数据进行处理，以满足特征提取网络的输入数据的格式要求；任务接口网络基于所属任务类型对特征提取网络输出的特征信息进行转换。本发明可以解决相关技术不能实现云边端环境下的数据协同共享的问题，能够实现云边端环境下的数据协同共享。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117094376A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311352992.X
申请日：2023-10-19
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06N3/08 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F8/60
Abstract: 本发明在计算机应用技术领域公开了一种任务处理方法、装置、系统、设备及可读存储介质，该方法利用会话基础大模型对输入信息进行处理，得到用户意图；将用户意图输入动作状态管理器进行动作分析，得到处理用户意图的动作序列；从工具库中选出与动作序列匹配的目标工具；调用目标工具，执行动作序列中的动作。本发明的技术效果：提供了实现通用人工智能AGI的一个新范式，让智能体学会使用工具，并基于行为/动作作为驱动，将基础模型与现有工具连接起来，从而执行多样化的任务。进一步，可实现通用人工智能的一致性互联，实现功能池的虚拟可扩展，实现现有工具的高效利用，实现现有数据重复利用，提高效率。
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公开(公告)号：CN111914642B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010614594.0
申请日：2020-06-30
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种行人重识别方法、装置、设备及介质，包括：将行人重识别训练样本输入至backbone网络，提取特征图；提取特征图的全局特征，计算全局距离；利用目标检测算法确定出特征图中的行人位置；利用行人位置从特征图中提取出行人特征；基于ROI Align技术对行人特征进行归一化处理，得到预设尺寸的行人特征；从归一化后的行人特征中提取局部特征，计算局部距离；利用全局距离和局部距离计算出总距离；计算整个训练过程中产生的损失；重复前述步骤对预建的行人重识别模型进行训练，得到训练后行人重识别模型；当获取到待识别图像，利用训练后行人重识别模型输出识别结果。能够解决局部特征不对齐以及局部特征一对多的问题，从而提升行人重识别的准确度。
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公开(公告)号：CN110516790B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN201910760810.X
申请日：2019-08-16
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种卷积网络加速方法、装置及系统，包括获取预先存储的固定长度指令集，固定长度指令集为预先基于待处理卷积网络的结构和参数信息建立的；固定长度指令集中包括多个固定长度赋值指令和固定长度操作指令，每个固定长度赋值指令和每个固定长度操作指令分别对应至少一个寄存器；依据与固定长度赋值指令对应的寄存器值对相应的固定长度操作指令的寄存器进行赋值，以便依据寄存器的寄存器值确定相应的指令参数；固定长度赋值指令对应的寄存器值为依据卷积网络的参数信息确定的；依据与固定长度操作指令对应的寄存器值获取相应的指令参数，并根据指令参数执行相应的操作；本发明节约内存、使用灵活性强、编译和映射的效率高、难度低。
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公开(公告)号：CN116226319B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310520116.7
申请日：2023-05-10
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F16/31 , G06F16/332 , G06F16/38 , G06F16/51 , G06F16/532 , G06F16/583 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本申请在信息处理技术领域，公开了一种混合异构模型训练方法、装置、设备及可读存储介质，在本申请中，在提取程序性多结构样本的程序性文本数据时，首先提取出各个时序步骤和辅助信息的特征，然后会计算出步骤文本特征间的连接概率关系，并基于连接概率关系，以步骤文本特征和辅助文本特征为节点，建立并基于生成树进行特征聚合，得到含有时序步骤与时序步骤之间的层级关系，和时序步骤与辅助信息之间的隶属关系的多叉树形特征。进一步基于多叉树形特征和图像序列特征计算训练损失，并基于训练损失对初始模型进行参数调节，可以使得混合异构模型具备挖掘程序性文本数据中层次级工作流关系，从而提升训练后的混合异构模型的检索性能。
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公开(公告)号：CN116028232B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310166793.3
申请日：2023-02-27
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种跨机柜服务器内存池化方法、装置、设备、服务器及介质，属于服务器领域，用于对服务器内存进行池化。考虑到同一服务器集群中不同服务器机柜的内存使用情况不同，本申请在不同服务器机柜间搭建了通信装置，服务器机柜可以向其他服务器机柜申请第一目标设备的内存使用权，在申请到内存使用权后，便可以实现跨机柜对于设备内存的使用，在不增加内存设备数量的基础上满足了各个服务器机柜的内存使用需求，且提升了资源利用率。
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