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公开(公告)号：CN115186047B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210837366.9
申请日：2022-07-15
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了一种交通流量动态图重构方法、相关装置及计算机程序产品，涉及深度学习、动态图重构、变分推断等人工智能技术领域。该方法包括：获取构成目标动态图的各时刻快照，该目标动态图用于记录交通流量信息，各时刻快照中包括存在部分节点信息缺失的目标快照；根据各时刻快照分别生成每个节点的吸引流量隐式表征和发出流量隐式表征；融合吸引流量隐式表征和发出流量隐式表征的非线性特征，得到融合特征；利用多层感知机处理每个节点的融合特征，得到起点终点流量估计矩阵；基于起点终点流量估计矩阵中任意起点终点对的交通流量信息，重构目标快照所缺失的部分节点信息。应用该方法可准确的补全动态图中缺失的部分节点信息。
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公开(公告)号：CN115187698A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210837371.X
申请日：2022-07-15
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了一种动态图重构方法、装置、电子设备、可读存储介质及程序产品，涉及度学习、动态图重构、变分推断等人工智能技术领域。该方法包括：获取目标模态的目标动态图，并根据构成目标动态图的各时刻快照确定各节点的第一隐式表征；获取不同于目标模态的其它模态的辅助动态图，并根据构成辅助动态图的各时刻快照确定各节点的第二隐式表征；拼接相同节点的第一隐式表征和第二隐式表征，得到各节点的拼接特征；对各节点的拼接特征进行非线性处理，并基于处理得到的非线性特征重构得到新动态图。该方法在目标模态的目标动态图基础上通过结合其它模态的辅助动态图，得以能够切实改善普遍存在的数据稀疏问题。
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公开(公告)号：CN109033985B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201810701271.8
申请日：2018-06-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请提供一种商品识别的处理方法、装置、设备、系统及存储介质，该方法包括：接收摄像装置发送的图像信息及摄像装置对应的距离传感器发送的距离信号；根据图像信息及距离信号，确定用户取货行为的起始帧和结束帧；根据用户取货行为的起始帧和结束帧，确定用户所取的商品信息。通过对用户取货行为的起始帧和结束帧进行商品识别，确定用户所取的商品信息，有效提高了商品识别效率。并且结合摄像装置拍摄的图像信息及距离传感器探测的距离信号共同确定用户取货行为的起始帧和结束帧，可以避免对用户取货行为的误判断，提高用户取货行为判断的准确性。
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公开(公告)号：CN108958938B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201810700318.9
申请日：2018-06-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供一种数据处理方法、装置及设备。本发明的方法，通过将所有计算核分为至少两组，每组计算核用于共同执行一个数据帧的深度模型计算任务；CPU调度所述至少两组计算核并行地执行至少两帧数据的深度模型计算任务，实现了在进行一次深度模型计算的过程中，多组计算核并行地执行多帧数据的深度模型计算任务；对于每一组计算核，在对深度模型中不适于多个计算核完成该层计算的层进行计算时，该组内一个计算核负责该层的计算，该组内其他计算核空闲，而其他组的计算核同时在对其他帧数据进行深度模型计算，而不是空闲等待，减少了空闲计算核的数量，提高了计算核的单核利用率，从而提高了AI芯片的整体处理帧率。
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