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公开(公告)号：CN114298044A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111617535.X
申请日：2021-12-27
申请人： 山东师范大学
IPC分类号： G06F40/295 , G06N3/02
摘要： 本发明属于自然语言处理技术领域，提供了一种中文命名实体识别方法及系统，获取待处理的语段，并对所述处理的语段按字符进行切分；基于待处理的语段，采用门控图神经网络，得到语段中每一个字符对应的节点信息；从所述待处理的语段中提取n‑gram特征，根据提取的n‑gram特征确定n‑gram特征的向量表示；将所述节点信息和n‑gram特征的向量表示进行拼接后，经过双向长短期记忆网络，得到中文命名实体识别结果。
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公开(公告)号：CN114065920A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111371531.8
申请日：2021-11-18
申请人： 山东海量信息技术研究院 , 山东师范大学
摘要： 本发明提供了一种基于通道级剪枝神经网络的图像识别方法及系统，所述方法包括：获取图像数据集；利用预训练的神经网络模型，得到图像识别结果；其中，通过正态检验方法降低神经网络模型的精度损失，实现神经网络模型压缩。本发明将Jarque‑Bera正态检验方法应用到通道级剪枝上边，首先对BN层的缩放因子进行L2正则化训练，使其服从正态分布，然后使用Jarque‑Bera正态检验方法计算出剪枝比例，从而剪掉缩放因子对应的通道及其输入输出连接，从而保证剪枝后的网络模型精度损失低，进而实现模型压缩。
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公开(公告)号：CN109089124B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201811018540.7
申请日：2018-09-03
申请人： 山东师范大学
IPC分类号： H04N19/433
摘要： 本发明公开了一种面向运动估计的帧间数据重用方法及装置。其中，面向运动估计的帧间数据重用方法包括：在同一时间段内轮流处理至少两个当前帧，且采用相同的起始点和扫描顺序；在处理任意两个相邻帧时，当前帧的处理结果数据及时被读取至片上缓存，以备在处理相邻帧时直接读取，实现对当前帧的帧间数据重用；这样当在同一时间段内处理m个当前帧，只有1/m的帧被读取两次，其余各帧只需要读取一次；其中，m≥2且m为正整数。
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公开(公告)号：CN109120941A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201811018546.4
申请日：2018-09-03
申请人： 山东师范大学
IPC分类号： H04N19/527 , H04N19/56 , H04N19/57
摘要： 本发明公开了一种视频图像数据重用方法、处理器及系统。其中，该方法包括：在每次搜索视频图像前，根据上一次搜索结果来计算下一步搜索与当前搜索的视频图像重叠区域；将所述视频图像重叠区域内的数据提前存储至共享存储器中以备下一步搜索时直接读取，以加快数据访问速度；每次搜索时，还访问全局存储器来搜索视频图像非重叠区域。
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公开(公告)号：CN109089124A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201811018540.7
申请日：2018-09-03
申请人： 山东师范大学
IPC分类号： H04N19/433
摘要： 本发明公开了一种面向运动估计的帧间数据重用方法及装置。其中，面向运动估计的帧间数据重用方法包括：在同一时间段内轮流处理至少两个当前帧，且采用相同的起始点和扫描顺序；在处理任意两个相邻帧时，当前帧的处理结果数据及时被读取至片上缓存，以备在处理相邻帧时直接读取，实现对当前帧的帧间数据重用；这样当在同一时间段内处理m个当前帧，只有1/m的帧被读取两次，其余各帧只需要读取一次；其中，m≥2且m为正整数。
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