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公开(公告)号：CN114648681A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210546381.8
申请日：2022-05-20
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T3/00 , G06F40/30 , G06F16/36 , G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种图像生成方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域，该方法包括：获取弱相关图文数据对，并根据弱相关图文数据对创建图文数据集，弱相关图文数据对为图文之间呈弱相关关系的图文数据对，利用图文数据集对预先基于对抗网络构建的图像生成模型进行训练，以得到训练后图像生成模型，图像生成模型中包含用于生成图片的生成器以及用于鉴别图片真假并计算相应损失值的判别器，当获取到待处理文本数据，则利用训练后图像生成模型生成与待处理文本数据对应的图片。本方法采用呈弱相关关系的图文数据，并使用单阶段端到端的训练方法，使生成的图像更加贴近实际的生活场景，容易落地实施，可用于指导艺术化、抽象化等图像的生成。
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公开(公告)号：CN114327811A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111401382.5
申请日：2021-11-19
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种任务调度方法、装置、设备及可读存储介质。本申请将充分考虑考虑任务特性和资源特征，能够基于一个任务的任务特性将其分配给最为合适的空闲模块，且同时保障获得的效能最优，针对每个任务如此处理，那么可获得最大的总效能之和，既实现了计算资源的合理分配，提高了任务分配的准确性和效率，还保证了任务实际被执行时的效能最优，有利于当前服务系统的平稳运行。相应地，本申请提供的一种任务调度装置、设备及可读存储介质，也同样具有上述技术效果。
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公开(公告)号：CN117877125A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410270243.0
申请日：2024-03-11
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种动作识别及其模型训练方法、装置、电子设备、存储介质，应用于视频理解技术领域。其中，方法包括将具有动作标签和音频数据的视频样本输入动作识别模型，提取视频样本的视觉特征、文本语义特征及音频特征，对视觉特征、音频特征进行视觉交互和视听交互，并为文本语义特征添加交互特征，得到多模态动作标签特征；根据视觉交互特征、视听交互特征、音频特征与多模态动作标签特征之间的损失，对动作识别模型进行迭代更新。本发明可以解决相关技术精细动作识别差且动作识别任务收敛慢的问题，能够使得动作识别模型更全面地理解和描述精细动作特征，提高动作识别的性能和鲁棒性，还能增强模型扩展性和灵活性。
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公开(公告)号：CN117474903B
公开(公告)日：2024-03-22
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：CN117061365B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311308673.9
申请日：2023-10-11
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了计算机技术领域内的一种节点选择方法、装置、设备及可读存储介质。本发明通过目标网络中节点的度数、结构桥作为结构化因素来评价节点，并通过节点在预设传播距离约束下的传播范围作为非结构化因素来评价节点，并由此结合结构化因素和非结构化因素综合评估节点的传播力，能够提高节点评估准确性，为目标节点的选择提供了可靠的数据支持；在划分目标网络得到多个子网后，若任意子网中包括目标节点，则根据当前子网中每一节点向当前子网中其他节点传播多源信息的传播概率及实时资源量在当前子网中选择管理节点，能够结合多源信息在同一网络中的传播特点在不同子网中进行管理节点的选择。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117061365A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311308673.9
申请日：2023-10-11
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了计算机技术领域内的一种节点选择方法、装置、设备及可读存储介质。本发明通过目标网络中节点的度数、结构桥作为结构化因素来评价节点，并通过节点在预设传播距离约束下的传播范围作为非结构化因素来评价节点，并由此结合结构化因素和非结构化因素综合评估节点的传播力，能够提高节点评估准确性，为目标节点的选择提供了可靠的数据支持；在划分目标网络得到多个子网后，若任意子网中包括目标节点，则根据当前子网中每一节点向当前子网中其他节点传播多源信息的传播概率及实时资源量在当前子网中选择管理节点，能够结合多源信息在同一网络中的传播特点在不同子网中进行管理节点的选择。
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公开(公告)号：CN116756536A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311034853.2
申请日：2023-08-17
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种数据识别方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，旨在解决传统技术中无法对多源域数据进行快速高效识别的问题，所述数据识别方法应用于客户端，包括：获取初始识别模型；所述初始识别模型包括本地模型和全局模型；利用本地样本对所述初始识别模型进行训练，获得本地模型梯度和全局模型梯度；将所述全局模型梯度上传至服务器，以使所述服务器利用各所述全局模型梯度对服务器模型参数进行更新处理，获得服务器模型更新参数；利用所述本地模型梯度对本地模型参数进行更新，利用所述服务器模型更新参数对全局模型参数进行更新，直至获得满足预设条件的数据识别模型；利用所述数据识别模型执行数据识别操作。
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公开(公告)号：CN116681973A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310967935.6
申请日：2023-08-03
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法、装置、系统、设备及计算机存储介质，涉及图像处理技术领域，应用于目标设备，对分配得到的图像处理子神经网络模型进行当前轮的训练；获取当前轮的局部激活矩阵、局部梯度矩阵；对目标设备的局部梯度矩阵和其他设备的局部梯度矩阵进行全局规约操作，得到全局梯度矩阵；将目标设备的局部激活矩阵和全局梯度矩阵进行对称拆分并运算来生成目标设备的局部梯度配置；传输局部梯度配置，以基于局部梯度配置生成当前轮的全局参数；若不结束训练，则基于当前轮的全局参数进行下一轮的训练；若结束训练，则结束。模型训练中只传输局部梯度配置，降低了数据传输量，提高了图像处理效率。
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公开(公告)号：CN116246214B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310509062.4
申请日：2023-05-08
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G10L25/30 , G10L25/51
Abstract: 本申请公开了一种视听事件定位方法、模型训练方法、装置及设备和介质，涉及人工智能技术领域，该视听事件定位方法包括：利用目标网络模型确定多个视听片段的视听事件类别，并确定多个视听事件类别的起始时间和结束时间，实现多个视听事件类别的定位；目标网络模型包括注意力机制神经网络层、图卷积层和输出卷积网络层，注意力机制神经网络层用于提取多个视频段的全局视频特征和多个音频段的全局音频特征，并确定多个视听片段的视听事件类别，图卷积层用于提取多个视频段的局部视频特征和多个音频段的局部音频特征，输出卷积网络层用于确定多个视听事件类别的起始时间和结束时间，实现多个视听事件类别的定位。
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公开(公告)号：CN116229332B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310501619.X
申请日：2023-05-06
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种视频预训练模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该训练方法包括：采用初始视频上下文预测模型和上下文预测数据集进行训练，得到已训练的视频上下文预测模型中的第一编码器；采用基于所述第一编码器构建的初始视频跨模态模型和跨模态数据集进行训练，得到已训练的视频跨模态模型中的第二编码器；采用基于所述第二编码器构建的初始内容识别模型和内容识别数据集进行训练，得到已训练的内容识别模型中的第三编码器；将所述第三编码器作为视频预训练模型，以利用所述视频预训练模型对视频数据进行预处理。在相同效果的情况下减少了数据集的数量，提高了对视频预训练模型进行训练的效率。
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