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公开(公告)号：CN111723907A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010529654.9
申请日：2020-06-11
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种模型训练设备、方法、系统及计算机可读存储介质，设备包括高带宽存储器组，用于存储待训练数据；全局存储器，用于存储目标模型的模型参数；与高带宽存储器组及全局存储器连接的处理器，用于基于目标模型的训练算法对待训练数据和全局存储器中存储的初始模型参数进行运算，得到目标模型参数并存储至全局存储器；且处理器基于片上网络搭建。本申请中，由于高带宽存储器的存储容量较大，所以可以存储较多的待训练数据，降低对高带宽存储器的读写次数，并且处理器基于片上网络搭建，所以处理器可以借助片上网络在自身内部传输相应数据，降低了对待传输数据的读写频率，与现有技术相比，可以提高模型的训练效率。
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公开(公告)号：CN111583095A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010442519.0
申请日：2020-05-22
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像数据处理方法，所述图像数据处理方法包括：将图像数据按照预设存储格式依次存储至动态随机存储器，以使所述动态随机存储器中相邻的所述图像数据具有连续的存储地址；从所述动态随机存储器中读取预设数量的多通道并行的图像数据，并将所述多通道并行的图像数据存储至FPGA的先进先出存储器；对所述先进先出存储器中的所述目标图像数据执行卷积操作，得到图像特征数据。本申请能够提高了图像数据的处理速率。本申请还公开了一种图像数据存储方法、一种图像数据处理系统、一种电子设备及一种存储介质，具有以上有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119669944A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510180153.7
申请日：2025-02-19
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种人工智能技术领域中的情感识别方法、系统、电子设备、存储介质及程序产品，方法包括从用户感知目标物的情感反应数据中，提取文本特征数据及目标类型特征，根据用户的人格测试问卷数据生成个性化特征。将目标类型特征的各类时序特征在时间维度上进行对齐，并基于注意力机制融合各时间步下的各类时序特征，得到融合情感反应特征；对融合情感反应特征、文本特征数据和个性化特征进行降维处理，得到用于进行情感识别的多模态特征数据。本发明可以解决相关技术的个性化因素考虑不足导致情感识别精度无法满足用户需求的问题，在情感识别过程中，充分考虑个性化因素，有效提高情感识别精度。
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公开(公告)号：CN119649477A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510162944.7
申请日：2025-02-14
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V40/50 , G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/34 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/06 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种姿态认证方法、装置及设备、存储介质和计算机程序产品，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取标准姿态的第一视频序列和第一事件流数据，以及待认证姿态的第二视频序列和第二事件流数据；提取第一视频序列的第一视频特征和第二视频序列的第二视频特征；提取第一事件流数据的第一事件特征和第二事件流数据的第二事件特征；计算第一视频特征与第二视频特征之间的第一特征距离，以及第一事件特征与第二事件特征之间的第二特征距离，融合第一特征距离和第二特征距离得到融合距离；判断融合距离是否大于距离阈值；若是，则判定认证通过，若否，则判定认证失败。本发明提高了姿态认证的准确度。
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公开(公告)号：CN111722799B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202010469856.9
申请日：2020-05-28
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明公开了一种数据存储方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：在易失性存储器上电后，获取待存入易失性存储器中固定存储地址的目标数据；从比特值变化传输模式和比特值固定传输模式中，确定出目标传输模式；目标传输模式与易失性存储器上一次上电后所确定出的历史传输模式不同；按照目标传输模式，与易失性存储器互传目标数据。该方法可保证目标数据在掉电后，避免发生数据被盗取，保障了数据的安全。
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公开(公告)号：CN116167425A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310458254.7
申请日：2023-04-26
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06N3/063
Abstract: 本申请公开了一种神经网络加速方法、装置、设备及介质，应用于深度学习技术领域，包括：从神经网络的目标特征数据中确定有效数据矩阵；所述有效特征矩阵中包含至少一个有效特征数据；将所述有效数据矩阵中的有效特征数据，以及权重矩阵中与所述有效特征数据对应的权重数据进行分组，以得到数据组；将所述数据组输入预设计算引擎阵列，并利用所述预设计算引擎阵列对所述数据组进行运算，得到卷积结果。这样，能够避免无效数据引起延时的情况下，兼容稀疏和稠密数据，从而实现神经网络加速的优化。
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公开(公告)号：CN111722799A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010469856.9
申请日：2020-05-28
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明公开了一种数据存储方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：在易失性存储器上电后，获取待存入易失性存储器中固定存储地址的目标数据；从比特值变化传输模式和比特值固定传输模式中，确定出目标传输模式；目标传输模式与易失性存储器上一次上电后所确定出的历史传输模式不同；按照目标传输模式，与易失性存储器互传目标数据。该方法可保证目标数据在掉电后，避免发生数据被盗取，保障了数据的安全。
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