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公开(公告)号：CN116681973B
公开(公告)日：2023-11-03
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：CN116704296A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310974709.0
申请日：2023-08-04
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/04 , 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，对目标设备分配得到的图像处理子神经网络模型进行当前轮的训练；计算当前轮训练好的图像处理子神经网络模型的目标函数的局部特征矩阵；判断是否传输当前轮的局部特征矩阵；若是，则传输当前轮的局部特征矩阵至主设备，以使主设备基于当前轮的局部特征矩阵生成当前轮的全局参数；若否，则不传输当前轮的局部特征矩阵至主设备，以使主设备基于上一轮的局部特征矩阵生成当前轮的全局参数；以基于当前轮的全局参数得到训练好的图像处理神经网络模型进行图像处理。目标设备选择性的将局部特征矩阵传输给主设备，提高了处理效率。
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公开(公告)号：CN115905456B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310016221.7
申请日：2023-01-06
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/279 , G06F18/23
Abstract: 本申请公开了一种数据识别方法、系统、设备及计算机可读存储介质，应用于信息处理技术领域，获取目标数量个文本数据；对于每个文本数据，均对文本数据进行实体识别，得到实体识别结果；提取文本数据的第一全局向量化特征；提取各个实体识别结果各自的实体向量化特征；基于实体向量化特征，确定所有的实体识别结果的第二全局向量化特征；将第一全局向量化特征与第二全局向量化特征进行连接，得到文本数据的目标向量化特征；基于目标向量化特征对文本数据进行聚类，得到聚类结果；基于聚类结果，生成对应的事件模式信息；基于事件模式信息对目标数据进行事件抽取，得到事件信息；基于事件信息对目标数据进行识别，可以高效率的得到识别结果。
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公开(公告)号：CN115660078A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211701753.6
申请日：2022-12-29
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种分布式计算方法、系统、存储介质和电子设备，涉及分布式计算领域，包括：获取分布式计算任务；将分布式计算任务进行任务分解，得到子任务，并分配至各个计算节点；在每个计算节点中，利用训练线程训练子任务得到训练结果并存至第一缓存，利用通信线程获取当前全局数据存储至第二缓存；完成一次迭代后，交换第一缓存和第二缓存中的数据；在下一次迭代时，将当前全局数据作为下一次训练的初始值；迭代预设次数后得到计算节点对应的局部解；聚合各局部解，得到分布式计算任务的训练结果。本申请可以使得各计算节点训练得到的局部解更精确，还可以减少计算节点处理子任务的时间开销，提高分布式计算效率。
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公开(公告)号：CN114648681B
公开(公告)日：2022-10-28
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114862683A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210791426.8
申请日：2022-07-07
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06T3/40 , G06T7/11 , G06V10/774
Abstract: 本申请涉及大场景超分辨率图像目标检测技术领域，公开了一种模型生成方法、目标检测方法、装置、设备及介质，模型生成方法包括：利用各超分辨率图像的真实框构成各图像的样本集合；从样本集合中选择一真实框，根据选择的真实框对超分辨率图像裁切，得到裁切图像；从超分辨率图像的样本集合中删除裁切图像包含的真实框，返回执行从样本集合中选择一真实框的步骤，直至样本集合为空集；利用各超分辨率图像的裁切图像及其包含的真实框作为第一训练集，对第一模型进行训练，得到第一目标检测模型。本申请公开的技术方案，通过每次从样本集合中删除裁切图像包含的真实框及重复执行至样本集合为空集解决过采样和欠采样问题，提高模型性能。
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公开(公告)号：CN114841164A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210466937.2
申请日：2022-04-29
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/194 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及自然语言处理技术领域，公开了一种实体链接方法、装置、设备及存储介质，包括：获取与输入文本对应的实体提及、候选实体以及实体描述；构建包含实体提及与实体描述的第一融合序列和包含候选实体与输入文本的第二融合序列；利用第一模型计算实体提及的第一融合序列与第二融合序列的相似度，并根据相似度从候选实体中确定出实体提及的链接实体；第三模型为利用训练文本的实体提及训练样本的正样本和负样本通过对比学习的方式对采用对比损失函数的预训练模型进行训练得到。本申请在实体链接中融入实体描述信息，同时通过正负样本对比学习的方式训练模型来实现实体消歧，提高实体链接准确度以及在开放知识图谱上进行实体链接的性能。
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公开(公告)号：CN111883208B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202010589258.5
申请日：2020-06-24
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G16B25/00 , G06N3/00 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 本申请公开了一种基因序列优化方法、装置、设备及介质，包括：随机生成初代种群，作为初始运算种群，进行迭代运算；对初始运算种群聚类；对初始运算种群中的个体进行适应度计算；根据聚类结果筛选个体，得到目标种群；从目标种群中选择出第一预设数量个个体组进行交叉计算；从目标种群中随机选择出第二预设数量个个体进行变异；判断目标种群是否达到预设收敛条件；若未达到预设收敛条件，将当前目标种群确定为初始运算种群，继续迭代；若达到预设收敛条件，停止迭代，从目标种群中确定出第一目标个体，实现对待优化基因序列的优化；第一目标个体包括每一聚类中适应度最高的个体。能够实现种群收敛，准确获得稳定的多极值解，有效的优化基因序列。
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公开(公告)号：CN114003687A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111161405.X
申请日：2021-09-30
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/332
Abstract: 本申请提供一种客服机器人的问答响应方法，包括：获取用户问题；利用自监督神经网络确定所述用户问题的表征信息；查询所述表征信息与知识库中已有表征信息的欧式距离；将所述欧式距离最小的已有表征信息作为目标表征信息；根据所述目标表征信息返回所述用户问题的答案。本申请采用自监督神经网络计算用户问题的表征信息，进而问题之间表征信息比对，使得文本语义表达粒度控制更为细腻，语义表达更合理，提高了表征的语义合理性，能够提高用户问题的识别精准度，进而提高问题响应的精准度。本申请还提供一种客服机器人的问答响应系统、计算机可读存储介质和电子设备，具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN111883208A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010589258.5
申请日：2020-06-24
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因序列优化方法、装置、设备及介质，包括：随机生成初代种群，作为初始运算种群，进行迭代运算；对初始运算种群聚类；对初始运算种群中的个体进行适应度计算；根据聚类结果筛选个体，得到目标种群；从目标种群中选择出第一预设数量个个体组进行交叉计算；从目标种群中随机选择出第二预设数量个个体进行变异；判断目标种群是否达到预设收敛条件；若未达到预设收敛条件，将当前目标种群确定为初始运算种群，继续迭代；若达到预设收敛条件，停止迭代，从目标种群中确定出第一目标个体，实现对待优化基因序列的优化；第一目标个体包括每一聚类中适应度最高的个体。能够实现种群收敛，准确获得稳定的多极值解，有效的优化基因序列。
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