具有矢量-标量消息传递和运行时几何计算的消息传递图神经网络

    公开(公告)号:CN119678216A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202280099008.0

    申请日:2022-10-21

    Inventor: 王童 邵斌 刘铁岩

    Abstract: 提供了一种计算系统,其在消息传递图神经网络(MPGNN)处接收分子图,并且产生表示图的节点和边的特征的标量嵌入和表示图的几何关系的矢量嵌入。系统经由MPGNN的消息传递子块的矢量标量交互式消息传递机制来处理标量嵌入,以生成标量信息并将其从标量嵌入传递给包含矢量嵌入的嵌入空间。系统基于包含标量信息和矢量嵌入的嵌入空间来更新矢量嵌入。系统基于在矢量嵌入中编码的几何关系的运行时几何计算来更新标量嵌入。系统基于更新后的标量嵌入和矢量嵌入来计算更新后的分子图,并且基于更新后的分子图来输出目标分子属性值。

    自然语言到API转换
    42.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119668575A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202510146572.9

    申请日:2019-03-05

    Abstract: 代表性实施例公开了将自然语言输入映射到应用编程接口(API)调用的机制。自然语言输入被首先映射到API框架,其是没有任何API调用格式化的API调用的表示。从自然语言输入到API框架的映射使用经训练的序列到序列神经模型来执行。序列到序列神经模型被分解成被称为模块的小预测单元。每个模块在预测预定义种类的序列输出方面高度专业化。模块的输出可以被显示在允许用户添加、移除和/或修改个体模块的输出的交互式用户界面中。用户输入可以被用作另外的训练数据。使用确定性映射,API框架被映射到API调用。

    容许过程变化和器件失配的峰值电压幅度检测器及相关方法

    公开(公告)号:CN119631303A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202380057266.7

    申请日:2023-07-10

    Abstract: 峰值检测器包括多个小尺寸幅度检测电路,该电路并联耦合到信号输入,在该信号输入处从VCO接收信号。每个幅度检测电路在输出上生成电压,指示第一信号输入和第二信号输入(具体地,VCO的差分输出)的电压峰值或幅度。在给定时间,只有一个小尺寸幅度检测电路被激活以加载VCO,从而减少对LC谐振频率的影响。多个小尺寸检测电路顺序地工作,并且与每个单个小尺寸幅度检测电路相比,它们的输出的自动平均可以显著地改善峰值检测器波动(由过程变化和器件失配引起)。

    跨域的智能事件时间桥
    45.
    发明授权

    公开(公告)号:CN114667527B

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202080077680.0

    申请日:2020-10-19

    Abstract: 在本公开内容的非限制性示例中,给出了用于提供对日历可用性的跨域访问的系统、方法和设备。可以接收用于调度事件的请求。所述请求可以包括:组织者用户账户的身份,所述组织者用户账户与第一域相关联;以及受邀者用户账户的身份,所述受邀者用户账户与第二域相关联。可以确定所述组织者用户账户对所述受邀者用户账户的重要性级别。可以基于重要性级别,确定所述组织者用户账户是否具有对与所述受邀者用户账户相关联的电子日历中的事件的访问权。可以在与所述组织者用户账户相关联的事件调度助理用户界面中显现所述组织者用户账户有访问权的一个或多个事件。

    通过具有格式转换的多级8位浮点矩阵乘法提高计算效率

    公开(公告)号:CN119604845A

    公开(公告)日:2025-03-11

    申请号:CN202380055424.5

    申请日:2023-07-20

    Abstract: 具体格式转换的多级8位浮点(FP8)矩阵乘法的示例解决方案,有利于通过处理器的矩阵乘法运算的计算效率,包括:将FP8格式的数据值从全局存储器复制到共享存储器;将FP8数据值的线程块瓦片从共享存储器加载到寄存器集合中;将寄存器集合中的多个FP8数据值中的每个转换为16位浮点(FP16)数据值;将FP16数据值提交给张量核;并且利用张量核执行矩阵乘法累加计算。

    利用混合熵模型和灵活量化的神经编解码器

    公开(公告)号:CN119586127A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202280098286.4

    申请日:2022-06-21

    Inventor: 李嘉豪 李斌 吕岩

    Abstract: 本文描述了用于神经图像或视频编解码器的特征的系统、方法和软件的创新。例如,神经视频编码器可以接收当前视频帧,对当前视频帧进行编码以产生经编码数据,并且输出经编码数据以作为比特流的一部分。作为编码的一部分,编码器可以确定针对当前视频帧的当前隐表示,并且使用包括一个或多个卷积层的熵模型网络来对当前隐表示进行编码。作为对当前隐表示进行编码的一部分,编码器可以至少部分地基于针对先前视频帧的先前隐表示来估计当前隐表示的量化版本的统计特性,并且至少部分地基于所估计的统计特性来对当前隐表示的量化版本进行熵编解码。

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