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公开(公告)号：CN116246214A
公开(公告)日：2023-06-09
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：CN116229332A
公开(公告)日：2023-06-06
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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公开(公告)号：CN116028232A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310166793.3
申请日：2023-02-27
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种跨机柜服务器内存池化方法、装置、设备、服务器及介质，属于服务器领域，用于对服务器内存进行池化。考虑到同一服务器集群中不同服务器机柜的内存使用情况不同，本申请在不同服务器机柜间搭建了通信装置，服务器机柜可以向其他服务器机柜申请第一目标设备的内存使用权，在申请到内存使用权后，便可以实现跨机柜对于设备内存的使用，在不增加内存设备数量的基础上满足了各个服务器机柜的内存使用需求，且提升了资源利用率。
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公开(公告)号：CN115858848A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310166849.5
申请日：2023-02-27
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F16/583 , G06F16/33 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了图文互检方法及装置、训练方法及装置、服务器、介质，涉及数据处理技术领域，该训练方法包括：构建图像多连接特征编码器和文本特征编码器；其中，图像多连接特征编码器包括：图像分类网络、图像检测网络、图像的图结构构建网络；基于图像多连接特征编码器和文本特征编码器进行网络构建，得到初始图文互检网络；构造图文检索损失函数；基于图文检索损失函数和训练数据对初始图文互检网络进行训练，得到图文互检网络。提高对多模态数据进行处理的效果和推理准确度。
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公开(公告)号：CN115759183A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202310016212.8
申请日：2023-01-06
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种多结构文本图神经网络的相关方法和相关装置，该方法包括：基于多结构文本的不同语义信息进行图网络构建，得到初始多结构文本图神经网络；将正负样本之间的距离越来越远为目标构造对比损失函数；基于对比损失函数和训练数据对初始多结构文本图神经网络进行训练，得到多结构文本图神经网络。以提高对多结构文本进行处理的效果，提高推理准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115376054A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211314784.6
申请日：2022-10-26
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/30
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种目标检测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取目标视频的全部待检测视频帧，并利用目标检测模型对所述待检测视频帧中预设类型的目标进行检测，得到初始目标检测框；对所述初始目标检测框中的目标特征进行提取并利用聚类模型对提取到的目标特征进行聚类处理，得到所述初始目标检测框之间的聚类关系；基于所述聚类关系通过对所述初始目标检测框进行去噪处理的方式确定出关键目标检测框，以对所述待检测视频帧中的预设类型的关键目标进行检测。可见，本申请可针对任意视频的视频帧进行关键目标检测，无须依赖关键目标检测数据集以提高检测效率，同时避免出现假阳性检测结果以提高检测精度。
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公开(公告)号：CN111881757A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010605966.3
申请日：2020-06-29
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种行人重识别方法、装置、设备及介质，包括：利用第一行人重识别模型提取原始训练集的特征；其中，所述原始训练集包括行人样本图像和对应的标签信息；根据所述原始数据集的特征空间分布特性，进行聚类；根据聚类结果筛选出困难样本；将所述困难样本添加至所述原始训练集，得到目标训练集；利用所述目标训练集对所述第一行人重识别模型进行训练，得到第二行人重识别模型；当获取到待识别行人图像，则利用所述第二行人重识别模型输出对应的识别结果。这样，挖掘出困难样本，通过挖掘出的困难样本改变原始数据集中的样本空间分布，能够增加对困难样本的关注度，从而提升行人重识别的准确度。
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公开(公告)号：CN119621355B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510162976.7
申请日：2025-02-14
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了计算机技术领域内的一种异构系统中分布式任务内存分配方法、设备、介质及产品。本发明在不降低各个异构算力设备计算性能的最小访存带宽的约束下，针对参与同一分布式任务的多个异构算力设备实现了内存分配，既能保证各个异构算力设备执行分布式任务时的计算性能，又能完成内存分配，从而在异构系统中在平衡内存特性和算力设备计算能力的前提下实现了合理的内存分配，能够充分利用异构算力设备的计算性能，加速分布式任务处理效率。
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公开(公告)号：CN119906869A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510387243.3
申请日：2025-03-31
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: H04N21/472 , H04N19/20 , H04N21/44 , G06V20/40 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/045
Abstract: 本申请公开了一种视频处理方法、设备、介质及程序产品，涉及计算机技术领域。本申请中，扩散模型能够感知到真实的初始视频中的相邻帧光流运动信息，相邻帧光流运动信息对应视频中的时序运动相关信息，那么扩散模型按照编辑信息以及相邻帧光流运动信息，将初始视频编辑为新视频，使得扩散模型既具备了真实视频的编辑能力，还借助视频中的时序运动相关信息提高了视频编辑精度，该方案无需调整模型参数，节约了计算资源和模型推理时间，因而也提高了视频编辑效率。
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公开(公告)号：CN119621355A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510162976.7
申请日：2025-02-14
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了计算机技术领域内的一种异构系统中分布式任务内存分配方法、设备、介质及产品。本发明在不降低各个异构算力设备计算性能的最小访存带宽的约束下，针对参与同一分布式任务的多个异构算力设备实现了内存分配，既能保证各个异构算力设备执行分布式任务时的计算性能，又能完成内存分配，从而在异构系统中在平衡内存特性和算力设备计算能力的前提下实现了合理的内存分配，能够充分利用异构算力设备的计算性能，加速分布式任务处理效率。
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