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公开(公告)号：CN114281647A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111601112.9
申请日：2021-12-24
Applicant: 上海声通信息科技股份有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06F11/30
Abstract: 本发明提供了一种容器集群环境下容器GPU资源监控系统，该方法包括：主机级GPU资源监控子系统：用以对集群中的各GPU卡进行全局唯一识别，并对主机中的GPU资源进行全局同步监控；容器级GPU资源监控子系统：在每个容器中通过调用API的方式启动新的进程来对容器占据的GPU卡进行实时资源监控。本发明能够实现各主机和各容器的GPU资源的细粒度采集，实现GPU资源配置信息的全局同步，并实现主机级别GPU资源数据的全局同步采集。
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公开(公告)号：CN118168573B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410320334.0
申请日：2024-03-20
Applicant: 上海声通信息科技股份有限公司
IPC: G01C21/34 , G06Q10/047 , G06F17/16 , G06Q10/083 , G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶无人配送车辆导航与路径规划方法及系统，属于无人车辆自主导航领域，包括：获取车辆周围的三维环境信息并进行预处理，根据预处理后的信息采用地图匹配和特征提取方法生成车辆所在区域地图，使用角度公式和区域判断策略标识区域内的障碍物和禁行区域，配送中心为无人配送车辆指定配送任务和目标地点，利用路径规划策略规划最优路径，系统根据最优路径向无人配送车辆发送导航指令，并将实时收集环境信息与地图数据比对，若出现误差，则进行补偿修正和反馈，设置安全保障，若遇到紧急情况，系统需紧急刹车或避让障碍物，车辆到达目标地点，将货物交付收货人，并返回配送中心或等待新任务，具有更强的适应性和灵活性。
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公开(公告)号：CN118486333A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410576381.1
申请日：2024-05-10
Applicant: 上海声通信息科技股份有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于声纹和文本的多模态情感识别方法，包括：收集多个中文日常单句对话语料，构建中文会话情感语料库，包括多个音频信号及对应的文本信息、对应的标签；构建多模态模型，并利用中文会话情感语料库进行训练，得到情感识别模型；将待识别的中文语料切分为单句内容后输入情感识别模型，输出得到相应的情感预测结果。与现有技术相比，本发明创建一个全新的中文会话情感语料库，补充了中文语料在情绪识别领域中的不足；并设计多模态情感识别模型，用于处理声学数据和文本数据(包含词嵌入和预训练的BERT嵌入)，使用共注意结构进行多模态特征融合，能够有效提高情感识别的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN117851074A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410164167.5
申请日：2024-02-05
Applicant: 上海声通信息科技股份有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于无服务器计算的在线深度学习推理服务分割方法，包括：步骤S1：基于用户提交的DLIS请求，令服务分析器分析DLIS的主导运算符O，基于分析的结果，生成作为有向无环图DAG的图G；步骤S2：基于图G，令模型分割器生成分割方案并分割DLIS，并对DLIS的切片制定并行化策略；步骤S3：基于模型分割器的分割结果与并行化策略，令调度器将同一个DLIS的若干切片部署在同一个服务器上；步骤S4：通过通信优化模块对所述服务器进行优化。本发明针对无服务器平台上的DLIS，提供模型混合分割框架，将深度学习模型水平和垂直分割，提高无服务平台中的深度学习推理服务的资源利用率和降低部署成本，同时，确保服务延迟最小化。
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公开(公告)号：CN119106342A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411100787.9
申请日：2024-08-12
Applicant: 上海声通信息科技股份有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/211 , G06F18/2131 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于全局注意力和局部注意力的小样本长时序预测方法和系统，包括：首先，采用全局注意力，通过对长序列和短序列进行快速傅里叶变换，以提取周期性及其相应的数量特征；然后，选择类似卷积的方法进行局部注意力，旨在揭示短序列与辅助长序列内不同段落之间的关联；最后，将两种注意力机制结合起来得到最终权重，通过前馈神经网络与残差相结合获得输出。本发明方法有效地挖掘了短序列与辅助长序列之间的相似性，从而实现了准确的小样本预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114491239B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202111678440.9
申请日：2021-12-31
Applicant: 上海声通信息科技股份有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06F16/9535 , H04L67/55
Abstract: 本发明提供了一种基于内容分发系统中硬件运算感知的事件匹配方法，包括如下步骤：订阅步骤：提交订阅；发布步骤：生成发布事件；匹配步骤：执行事件匹配来搜索匹配的订阅，将匹配订阅的事件发送给匹配订阅所属的订阅者。本发明与现有工作不同，HEM将订阅状态存储在缓存中，在匹配过程中主要执行一些高效的位或操作，通过充分利用硬件的特性，HEM算法可以显著提升事件匹配的效率。
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公开(公告)号：CN114491239A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111678440.9
申请日：2021-12-31
Applicant: 上海声通信息科技股份有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06F16/9535 , H04L67/55
Abstract: 本发明提供了一种基于内容分发系统中硬件运算感知的事件匹配方法，包括如下步骤：订阅步骤：提交订阅；发布步骤：生成发布事件；匹配步骤：执行事件匹配来搜索匹配的订阅，将匹配订阅的事件发送给匹配订阅所属的订阅者。本发明与现有工作不同，HEM将订阅状态存储在缓存中，在匹配过程中主要执行一些高效的位或操作，通过充分利用硬件的特性，HEM算法可以显著提升事件匹配的效率。
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公开(公告)号：CN118643326A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410680176.X
申请日：2024-05-29
Applicant: 上海声通信息科技股份有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/10 , G06F18/23 , G06N20/00 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供了一种大语言模型辅助的机器学习算法模型推荐方法及系统，包括：步骤S1：基于各个领域的数据集和每个数据集对应的机器学习算法模型构建代码仓库；对代码仓库中的机器学习算法模型进行预处理；步骤S2：将各个领域的数据集中的表格数据集和描述信息分别进行嵌入表示，基于嵌入表示的数据集和目标数据集进行相似度计算，并基于相似度进行排序；基于排序的候选数据集根据预设要求选择最相似的k个候选数据集；步骤S3：基于选择的最相似的k个候选数据集，每个候选数据集选取评估指标分数满足预设要求的p个机器学习算法模型，获得大语言模型的最终输入，输出最终的机器学习任务代码。
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公开(公告)号：CN118246666A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410320005.6
申请日：2024-03-20
Applicant: 上海声通信息科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及车辆管理技术领域，本发明公开了一种无人中巴车队调度系统及方法，包括基于调度记录数据、人流量数据、假日类型和预构建的等候时长预测模型确定充电等候时长，并获取目标车辆的实时SOC值，根据实时SOC值和充电等候时长判断是否前往充电区域，当目标车辆前往充电区域时，则需要获取快充桩的最低充电电压值以及目标车辆的实时电压值，基于实时电压值和最低充电电压值生成对比结果，并根据对比结果判断是否生成虚拟电压值或进一步确定充电策略，这样不仅能够避免目标车辆与快充桩之间出现无法连接的现象，又能进一步地对目标车辆的电池损耗进行优化。
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公开(公告)号：CN118170886A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410320003.7
申请日：2024-03-20
Applicant: 上海声通信息科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06Q30/01
Abstract: 本发明公开了一种在线客服实时分配方法及系统，涉及在线客服分配技术领域，其包括以下步骤：S1：接收客户咨询请求，并记录咨询信息；S2：构建咨询分类模型将咨询信息中的问题内容进行分类；S3：获取在线客服的实时信息，对在线客服进行分类，实时计算每个客服的多元综合指标；S4：根据多元综合指标对不同分类下的在线客服进行实时排序；S5：基于客户的咨询问题分类，根据预设分配策略，实现在线客服实时分配。通过对客户咨询内容进行分类以及计算客服的多元综合指标，实现客服资源的动态评估和优化排序，适用于不同场景下的客户服务需求，无论是高峰阶段还是非高峰阶段，均能实现客服的实时分配，并提高客户的咨询体验感和满意度。
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