容器集群环境下容器GPU资源监控系统

    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

    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。

    一种基于声纹和文本的多模态情感识别方法

    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

    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。

    基于无服务器计算的在线深度学习推理服务分割方法

    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

    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。

    基于相似度的工作流活动对齐方法及系统

    公开(公告)号:CN115187216A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210866673.X

    申请日:2022-07-22

    Abstract: 本发明提供了一种基于相似度的工作流活动对齐方法及系统,包括:步骤S1:利用工作流活动的属性信息,多角度地计算任意两个活动模块之间的综合相似度sim(act1,act2);步骤S2:构建所有工作流的活动相似度矩阵Sim_Matrix;步骤S3:在Sim_Matrix的基础上,设定活动之间的有边相连的阈值,寻找以所有活动为节点的无向图里所有的连通子图,对工作流活动进行聚类对齐。本发明综合利用活动的多种属性信息,设计了一套工作流活动对齐方法,将功能相似的活动聚类对齐之后,再比较工作流整体的结构语义,极大地提升了工作流相似性度量的合理性和有效性。

    基于对抗学习的跨通道内容无关说话人识别方法及系统

    公开(公告)号:CN114974260A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210261788.6

    申请日:2022-03-17

    Abstract: 一种基于对抗学习的跨通道内容无关说话人识别方法及系统,在离线阶段,通过采集多个不同信道下多个说话人的语音样本生成数据集,对信道分类模型进行训练;并采用训练后的信道迁移模型对于输入的不同信道下待测说话人语音样本进行信道归一化处理,采用训练后的单一信道说话人识别单元对用户所采集到的且包含需要找寻其中属于特定说话人音频的音频数据进行说话人识别,发现属于特定说话人的音频。本发明基于多个通信信道中采集获得的语音样本作为训练数据,训练说话人识别的信道迁移模型,并将不同信道下的语音信道特征进行迁移,从而实现将其他通信信道下的语音样本迁移至统一的语音信道,从而完成说话人识别任务,获得较高的识别准确度。

    一种自动驾驶无人配送车辆导航与路径规划方法及系统

    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

    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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