公开(公告)号：CN115564043B

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202211269688.4

申请日：2022-10-18

Applicant: 上海计算机软件技术开发中心

Inventor： 马泽宇 ,  陈敏刚 ,  陈文捷 ,  胡芸 ,  蔡立志 ,  沈颖 ,  龚家瑜 ,  陈达丽 ,  丁敏捷 ,  赵毅

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种图像分类模型剪枝方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，该方法包括获取训练T个周期后的待剪枝的图像分类模型的参数序列；参数序列包括T个网络参数集合；网络参数集合由训练一个周期后的待剪枝的图像分类模型的网络参数组成；利用累计变化算子对参数序列中的网络参数变化进行统计，得到T个周期内网络参数的累计变化数组；根据累计变化数组和参数序列对图像分类模型进行参数剪枝或参数冻结，得到稀疏神经网络模型；将稀疏神经网络模型部署至图像分类便携式智能终端。本发明能够提高图像分类模型训练性能和训练效率。

公开(公告)号：CN117808784A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202410000064.5

申请日：2024-01-02

Applicant: 上海计算机软件技术开发中心

Inventor： 王瑞云 ,  陈敏刚 ,  马泽宇 ,  丁敏捷 ,  沈颖 ,  陈达丽 ,  龚家瑜

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开一种柔性薄膜褶皱预测方法、系统、电子设备及介质，涉及工业辊系生产柔性薄膜产品线的褶皱检测技术领域。所述方法包括：将待预测膜面灰度图像序列中各图像分别输入目标检测模型，基于Grad‑CAM方法，得到预测Grad‑CAM图序列；将预测Grad‑CAM图序列中各图像均依次进行灰度值处理和掩膜操作，得到预测加权掩膜序列；对预测加权掩膜序列进行上采样操作，得到预测上采样加权掩膜序列；将预测上采样加权掩膜序列以及待预测膜面时间序列数据输入褶皱预测模型，得到待预测柔性薄膜卷绕镀膜过程中下一时刻的柔性薄膜图像。本发明可对柔性薄膜镀膜过程中膜面图像的褶皱变化趋势进行在线预测。

公开(公告)号：CN117808784B

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410000064.5

申请日：2024-01-02

Applicant: 上海计算机软件技术开发中心

Inventor： 王瑞云 ,  陈敏刚 ,  马泽宇 ,  丁敏捷 ,  沈颖 ,  陈达丽 ,  龚家瑜

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开一种柔性薄膜褶皱预测方法、系统、电子设备及介质，涉及工业辊系生产柔性薄膜产品线的褶皱检测技术领域。所述方法包括：将待预测膜面灰度图像序列中各图像分别输入目标检测模型，基于Grad‑CAM方法，得到预测Grad‑CAM图序列；将预测Grad‑CAM图序列中各图像均依次进行灰度值处理和掩膜操作，得到预测加权掩膜序列；对预测加权掩膜序列进行上采样操作，得到预测上采样加权掩膜序列；将预测上采样加权掩膜序列以及待预测膜面时间序列数据输入褶皱预测模型，得到待预测柔性薄膜卷绕镀膜过程中下一时刻的柔性薄膜图像。本发明可对柔性薄膜镀膜过程中膜面图像的褶皱变化趋势进行在线预测。

公开(公告)号：CN117827660A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202410000593.5

申请日：2024-01-02

Applicant: 上海计算机软件技术开发中心

Inventor： 丁敏捷 ,  陈敏刚 ,  陈文捷 ,  胡瑞 ,  马泽宇 ,  胡芸 ,  宋巍 ,  葛建新 ,  何焕明

IPC: G06F11/36 ,  G06F40/30 ,  G06F40/242 ,  G06F40/289

Abstract: 本发明公开了一种自然语言处理测试用例生成方法、系统、设备及介质，涉及自然语言处理测评领域，该方法包括：根据用户需求和应用场景确定词典；根据词典、用户的测试类型和测试项目，确定掩膜语言模板；掩膜语言模板中的掩膜为词典中的键或掩码符号；基于词典和预训练语言模型对掩膜语言模板中的掩膜进行预测，生成初步的测试用例；预训练语言模型采用训练集对深度学习模型进行训练得到；训练集包括：随机挖去若干词的中文文本和对应的完整中文文本；采用自然语言处理算法对初步的测试用例进行扩充，将扩充后的测试用例中语言通顺的测试用例确定为最终的测试用例。本发明能自动生成中文自然语言处理测试用例，适用于中文语境下的场景的测试。

公开(公告)号：CN115564043A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211269688.4

申请日：2022-10-18

Applicant: 上海计算机软件技术开发中心

Inventor： 马泽宇 ,  陈敏刚 ,  陈文捷 ,  胡芸 ,  蔡立志 ,  沈颖 ,  龚家瑜 ,  陈达丽 ,  丁敏捷 ,  赵毅

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种图像分类模型剪枝方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，该方法包括获取训练T个周期后的待剪枝的图像分类模型的参数序列；参数序列包括T个网络参数集合；网络参数集合由训练一个周期后的待剪枝的图像分类模型的网络参数组成；利用累计变化算子对参数序列中的网络参数变化进行统计，得到T个周期内网络参数的累计变化数组；根据累计变化数组和参数序列对图像分类模型进行参数剪枝或参数冻结，得到稀疏神经网络模型；将稀疏神经网络模型部署至图像分类便携式智能终端。本发明能够提高图像分类模型训练性能和训练效率。