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公开(公告)号：CN117853746A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410046837.3
申请日：2024-01-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种用于目标检测的网络模型、模型训练方法及模型部署方法。模型包括：骨架网络，用于根据输入图像提取输入图像的特征，包括依次连接的切片和卷积阶段以及多个特征提取阶段，前一阶段的输出是后一阶段的输入；每个特征提取阶段包括多个串联的基于深度可分离卷积与残差连接的第二卷积模块，第二卷积模块采用深度可分离卷积的方式进行卷积计算；特征融合网络，用于根据通道级融合模块和哈达玛积运算融合模块将输入图像的特征逐级融合，得到新的特征图；检测头网络，用于根据新的特征图输出目标图像及其类别。本发明针对当前网络参数量大、对设备算力要求高的问题，在网络设计模块将主干网络更加轻量化，加快模型的训练和推理过程同时，提高网络的检测能力。
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公开(公告)号：CN117319402A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311021157.8
申请日：2023-08-15
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L67/1008 , H04L67/1012 , H04L67/566
Abstract: 本发明提供一种基于视觉场景感知的端边云协同方法，所述端边云为智能终端、边缘服务器和云服务器，包括以下步骤：智能终端感知视觉场景复杂度；根据所述视觉场景复杂度将要处理的视频任务分为简单视频任务，中等视频任务和复杂视频任务；对于所述简单视频任务，智能终端将视频任务传送给边缘服务器进行计算；对于所述复杂视频任务，智能终端将视频任务传送给云服务器进行计算；以及对于所述中等视频任务，智能终端根据边缘服务器和云服务器的可用资源比例在所述边缘服务器和云服务器之间分配视频任务。
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公开(公告)号：CN116996940A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311021128.1
申请日：2023-08-15
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W28/08 , H04W28/086 , H04W28/084 , H04W16/18
Abstract: 本发明提供一种面向云边端架构的边缘服务器位置部署方法，所述云边端为云服务器，边缘服务器和终端设备，所述云边端架构包括不同类型的终端设备和不同类型的边缘服务器，所述包括以下步骤：将终端设备按照距离范围划分为不同的区域；计算每个区域内所有终端设备单位时间产生的数据量之和，并进行排序以确定区域等级；计算每个边缘服务器的综合能力水平；为不同等级的终端设备区域分配具有相应综合能力水平的边缘服务器。
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公开(公告)号：CN114969359A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210508093.3
申请日：2022-05-10
Applicant: 国网上海市电力公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/36 , G06F16/901 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种基于机器阅读理解的实体关系联合抽取方法及系统，方法首先针对实体类型和关系类型分别设计实体抽取问题模板和关系抽取问题模板，并基于机器阅读理解进行非限定实体抽取；接着根据抽取的实体分别筛选正向抽取候选关系集合和逆向抽取候选关系集合，基于上述候选关系集合自动生成关系抽取问题模板，并基于机器阅读理解进行限定式双向关系抽取；对于推理过程，将正向和逆向抽取的实体关系三元组取交集和差集，交集直接作为最终结果，差集中概率大于阈值的三元组也并入到结果中。与现有技术相比，本发明可以有效地解决实体关系语义建模不全面，以及重叠三元组问题，最终为构建知识图谱提供高质量的实体关系三元组。
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公开(公告)号：CN110232119B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201910381081.7
申请日：2019-05-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/335 , G06F16/33
Abstract: 本发明涉及一种基于元分析的通用智能度量模型构建方法，包括：获取多个智能度量的研究数据；确定筛选标准，以对该研究数据进行筛选得到分析数据，构建分析数据集；对该分析数据集进行元分析，获取关于该分析数据的时间权重、复杂度权重和回报权重；构建智能度量的回报模型和复杂度模型；以该时间权重、该复杂度权重、该回报权重、该回报模型和该复杂度模型构建通用智能度量模型。本发明有效的将人类、机器、企业、政府和机构等异质、异构的智能体的度量结合起来，并考虑智能度量的时间、复杂度和回报等因素之间的关系，利用已有的研究数据进行元分析得到各个因素在智能度量中的权重，以构建一个可量化的，准确度更高的通用智能度量模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113065629A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110231769.4
申请日：2021-03-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于智能水平聚类的进化方法，其包括：步骤1、初始化群体中的智能体的数量N并根据所述智能体的分布生成N个所述智能体；步骤2、计算每个所述智能体的智能水平；步骤3、根据所述智能体的智能水平对所述智能体进行聚类，得到多个簇；步骤4、根据所述多个簇并基于粒子群优化算法对所述多个簇内的所述智能体进行优化，得到进化的所述群体。
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公开(公告)号：CN109561324B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201811234417.9
申请日：2018-10-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Inventor： 纪雯
IPC: H04N21/238 , H04N21/2385 , H04N21/25 , H04N21/262 , H04N21/2662 , H04N19/436 , H04N21/466
Abstract: 本发明提供了一种基于软件定义的视频处理系统和处理方法。该系统包括：异构环境感知模块，用于获取视频终端的视频终端信息；视频信息预处理模块，用于根据所述视频终端信息和/或视频处理过程中的信道状态信息为所述视频终端选择延时和/或带宽分配策略；资源调度管理模块，用于基于所述视频终端信息和/或视频处理过程中的信道状态信息确定视频处理任务的分解策略，以将视频处理任务分解为由多个处理单元执行的多个子任务。利用本发明的视频处理系统能够将视频处理过程的控制面和数据面分离，并提供更加灵活的视频处理架构，以满足多样化的用户需求。
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公开(公告)号：CN110213731B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201910354948.X
申请日：2019-04-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于智能定价的群体用户网络选择方法及系统，包括：统计异构网络中无线网络的类型和每一类无线网络的覆盖区域中用户群体数量，通过用户群体数量除以异构网络中总用户数量，得到每一个用户群体数量占总用户数量的比例；根据比例和无线网络的定价表达函数和无线网络的码率，得到每一类无线网络的支付费用函数，集合支付费用函数作为异构网络的定价模型；依据无线网络的码率和用户使用每一类无线网络所需支付的费用，通过定价模型，得到异构网络中每类无线网络的用户收益，用户选择最大用户收益的无线网络进行连接。
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公开(公告)号：CN110213731A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910354948.X
申请日：2019-04-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于智能定价的群体用户网络选择方法及系统，包括：统计异构网络中无线网络的类型和每一类无线网络的覆盖区域中用户群体数量，通过用户群体数量除以异构网络中总用户数量，得到每一个用户群体数量占总用户数量的比例；根据比例和无线网络的定价表达函数和无线网络的码率，得到每一类无线网络的支付费用函数，集合支付费用函数作为异构网络的定价模型；依据无线网络的码率和用户使用每一类无线网络所需支付的费用，通过定价模型，得到异构网络中每类无线网络的用户收益，用户选择最大用户收益的无线网络进行连接。
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