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公开(公告)号：CN112766512B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110098292.7
申请日：2021-01-25
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: G06N20/00
Abstract: 本公开提供了一种基于元算子的深度学习框架诊断系统、方法、装置、介质及设备，所述系统包括：用户接口模块，用于为用户提供搭建深度学习模型并诊断模型中的算子的编程接口；模型静态图模块，用于根据用户的代码，构建模型静态计算图的结构；由状态记录器和数据流执行器组成的调试器，其中，所述状态记录器用于记录每次算子替换后计算图执行的计算结果；所述数据流执行器用于根据所述静态计算图的结构，执行正向计算和反向梯度计算操作；元算子模块，用于提供所述系统执行各类型计算的基本计算单位；算子实现模块，用于不同的深度学习框架的数值计算和/或多维数组操作；设备管理模块，用于管理硬件实现的CPU和GPU，并提供了一个统一的接口。
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公开(公告)号：CN112698841A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202110049287.7
申请日：2021-01-14
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
Abstract: 本公开涉及深度学习技术领域，具体提供了面向Android的深度学习模型统一部署系统、方法、介质及设备，其中，所述系统包括：监控统计模块，用于完成对整个系统执行的监控统计以及日志读写；抽象适配模块，用于提供深度学习推断过程所需要的解释器、模型和/或数据源；服务模块，用于对Android应用程序提供统一的编程接口。本公开设计并实现了一个移动深度学习任务的统一部署框架，集成了5种主流的移动深度学习框架，为深度学习推断任务设立软件抽象，屏蔽底层框架的接口异构性，对上层应用程序提供统一编程接口。该框架可用于移动应用开发者快速实现跨框架、跨硬件后端的深度学习任务部署，也可用于框架开发厂商构建模型准确率基准测试、框架性能基准测试等。
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公开(公告)号：CN106487906B
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201610939610.7
申请日：2016-11-01
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种情境感知的移动Web应用协议切换方法。本方法为：1)当一客户端访问Web应用时，服务器端监控该客户端当前的网络状态；2)服务器端提取该客户端当前访问页面的页面特征；3)服务器端的根据所述网络状况以及所述页面特征，为该客户端确定当前的最佳传输协议。本发明能够动态地根据Web应用的内容以及网络状况选择最适合的传输协议，加快网页的加载速度，使得用户能够获得更好的用户体验。
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公开(公告)号：CN106487906A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610939610.7
申请日：2016-11-01
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/02 , H04L67/06 , H04L69/329
Abstract: 本发明公开了一种情境感知的移动Web应用协议切换方法。本方法为：1)当一客户端访问Web应用时，服务器端监控该客户端当前的网络状态；2)服务器端提取该客户端当前访问页面的页面特征；3)服务器端的根据所述网络状况以及所述页面特征，为该客户端确定当前的最佳传输协议。本发明能够动态地根据Web应用的内容以及网络状况选择最适合的传输协议，加快网页的加载速度，使得用户能够获得更好的用户体验。
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公开(公告)号：CN112698841B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202110049287.7
申请日：2021-01-14
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
Abstract: 本公开涉及深度学习技术领域，具体提供了面向Android的深度学习模型统一部署系统、方法、介质及设备，其中，所述系统包括：监控统计模块，用于完成对整个系统执行的监控统计以及日志读写；抽象适配模块，用于提供深度学习推断过程所需要的解释器、模型和/或数据源；服务模块，用于对Android应用程序提供统一的编程接口。本公开设计并实现了一个移动深度学习任务的统一部署框架，集成了5种主流的移动深度学习框架，为深度学习推断任务设立软件抽象，屏蔽底层框架的接口异构性，对上层应用程序提供统一编程接口。该框架可用于移动应用开发者快速实现跨框架、跨硬件后端的深度学习任务部署，也可用于框架开发厂商构建模型准确率基准测试、框架性能基准测试等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110706015B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN201910775155.5
申请日：2019-08-21
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: G06Q30/0242
Abstract: 本发明公开了一种面向广告点击率预测的特征选取方法，包括：步骤(1)构造特征集；步骤(2)对特征集的所有特征进行评估，筛选并标记所有无益特征，并将对模型影响最大的无益特征从特征集中删除，再更新特征集；步骤(3)对无益特征进行评估，筛选并标记该次评估产生的新无益特征，将对模型影响最大的新无益特征删除，再次更新特征集；若未产生新无益特征，则停止操作，得到的特征集为有效特征集；若产生新无益特征，则迭代执行步骤(3)，直至未产生新无益特征。本发明采用双向式特征选择方式对特征集进行选择筛选，降低了迭代次数，不需再对特征全集进行迭代，能得到较大的模型提升效果，特征选择工程时间复杂度低，工作效率高。
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公开(公告)号：CN110689368B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201910780066.X
申请日：2019-08-22
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种移动应用内广告点击率预测系统设计方法，包括：对广告数据进行集成、清洗和变换的预处理；利用预处理后的广告数据生成特征并构造特征全集；针对所述特征全集进行有效特征选取，选出有效特征集；利用所述有效特征集对广告点击率预测模型进行训练。本发明实施例提供的移动应用内广告点击率预测方法，对广告数据中的长尾数据按照相似性进行归类，按照数据取值频次进行归类，克服了现有技术无法有效利用隐含在长尾数据中的信息的缺陷，充分利用了长尾数据中的信息提升了预测效果。
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公开(公告)号：CN112766512A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110098292.7
申请日：2021-01-25
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: G06N20/00
Abstract: 本公开提供了一种基于元算子的深度学习框架诊断系统、方法、装置、介质及设备，所述系统包括：用户接口模块，用于为用户提供搭建深度学习模型并诊断模型中的算子的编程接口；模型静态图模块，用于根据用户的代码，构建模型静态计算图的结构；由状态记录器和数据流执行器组成的调试器，其中，所述状态记录器用于记录每次算子替换后计算图执行的计算结果；所述数据流执行器用于根据所述静态计算图的结构，执行正向计算和反向梯度计算操作；元算子模块，用于提供所述系统执行各类型计算的基本计算单位；算子实现模块，用于不同的深度学习框架的数值计算和/或多维数组操作；设备管理模块，用于管理硬件实现的CPU和GPU，并提供了一个统一的接口。
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公开(公告)号：CN110706015A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910775155.5
申请日：2019-08-21
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种面向广告点击率预测的特征选取方法，包括：步骤(1)构造特征集；步骤(2)对特征集的所有特征进行评估，筛选并标记所有无益特征，并将对模型影响最大的无益特征从特征集中删除，再更新特征集；步骤(3)对无益特征进行评估，筛选并标记该次评估产生的新无益特征，将对模型影响最大的新无益特征删除，再次更新特征集；若未产生新无益特征，则停止操作，得到的特征集为有效特征集；若产生新无益特征，则迭代执行步骤(3)，直至未产生新无益特征。本发明采用双向式特征选择方式对特征集进行选择筛选，降低了迭代次数，不需再对特征全集进行迭代，能得到较大的模型提升效果，特征选择工程时间复杂度低，工作效率高。
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公开(公告)号：CN110689368A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910780066.X
申请日：2019-08-22
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种移动应用内广告点击率预测系统设计方法，包括：对广告数据进行集成、清洗和变换的预处理；利用预处理后的广告数据生成特征并构造特征全集；针对所述特征全集进行有效特征选取，选出有效特征集；利用所述有效特征集对广告点击率预测模型进行训练。本发明实施例提供的移动应用内广告点击率预测方法，对广告数据中的长尾数据按照相似性进行归类，按照数据取值频次进行归类，克服了现有技术无法有效利用隐含在长尾数据中的信息的缺陷，充分利用了长尾数据中的信息提升了预测效果。
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