公开(公告)号：CN119314024A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202311446390.0

申请日：2023-10-31

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 郭斌 ,  马可 ,  刘思聪 ,  於志文 ,  方程 ,  郑子木 ,  罗思奇

IPC: G06V10/96 ,  G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06V10/762 ,  G06N5/04

Abstract: 本公开提供了一种感知任务的执行方法、装置和设备，方法应用于边云协同系统，方法包括云端接收用户上传的初始感知任务模型和多个感知数据样本，基于感知数据样本，对初始感知任务模型进行训练，得到多任务模型和L个平均任务分布表征，多任务模型包括K个参数分离模型分支，K个参数分离模型分支分别用于推理K类任务分布下的感知数据，云端向边端发送多任务模型和L个平均任务分布表征。边端基于待推理感知数据的任务分布表征和L个平均任务分布表征，选择待使用的参数分离模型分支，基于待使用的参数分离模型分支，对待推理感知数据进行推理。通过本公开可以实现对多种不同任务分布的感知数据进行有效推理。

公开(公告)号：CN118656179A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202310218421.0

申请日：2023-03-08

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 刘怡君 ,  苏敬勇 ,  郑子木 ,  罗思奇

IPC: G06F9/48 ,  G06F18/214

Abstract: 本申请提供了一种任务管理方法，应用于人工智能(AI)领域，由任务管理系统执行，任务管理系统用于对待识别样本为任务模型的未知任务或已知任务进行识别，该方法包括：接收用户输入的待识别样本，获取所述任务模型对于待识别样本的预测结果以及任务模型的输出层输出的置信度，根据预测结果以及置信度获得多维度的不确定性因子的评分，将多维度的不确定性因子的评分输入未知任务识别元模型进行推理获得用于标识待识别样本为未知任务或已知任务的推理结果。该方法通过对预测结果和置信度进行进一步挖掘，从而获得多维度的不确定性因子的评分，通过多维度的不确定性因子的评分识别未知样本，提高了识别率，解决得分范围重复导致识别率不高的问题。

公开(公告)号：CN118917432A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202311264690.7

申请日：2023-09-27

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 王俊杰 ,  陈斌 ,  郑子木 ,  罗思奇

IPC: G06N20/00 ,  G06F18/21 ,  G06F18/214 ,  G06N5/04

Abstract: 本申请提供了一种任务处理方法，应用于任务处理系统，任务处理系统用于提供对未知任务进行处理的任务模型，基于任务模型对未知任务进行处理，该方法包括：接收用户输入的初始任务模型、已知任务样本、未知任务样本，将至少一个任务样本输入初始任务模型进行推理，根据推理结果确定权重更新策略，将已知任务样本和未知任务样本输入初始任务模型，通过权重更新策略进行模型训练，获得任务模型。该方法通过初始任务模型对任务样本的推理结果适配权重更新策略，从而实现能以任意类型的初始任务模型作为输入进行基于实例重赋权的未知任务训练，具备模型可插拔的特点。

公开(公告)号：CN119494073A

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202311844539.0

申请日：2023-12-28

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 苏敬勇 ,  蒋晨阳 ,  郑子木 ,  罗思奇 ,  胡佳杰

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/214

Abstract: 本申请实施例公开了一种任务处理方法以及装置，用于提升未知预测任务的处理准确性。本申请实施例方法包括：计算设备获取机器模型和机理模型，机器模型用于预测机理模型的机理参数，机理模型用于执行未知预测任务。计算设备将机器模型作为机理模型的机理参数输入到机理模型，得到融合模型，并基于训练数据对融合模型进行训练。计算设备基于融合模型的训练结果所对应的机器模型，更新机理模型的机理参数，得到更新后的机理模型，融合模型的训练结果用于指示机器模型的目标模型参数，目标模型参数用于确定更新后的机理模型的机理参数。计算设备基于更新后的机理模型执行未知预测任务。

公开(公告)号：CN117669740A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202211055074.6

申请日：2022-08-31

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 郑子木 ,  罗思奇 ,  胡佳杰 ,  杨锦 ,  齐飞

IPC: G06N5/043 ,  G06N5/022 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请公开了一种任务处理系统，可以集成到不同机器学习范式，比如分布式终身学习、分布式增量学习和分布式联邦学习等，通过提供未知数据处理解决方案增强范式的能力。该系统中训练节点可以训练得到非AI业务的任务组，业务节点可以根据该非AI业务的任务组中的非AI业务模型，处理输入数据中AI业务模型不能处理的未知数据得到未知数据的推理结果。本申请技术方案，业务节点可以直接对未知数据进行推理得到推理结果，不需要上报到云端进行推理，提高了未知数据的推理效率。

公开(公告)号：CN117215884A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202210623375.8

申请日：2022-06-02

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 郑子木 ,  杨锦 ,  罗思奇 ,  齐飞

IPC: G06F11/34 ,  G06F9/455 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请实施例提供了一种分布式协同人工智能的任务评估方法、管理装置、控制装置和系统，该方法包括：获取分布式协同AI的任务配置和分布式协同AI的任务对象，任务配置包括分布式协同AI的任务环境的配置；根据任务环境的配置和任务对象，接收第一管理指令，其中，第一管理指令包括任务环境的管理指令和/或任务对象的管理指令；根据第一管理指令，管理分布式协同AI的任务用例，任务用例包括任务环境和任务对象。这样，通过灵活配置AI任务用例，有助于获得不同AI任务用例的执行情况，进而使得边云协同分布式AI任务架构易于落地部署。