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公开(公告)号：CN112446387B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN201910818551.1
申请日：2019-08-30
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种对象识别的方法，属于图像处理技术领域。该方法包括：在AER数据中识别对象时，可以获取待识别对象的AER数据，AER数据包括待识别对象的多个AER事件，每个AER事件包括产生AER事件的时间戳和地址信息，提取AER数据的多个特征图，其中，每个特征图包含待识别对象的部分空间信息和部分时间信息，部分空间信息和部分时间信息是根据每个AER事件的时间戳和地址信息获得的，根据AER数据的多个特征图，对待识别对象进行识别。采用本申请，可以提高对象识别结果的准确率。
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公开(公告)号：CN117436487A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202210803835.5
申请日：2022-07-07
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于脉冲神经网络的数据处理方法、装置和存储介质。该方法包括：将多媒体数据对应的第一脉冲序列输入脉冲神经网络模型，确定各输出神经元对应的第一膜电压序列；根据各第一膜电压序列，对各输出神经元对应的第一阈值进行调整，确定各调整后的第一阈值；根据各第一膜电压序列，确定各第一膜电压序列包括的脉冲簇的个数，脉冲簇为预定时间内膜电压超过第一阈值或调整后的第一阈值的脉冲集合；根据各第一膜电压序列包括的脉冲簇的个数，确定多媒体数据的分类结果。根据本申请实施例，可以使得脉冲神经网络模型在进行多媒体数据的分类时，在保持鲁棒性的同时，具有更好的推理效率和精度，适于应用。
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公开(公告)号：CN115204350A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110385314.8
申请日：2021-04-09
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种脉冲神经网络的训练方法和训练装置，可以通过长时控制和短时控制的方式实现脉冲神经网络的归一化，从而提高脉冲神经网络的训练效果。该训练方法包括：基于时序方式，将训练数据输入至脉冲神经网络的输入层，逐层对该脉冲神经网络进行训练，直至得到该脉冲神经网络的输出层的输出结果，其中，在t时刻，该控制神经元的输入包括：第i层神经元中的至少一个其他神经元在t时刻的输出、该至少一个其他神经元在t‑1时刻的输出以及该控制神经元在t‑1时刻的输出；基于该输出结果，确定该脉冲神经网络的误差；基于该误差，更新该脉冲神经网络的连接权重，并继续对该脉冲神经网络进行训练，直至该脉冲神经网络收敛。
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公开(公告)号：CN113807360A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202010537872.7
申请日：2020-06-12
Abstract: 本申请公开了一种图像处理方法、装置及存储介质，涉及图像处理领域。本申请可以基于方向信息和图像的多尺度特征图，获取图像中各纹理基元的特征之间的依赖关系，以及根据图像的至少一个尺度的特征图获得图像的至少一组纹理特征，并根据依赖关系、及前述至少一组纹理特征获得图像的纹理表示结果。然后，可以根据图像的纹理表示结果对图像进行处理。由于图像的纹理表示结果能够反映出的图像的纹理信息更加完善，所以，根据图像的纹理表示结果，进行图像识别、图像分割、或图像合成等图像处理时，图像处理的效果会更好。
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公开(公告)号：CN113642719A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202010392960.2
申请日：2020-05-11
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院分子细胞科学卓越创新中心
Abstract: 本申请提供脉冲神经网络中数据处理的方法，包括：获取第一神经元在t‑1时刻的第一膜电压和在t‑1时刻的第一输入电流；确定第一膜电压在单位时间内的变化率是否大于第一预设阈值；如果第一膜电压的变化率大于第一预设阈值，根据第一膜电压和第一输入电流，通过第一算法计算第一神经元在t时刻的第二膜电压；或如果第一膜电压的变化率不大于第一预设阈值，根据第一膜电压和第一输入电流，通过第二算法计算所述第二膜电压，第一算法的计算效率高于第二算法，第二算法的计算精度高于第一算法。本申请提供的技术方案既可以实现较高的膜电压的计算效率，还可以提高膜电压的计算精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108008999B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201610944177.6
申请日：2016-11-02
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种指标评估方法及装置，该方法包括：获取测试程序的指令流并分割成长度相等的N个指令片段；确定该N个指令片段对应的特征矩阵A、均值列向量B和权重向量W；根据该特征矩阵A、该列向量B、该权重向量W和多个优化目标确定该测试程序的目标优化模型，并求解该目标优化模型的优化列向量；确定该优化列向量对应的指令片段的编号向量和系数向量；将该编号向量对应的指令片段分别在模拟装置中进行模拟，得到该编号向量对应的指令片段的特征指标向量；确定该特征指标向量和该系数向量的内积为评估该测试程序的特征指标。
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公开(公告)号：CN111602377A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201780097989.4
申请日：2017-12-27
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: H04L12/861 , G06F12/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种高速缓存中资源调整方法及装置，该高速缓存可实现数据去重，包括数据域和标志域，该方法包括：在检测针对缓存行的数据去重操作且所述数据域中空闲数据行的数量满足第一条件的情况下，将所述数据域中P个空闲数据行划分出Q个标志行，基于高速缓存与内存的映射方式，配置所述Q个标志行与内存中数据块的映射关系，以使所述数据域中的所述P个空闲数据行复用为所述Q个标志行。本发明实施例公开了一种高速缓存中数据访问方法及装置。实施本发明实施例可以实现数据域复用为标志域，进而增大cache的可访地址空间，增大cache的容量，提升数据处理效率。
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公开(公告)号：CN109388428A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201710687341.4
申请日：2017-08-11
IPC: G06F9/38
Abstract: 本申请提供一种图层遍历方法、控制装置及数据处理系统，该方法包括：获取待遍历图层的图层特征参数，根据图层特征参数，确定遍历算法策略和遍历步长策略，第一处理装置和第二处理装置分别采用遍历算法策略进行协同遍历的性能最大，第一处理装置和第二处理装置分别采用遍历步长策略进行协同遍历的总开销时间最小，通知第一处理装置和第二处理装置根据遍历算法策略和遍历步长策略协同遍历待遍历图层。通过以上方案，可提升数据处理系统的整体处理性能。
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公开(公告)号：CN109117352A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201710484892.0
申请日：2017-06-23
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F11/34
Abstract: 本申请公开了一种服务器性能预测方法和装置，涉及计算机领域，用于实现结合用户行为来预测服务器性能。该方法包括：对第一访问日志中的用户请求进行过滤得到第一请求序列；根据第一请求序列得到第一特征向量集合，第一特征向量集合中的每个特征向量对应第一请求序列中的一个用户请求，用于指示对应用户请求所属的种类；根据负载生成模型和第一特征向量集合得到预测请求序列，并根据预测请求序列和时间概率模型得到第二请求序列，预测请求序列用于指示预测的用户请求所属的种类，第二请求序列用于指示预测的用户请求的时间序列；根据性能预测模型和第二请求序列得到预测的服务器性能指标。本申请实施例应用于服务器性能预测。
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公开(公告)号：CN108628731A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201710156359.1
申请日：2017-03-16
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3684
Abstract: 本申请公开了一种选择测试指令的方法及处理设备，用以解决现有技术中由于筛选的多个测试片段离散导致仿真器测试所述测试片段时耗费的时间较长的问题。该方法包括：处理设备将待测试指令拆分为多个片段，并确定每个片段中包含每种特征指令的数目，以及确定每个片段包含每种特征指令的平均值；并根据每个片段包含每种特征指令的数目和每个片段包含每种特征指令的平均值，在所述M个片段中选择N个片段作为测试指令，其中，所述N个片段中包含至少两个连续的片段。这样可以保证后续通过所述N个片段的性能指标确定的所述待测试指令的性能指标的准确度，降低了仿真器加载程序的次数，提高了仿真器的测试效率。
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