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公开(公告)号：CN105843781A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610073091.0
申请日：2016-02-02
Applicant: 国际商业机器公司
IPC: G06F17/16
CPC classification number: G06F7/08 , G06F12/0891 , G06F12/0895 , G06F12/12 , G06F17/16 , G06F17/30631 , G06F17/30705 , G06F2212/60 , G06F2212/601 , G06F2212/604
Abstract: 本发明涉及执行大型稀疏矩阵运算中用于缓存效率的矩阵排序的方法和系统。提供了用于执行矩阵运算的机制。数据处理系统的处理器被配置为执行输入矩阵的基于集群的矩阵重新排序。接收包括与所述矩阵中的元素相关联的节点的输入矩阵。基于与聚类内部和聚类之间的其它节点之间的连接的数量，将所述节点聚类成集群。通过最小化集群节点之间的跨集群连接的总长对集群排序，从而产生经重新排序的矩阵。生成识别该输入矩阵的节点在经重新排序的矩阵中的新位置的查找表。基于经重新排序的矩阵和所述查找表执行矩阵运算。
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公开(公告)号：CN110414682B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201910277944.6
申请日：2019-04-08
Applicant: 国际商业机器公司
Inventor： 钱海峰
Abstract: 本公开的实施例涉及神经信念推理器。本公开的实施例涉及用于无监督学习的生成模型，更具体地，涉及指定信念函数的生成模型。描述了用于指定信念函数的神经信念推理器模型生成模型的技术。各方面包括由可操作地耦合到处理器的设备接收对信念函数的请求，以及由设备基于训练的概率参数和最小化函数来在生成模型中处理对信念函数的请求，以确定由模糊集合定义的广义信念函数。与广义信念函数相对应的数据被输出为例如信念值和合理性值。
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公开(公告)号：CN110414682A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910277944.6
申请日：2019-04-08
Applicant: 国际商业机器公司
Inventor： 钱海峰
IPC: G06N5/04
Abstract: 本公开的实施例涉及神经信念推理器。本公开的实施例涉及用于无监督学习的生成模型，更具体地，涉及指定信念函数的生成模型。描述了用于指定信念函数的神经信念推理器模型生成模型的技术。各方面包括由可操作地耦合到处理器的设备接收对信念函数的请求，以及由设备基于训练的概率参数和最小化函数来在生成模型中处理对信念函数的请求，以确定由模糊集合定义的广义信念函数。与广义信念函数相对应的数据被输出为例如信念值和合理性值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106055549B
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201610220609.9
申请日：2016-04-11
Applicant: 国际商业机器公司
Inventor： E·阿卡尔 , R·R·博尔达维卡尔 , M·M·弗兰切斯基尼 , L·A·拉斯特拉斯-莫塔诺 , R·普里 , 钱海峰 , L·B·索尔斯
IPC: G06F16/958 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及利用加速器的概念分析操作。提供了在包括主机系统和至少一个加速器设备的系统中用于执行概念分析操作的机制。主机系统从信息源提取具有一个或多个概念的集合，并将具有一个或多个概念的集合提供给加速器设备。主机系统还提供至少一个矩阵表示数据结构，其代表语料库中的概念和概念之间关系的图。加速器设备在加速器设备内部执行所述概念分析操作，以生成标识所述语料库中的概念的输出向量，所述输出向量在所述至少一个矩阵表示数据结构中被标识并与从所述信息源提取的具有一个或多个概念的集合相关。加速器设备将所述输出向量输出到主机系统，主机系统利用所述输出向量响应提交给所述主机系统并与所述信息源关联的请求。
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公开(公告)号：CN105843781B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201610073091.0
申请日：2016-02-02
Applicant: 国际商业机器公司
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明涉及执行大型稀疏矩阵运算中用于缓存效率的矩阵排序的方法和系统。提供了用于执行矩阵运算的机制。数据处理系统的处理器被配置为执行输入矩阵的基于集群的矩阵重新排序。接收包括与所述矩阵中的元素相关联的节点的输入矩阵。基于与聚类内部和聚类之间的其它节点之间的连接的数量，将所述节点聚类成集群。通过最小化集群节点之间的跨集群连接的总长对集群排序，从而产生经重新排序的矩阵。生成识别该输入矩阵的节点在经重新排序的矩阵中的新位置的查找表。基于经重新排序的矩阵和所述查找表执行矩阵运算。
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公开(公告)号：CN106055549A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610220609.9
申请日：2016-04-11
Applicant: 国际商业机器公司
Inventor： E·阿卡尔 , R·R·博尔达维卡尔 , M·M·弗兰切斯基尼 , L·A·拉斯特拉斯-莫塔诺 , R·普里 , 钱海峰 , L·B·索尔斯
Abstract: 本发明涉及利用加速器的概念分析操作。提供了在包括主机系统和至少一个加速器设备的系统中用于执行概念分析操作的机制。主机系统从信息源提取具有一个或多个概念的集合，并将具有一个或多个概念的集合提供给加速器设备。主机系统还提供至少一个矩阵表示数据结构，其代表语料库中的概念和概念之间关系的图。加速器设备在加速器设备内部执行所述概念分析操作，以生成标识所述语料库中的概念的输出向量，所述输出向量在所述至少一个矩阵表示数据结构中被标识并与从所述信息源提取的具有一个或多个概念的集合相关。加速器设备将所述输出向量输出到主机系统，主机系统利用所述输出向量响应提交给所述主机系统并与所述信息源关联的请求。
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公开(公告)号：CN103455086B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201310216924.0
申请日：2013-06-03
Applicant: 国际商业机器公司
IPC: G06F1/10
Abstract: 本发明涉及一种用于时钟网络设计的方法和装置。一种具有汇点定位器单元的电子自动设计工具从时钟网络设计的扇区内的多个负载创建负载群集，所述创建基于在所述负载群集之间平衡所述负载的大小，并基于每个所述群集和所述时钟网络设计的所述扇区内的多个汇点位置中的相应位置的最小延迟。所述工具确定所述负载群集的中心，并确定对应于所述群集的中心以便连接扇区缓冲器的输出端点的汇点位置。所述扇区缓冲器中的每个扇区缓冲器将时钟信号驱动到所述负载群集中的一个对应负载群集。
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公开(公告)号：CN103455086A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310216924.0
申请日：2013-06-03
Applicant: 国际商业机器公司
IPC: G06F1/10
Abstract: 本发明涉及一种用于时钟网络设计的方法和装置。一种具有汇点定位器单元的电子自动设计工具从时钟网络设计的扇区内的多个负载创建负载群集，所述创建基于在所述负载群集之间平衡所述负载的大小，并基于每个所述群集和所述时钟网络设计的所述扇区内的多个汇点位置中的相应位置的最小延迟。所述工具确定所述负载群集的中心，并确定对应于所述群集的中心以便连接扇区缓冲器的输出端点的汇点位置。所述扇区缓冲器中的每个扇区缓冲器将时钟信号驱动到所述负载群集中的一个对应负载群集。
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