公开(公告)号：CN119810507A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411820442.0

申请日：2024-12-11

Applicant: 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心

Inventor： 李传莹 ,  马周健 ,  张微 ,  柴春雷

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/092

Abstract: 本公开提供了一种数据分类方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：从待分类数据集中获取待分类数据，待分类数据集包含数量不均的多种数据；将待分类数据输入混合精度深度强化学习模型中；在当前时间步中，混合精度深度强化学习模型对待分类数据进行分类，得到待分类数据的分类结果；在下一个时间步中，混合精度深度强化学习模型对分类结果进行评估，得到奖励；根据奖励对混合精度深度强化学习模型进行优化；获取下一个待分类数据，并重新输入混合精度深度强化学习模型进行分类，直至混合精度深度强化学习模型收敛；利用收敛后的混合精度深度强化学习模型对获取的目标数据进行分类，得到目标分类结果。

公开(公告)号：CN119808623A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411820446.9

申请日：2024-12-11

Applicant: 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心

Inventor： 李传莹 ,  于卓玉 ,  张微 ,  柴春雷

IPC: G06F30/28 ,  G06F8/72

Abstract: 本公开提供了一种针对大涡模拟的优化方法、装置及电子设备，方法包括：获取大涡模拟代码运行的初始结果；对大涡模拟代码进行性能分析，确定大涡模拟代码运行所消耗的资源；确定大涡模拟代码中的热点函数；对热点函数中变量的精度类型进行修改，将精度类型由高精度修改为低精度；重新运行修改后的大涡模拟代码得到运行结果；将运行结果与初始结果进行比对，得到比对结果，并根据比对结果确定大涡模拟代码的修改是否达标；若大涡模拟代码的修改不达标，则重新对热点函数中变量的精度类型进行修改，并运行修改后的大涡模拟代码。应用本方法，可以在保证运行结果精确度的情况下，提高大涡模拟代码的运行速度，降低资源消耗。