公开(公告)号：CN117215784A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311167595.5

申请日：2023-09-12

Applicant: 湖南大学

Inventor： 李肯立 ,  高梓文 ,  张嘉鹏 ,  唐卓 ,  肖正 ,  田泽安 ,  秦云川

IPC: G06F9/50 ,  H04L67/63 ,  G06F9/48 ,  G06N3/098 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于算力网络的分布式机器学习调度方法，包括：服务节点设置全局迭代计数器i＝1，服务节点判断i是否等于预先设定的阈值，如果不是则服务节点获取第i轮迭代时该服务节点的数据，服务节点读取服务节点的数据Qs中第i次局部迭代时的工作节点列表li，并将数据Qs分别发送到该工作节点列表li中的所有工作节点，每个工作节点对来自服务节点的数据Qs执行局部迭代操作，以获取机器学习模型的训练结果和该工作节点的计算资源信息，并将机器学习模型的训练结果和该工作节点的计算资源信息发送到服务节点，服务节点对机器学习模型的训练结果中的所有权重文件进行加权平均操作，以得到平均权重文件。本发明减少了频繁的通信带来的通信开销。

公开(公告)号：CN114627402A

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202111644165.9

申请日：2021-12-30

Applicant: 湖南大学

Inventor： 李肯立 ,  平申 ,  田泽安 ,  张忠阳 ,  潘佳铭 ,  姜骁

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于时空图的跨模态视频时刻定位方法及系统，方法包括：S1、输入未剪辑视频和查询文本，对未剪辑视频采用多尺度滑动窗口截取视频片段候选集；S2、提取文本特征和视频片段特征，利用预训练的场景图生成模型对视频片段生成时空图表示；S3、将视频的时空图通过多层图卷积神经网络，获得的时空图特征与视频片段特征拼接，得到富含时空语义信息的视频特征；S4、将含有时空信息的视频特征与文本特征通过全连接层投影到同一特征空间，进行拼接后获得视频文本模态融合特征；S5、将视频文本模态融合特征输入多层感知机网络，获得文本视频匹配分数和位置偏移向量。本发明可以细粒度地理解视频语义信息，返回更加精确的视频定位边界。

公开(公告)号：CN111462832B

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202010261050.0

申请日：2020-04-03

Applicant: 湖南大学

Inventor： 田泽安 ,  潘佳铭 ,  李肯立 ,  余艾冰 ,  董科军

IPC: G16C20/20 ,  G16C60/00

Abstract: 本发明涉及图论领域，主要用于对物质的原子(分子)层次的微观结构分析、颗粒体系的组织结构分析和体系的基本结构单元在空间的分布特征分系，属于计算机在物质结构分析方面的应用。对于同一体系，不同的截断距离会得到不同的表征符号，导致结构分析结果的不唯一性。本发明公开了一种无参数局域结构识别方法，此方法基于拓扑判据实现无参数微观结构的分析，可以唯一确定以每个原子为中心的局域结构，以确保微观结构的表征符号与其空间构型的一一对应。本发明的分析方法可以根据物质本身的结构计算出适合该物质的截断距离，截断距离的计算不受物质类型、形态的影响。