公开(公告)号：CN111737073B

公开(公告)日：2020-12-04

申请号：CN202010867611.1

申请日：2020-08-26

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 丁振兰 ,  王明昳 ,  彭艳华 ,  周阅 ,  欧阳亚

IPC: G06F11/22

Abstract: 本申请公开了一种自动化测试方法、装置、设备和介质，该方法包括：在接收到自动化测试指令时，获取所述自动化测试指令中携带的测试流信息；基于所述测试流信息，从预设测试组件集合区域中获取目标测试组件，并获取目标测试组件的组合顺序信息；基于所述组合顺序信息，对所述目标测试组件进行初始化处理以及组合处理，以得到目标测试脚本；基于所述目标测试脚本，执行所述自动化测试指令对应目标测试流程。本申请解决现有测试过程中，非专业的性能测试人员难以快速实现对服务器进行性能测试，进而导致测试效率低的技术问题。

公开(公告)号：CN118013821A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410078151.2

申请日：2024-01-18

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 任智祥 ,  周阅 ,  赵天宇 ,  田永鸿

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/10 ,  G06F17/18 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请公开了引力波信号预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及信号探测技术领域。方法中首先获取至少一种双目标引力波信号，模拟探测器对双目标引力波信号进行探测，得到探测信号，并对探测信号进行干涉降噪，得到干涉信号。将干涉信号输入至引力波预测模型进行预测，得到预测信号，根据预测信号和干涉信号计算自回归损失，并根据自回归损失更新引力波预测模型的模型权重。直至得到训练完成的引力波预测模型，引力波预测模型用于对输入信号进行预测，生成得到预测引力波信号。由此通过至少一种类型的双目标引力波信号训练引力波预测模型，根据干涉降噪得到的干涉信号进行预测生成，可以有效提高各种类型的引力波信号预测生成的准确度。

公开(公告)号：CN117892262A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202311850756.0

申请日：2023-12-28

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 周阅 ,  任智祥 ,  赵天宇 ,  田永鸿

IPC: G06F18/28 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06F123/02

Abstract: 本申请实施例提供时间序列信号预测方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法获取由预设数量的初始采样数据构成的初始时间序列信号；将初始采样数据的数据位数降低为第二数量得到采样数据，获取基于第二数量生成的字典库，根据采样数据在字典库中的位置对时间序列信号进行位置编码得到输入矩阵；将输入矩阵对应的嵌入矩阵输入预先训练好的信号预测模型进行预测得到预测信号。将长时间序列信号进行精度剪裁，降低长时间序列信号的数据位数，再通过字典库的位置编码降低数据复杂度提升处理效率。同时在训练信号预测模型时，利用多阶加权系数确保子损失函数在整个损失函数的计算中贡献接近，提升信号预测模型的预测准确率。

公开(公告)号：CN117056680A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202310892526.4

申请日：2023-07-20

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 任智祥 ,  周阅 ,  田永鸿

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种数据降噪与信号探测方法、装置、系统及存储介质，涉及数据和信号处理技术领域，包括：生成低信噪比的模拟数据；对模拟数据中的混合信号进行预处理，得到训练数据；将第一卷积神经网络、第二卷积神经网络、自注意力机制以及多层全连接神经网络进行融合，得到融合式深度神经网络；通过训练数据对融合式深度神经网络进行分步训练，得到具备降噪功能的目标模型；将低信噪比的真实数据输入目标模型，以使目标模型对真实数据进行降噪和信号探测，得到降噪和信号探测的处理结果。本申请能够对低信噪比数据进行精确地降噪和探测处理。

公开(公告)号：CN112395272A

公开(公告)日：2021-02-23

申请号：CN202110072482.1

申请日：2021-01-20

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 任智祥 ,  周阅 ,  傅海裕

IPC: G06F16/21 ,  G06F16/22 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开一种通信算法数据库构建方法、分布式机器装置和存储介质，所述方法包括：根据分布式机器学习任务选取相关变量并进行配置，得到不同输入变量组合；将所述输入变量组合分别输入蒙特卡洛模型中进行仿真，获取各输入变量组合对应输出变量的概率值；建立所述输入变量组合与所述输出变量的概率值的通信算法数据库，所述通信算法数据库中包括多个通信算法，且每个通信算法中的输入变量组合与训练时间具有映射关系；根据所述通信算法数据库预估训练所述分布式机器学习任务所需的目标通信算法和目标输出变量，解决现有技术中分布式机器学习任务训练缓慢的问题，加快分布式机器学习任务的训练速度。