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公开(公告)号：CN116909389A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310733851.6
申请日：2023-06-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F3/01 , G06F3/0346 , A61B5/11 , B25J9/16 , B25J13/08
Abstract: 本发明公开了一种基于触觉信息的三元空间触觉通信系统，包括触觉采集手套、通信模块、触觉再现手套；触觉采集手套采集触觉信息；通信模块实现触觉采集手套与触觉再现手套之间的信息通信；触觉再现手套用于对触觉信息进行再现并自动控制触觉信息的刺激程度；基于该系统可实现机械手AI操作示教、虚拟手AI操作示教、自然人与自然人之间远程手部触觉交流、自然人与机器人之间手部触觉操控、自然人与数字人之间手部触觉交互。该系统基于触觉信息建立起人类空间、信息空间和物理空间三元空间之间的交通通道，实现三元空间之间触觉信息采集、传输和反馈的全流程，以促进人工智能、智能机器人、元宇宙数字人和VR/AR等行业的发展。
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公开(公告)号：CN116740668A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202311029637.9
申请日：2023-08-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种三维目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取多个待检测图像，多个所述待检测图像基于多目相机生成；基于多个所述待检测图像，获取对应的预设体素空间的体素化图像特征；基于离线点云地图获取与所述预设体素空间相对应的体素化点云特征，并对所述体素化图像特征以及所述体素化点云特征进行融合，得到体素融合特征；基于所述体素融合特征，获取目标对象的识别结果。本申请解决了相关技术中存在的基于多目相机的三维目标检测精度较低的技术问题，并且对运算的消耗较小，在检测时常几乎不变的前提下显著提高了目标检测精度，拓展了智能驾驶感知技术的应用范围。
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公开(公告)号：CN114598631B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210455426.0
申请日：2022-04-28
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明提供了一种面向神经网络计算的分布式数据路由的建模方法和装置，包括如下步骤：S1：设计物理张量的分布式属性：将逻辑张量与物理张量的映射关系抽象为广播属性、散播属性和局部规约属性三种分布式属性；S2：推演输出张量的分布式属性：指定输入张量的分布式属性，然后根据已知的输入张量的分布式属性推演输出张量的合法分布式属性；S3：根据分布式属性情形判断是否需要插入中间通信原语得到局部物理张量的分布式属性；利用所述的面向神经网络计算的分布式数据路由的建模方法和装置搭建模型，分布式设计和开发的难度低，推动了深度神经网络大模型落地应用的发展。
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公开(公告)号：CN114595333B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210447550.2
申请日：2022-04-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/35 , G06F40/169 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种用于舆情文本分析的半监督方法和装置，针对标注样本、未标注样本采用半监督方法提高舆情文本分析的分类准确率，首先获取舆情数据集，对数据集进行预处理；预处理后的样本使用数据增强算法生成数据增强样本；使类别标签无监督抽取聚类方式为数据集中未标注的样本生成类别标签；采用词向量隐语义空间，计算相似度与线性插值运算，运算结果生成相似度插值样本；构建最终训练样本集；采用半监督方法并使用预训练语言模型，输入最终训练样本集，对模型进行训练得到分类模型，使用分类模型对测试集预测得出分类结果。对比传统文本分类实验表明，使用该方法和装置在少量标注舆情样本、未标注舆情样本情况下提高舆情文本分类的准确率。
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公开(公告)号：CN113035026B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110259767.6
申请日：2021-03-10
Applicant: 之江实验室
IPC: G09B21/00
Abstract: 本发明公开了一种盲文信息无障碍的视听触感知匹配方法。遍历初始的文本和初始的点序，每次从初始的文本中读取37个字节作为文本文件，从初始的点序中读取126字节作为点序文件；然后根据点序文件的第20方和第21方各自是否是空方的情况进行判断和不同处理，而对点序文件和文本文件截取文本和点序处理，并存储形成最终的文本文件和最终的点序文件。本发明能够实现文字、声音和盲文点位的视觉、听觉和触觉的多感知信息匹配同步呈现，能够实现文本文件和点序文件的内容相互对应，使得盲文学习机输出相同内容的视觉刺激、听觉刺激和触觉刺激，解决目前基于纸质书籍的盲文学习方法只能提供盲文点位的触觉刺激，存在不便携、不易用、内容陈旧等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114611715A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210512110.0
申请日：2022-05-12
Abstract: 本发明公开了基于标注者可靠度时序建模的众包主动学习方法和装置，所述方法包括以下步骤：初始化预测模型并建立可靠度时序模型，样本选择策略，众包标注者选择策略，样本分配策略，模型更新，迭代运算。本发明结合众包学习、主动学习以及时间序列建模，基于众包标注者可靠度时序建模，对标注者可靠度的变化进行实时追踪并筛选出可靠度最高的众包标注者，通过迭代运算不断更新更优的众包标注者以及信息度高的样本对预测模型不断优化，降低了众包标注成本，减少了低可靠度的标注者在学习中的负面影响，有效地提高了众包标签的质量以及预测模型的性能。
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公开(公告)号：CN114332544B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210244194.4
申请日：2022-03-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于图像块评分的细粒度图像分类方法和装置，包括以下步骤：步骤S1：构建分类数据集；步骤S2：构建局部标识；步骤S3：构建分类标识；步骤S4：获得图像分类特征信息和各个图像块特征信息；步骤S5：构建关联性局部标识；步骤S6：生成选择标识；步骤S7：特征处理；步骤S8：训练；步骤S9：将所述全局标识和所述关联性局部标识拼接，训练最后一个transformer层。本发明解决类内差异大、类间相似程度高的细粒度图像分类的问题，实现在transformer网络中即插即用，效果提升明显。
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公开(公告)号：CN114548383A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210447287.7
申请日：2022-04-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明提出了一种面向神经网络模型计算的图执行流水并行方法和装置，提供了一种深度学习训练系统中面向神经网络模型计算的图执行流水并行方法和装置。包括面向神经网络模型计算过程中的图执行流程和各功能模块协同工作的过程。所述面向神经网络模型计算的图执行流水并行方法是根据深度学习框架编译生成的物理计算图创建本机上的图执行体，通过设计为每个图执行体分配多个空闲内存块的方案，实现了整张计算图以流水并行的方式同时参与到不同批次数据的深度学习训练任务中，充分提高了内存的使用率和数据的并行速率。
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公开(公告)号：CN114332544A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210244194.4
申请日：2022-03-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于图像块评分的细粒度图像分类方法和装置，包括以下步骤：步骤S1：构建分类数据集；步骤S2：构建局部标识；步骤S3：构建分类标识；步骤S4：获得图像分类特征信息和各个图像块特征信息；步骤S5：构建关联性局部标识；步骤S6：生成选择标识；步骤S7：特征处理；步骤S8：训练；步骤S9：将所述全局标识和所述关联性局部标识拼接，训练最后一个transformer层。本发明解决类内差异大、类间相似程度高的细粒度图像分类的问题，实现在transformer网络中即插即用，效果提升明显。
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公开(公告)号：CN114237918A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202210183223.0
申请日：2022-02-28
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种面向神经网络模型计算的图执行方法和装置，包括根据深度学习框架编译生成的物理计算图，创建本机上的任务执行体，通过设计为每个任务执行体分配多个空闲内存块的方案，实现整张计算图以流水并行的方式同时参与到不同批次数据的深度学习训练任务中，本发明公开的面向神经网络模型计算的图执行方法和装置，以算子核函数的执行体为基本单元，以生产和消费的张量作为整个计算图中流动的数据，执行体以流水并行的方式实现模型的训练过程。在大规模深度神经网络的分布式应用场景下，本发明对用户的使用门槛较低，并且能够使模型学习到大量分批次流入神经网络的数据的内在关联，从而获得对应场景中的“智能”感知与判断能力。
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