一种基于主成分分析减少IO开销的神经网络处理系统

    公开(公告)号:CN108629409B

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201810408127.5

    申请日:2018-04-28

    Abstract: 本公开提供了一种基于主成分分析减少IO开销的神经网络处理系统,其中,所述神经网络处理系统,包括:片下降维单元,用于对片下数据进行降维并发送至片上;以及片上计算装置,与所述片下降维单元连接,用于接收所述降维并发送至片上的数据,执行神经网络运算;其中,所述降维单元基于主成分分析对所述片下数据进行降维。本公开基于主成分分析减少IO开销的神经网络处理系统,通过在加载与存储数据时进行数据降维,减少了IO数量,降低了时间与能量开销。

    计数方法及装置
    63.
    发明授权

    公开(公告)号:CN108052984B

    公开(公告)日:2019-11-08

    申请号:CN201711467274.1

    申请日:2017-10-30

    Abstract: 本公开提供了一种计数方法,包括:对一FAST R‑CNN或YOLO深度神经网络进行训练;以及利用训练后的FAST R‑CNN或YOLO深度神经网络对待计数的图像中包含的计数目标物体进行计数。本公开还提供了一种计数装置。本公开计数方法及装置应用范围广,可针对任意计数对象进行计数,节省人力并且提供了更高的通用性。

    一种基于深度神经网络的自动聊天方法和机器人

    公开(公告)号:CN108388944B

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201810249289.9

    申请日:2018-03-23

    Inventor: 于涌 陈云霁

    Abstract: 本公开提供了一种基于深度神经网络的自动聊天方法,包括以下步骤:获取用户输入信息,并经深度神经网络编码器生成固定长度向量;所述固定长度向量输入多个attention子模型之后分别输出分数;以及对所述多个attention子模型输出的分数进行比较,选择最高分数所对应的attention子模型作为最终模型,生成与所述输入信息对应的答复信息。本公开还提供了一种基于深度神经网络的自动聊天机器人。本公开基于深度神经网络的自动聊天方法及机器人保证了聊天过程中答复信息的准确性,使得聊天内容更切合实际。

    片上数据划分读写方法、系统及其装置

    公开(公告)号:CN105843775B

    公开(公告)日:2018-12-04

    申请号:CN201610210082.1

    申请日:2016-04-06

    Abstract: 本发明适用于存储技术领域,一种片上数据划分读写方法,其特征在于,包括:数据划分步骤,根据数据划分策略将片上数据存储在不同区域,分别存储在片内存储介质和片外存储介质;预先操作步骤,在进行数据拼接时预先对片内存储数据的片内地址索引进行操作处理;数据拼接步骤,根据数据拼接策略将所述片内存储数据和片外输入数据拼接得到原始数据表示。同时还提供相应的片上数据划分读写系统及其装置。借此,本发明重复数据高效地进行读写,从而降低访存带宽需求,同时提供良好的灵活性,从而降低片上存储开销。

    数据处理方法及装置
    66.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108874728A

    公开(公告)日:2018-11-23

    申请号:CN201710334303.0

    申请日:2017-05-12

    CPC classification number: G06F15/17

    Abstract: 本申请提供一种数据处理方法及装置,该方法包括:第一通信单元向第二通信单元发送操作命令。该操作命令包括:至少一个字段。第一通信单元接收第二通信单元根据操作命令向第一通信单元发送的反馈命令;该反馈命令包括:至少一个字段中的每个字段对应的反馈信息。其中,按照所述反馈信息的发送顺序,第一个反馈信息至倒数第二个反馈信息中的至少一个反馈信息的开始发送时间早于所述操作命令的接收结束时间。一方面可以提高数据传输效率。另一方面可以缓解第一通信单元与第二通信单元之间的通道阻塞问题。

    一种进行神经网络运算的处理装置

    公开(公告)号:CN108764465A

    公开(公告)日:2018-11-06

    申请号:CN201810486527.8

    申请日:2018-05-18

    Inventor: 吴凡迪 陈云霁

    CPC classification number: G06N3/063

    Abstract: 一种智能领航设备,包括:目标识别装置,用于对航行时拍摄的图像进行处理,并且与样本库进行比对,识别图像中的障碍物类型;信息处理装置,用于接收处理后的图像和识别的障碍物类型,并通过神经网络运算,输出航行选择数据。本公开的设备可以应用于智能领航,能够节约人力成本,同时降低了交通工具航行过程中的风险。

    基于LSTM网络模型的处理芯片与包含其的运算装置

    公开(公告)号:CN108639882A

    公开(公告)日:2018-10-12

    申请号:CN201810413796.1

    申请日:2018-05-03

    Inventor: 高钰峰 陈云霁

    Abstract: 本公开提供一种人工智能电梯调度设备,用于响应呼叫楼层的用户请求,接收至少一个楼层的用户请求数据,并确定电梯调度方案,其特征在于包括:处理芯片,用于接收一用户请求数据,并以该用户请求数据进行神经网络运算,运算后的输出神经元包括当前用户请求的执行队列,其中所述用户请求数据包括用户请求楼层的候梯人数数据;运算器,根据至少一个用户请求的执行队列,确定电梯调度方案。本公开的人工智能电梯调度设备,能够综合分析包含等待人数等用户请求数据,使电梯调控更加准确和高效。

    基于神经网络的信息处理装置及方法

    公开(公告)号:CN108545556A

    公开(公告)日:2018-09-18

    申请号:CN201810413441.2

    申请日:2018-05-02

    Inventor: 高钰峰 陈云霁

    Abstract: 本公开提供了一种基于神经网络的信息处理装置及方法,所述信息处理装置包括:处理模块和人工神经网络运算模块;其中,所述处理模块用于接收电梯请求信息,并对电梯请求信息进行编码;所述人工神经网络运算模块用于接收编码后的电梯请求信息,并根据编码后的电梯请求信息执行神经网络运算以确定电梯任务调度机制;所述处理模块用于根据所述电梯任务调度机制、电梯繁忙信息及人流集中信息控制电梯运行。本公开基于神经网络的信息处理装置及方法,能够提高电梯运行效率,有效缩短用户等待时间,节省了资源。

Patent Agency Ranking