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公开(公告)号：CN119398162A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410563556.5
申请日：2024-05-08
Applicant: 上海处理器技术创新中心
Abstract: 本申请公开了一种数据集构建方法、电子设备及存储介质。该方法包括：获取预设开源模型和多个待求解问题类型对应的多个原始数据集；基于多个原始数据集和预设开源模型确定多个原始数据集对应的多个初始监督数据集和多个原始数据集对应的多个问题词向量表示；分别对多个初始监督数据集进行清洗处理，得到多个中间监督数据集；基于多个问题词向量表示确定多个中间监督数据集中的多个待混合数据集；将多个待混合数据集进行合并，得到目标监督数据集。利用本申请提供的技术，能够形成高质量的监督数据来进行监督微调，提升问题求解模型的鲁棒性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN119398056A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202311220587.2
申请日：2023-09-20
Applicant: 上海处理器技术创新中心 , 中国科学技术大学
Abstract: 本披露公开了一种用于自动求解数学题目的相关方法和装置。本披露的一些实施例通过将数学题目的自然语言分为两部分以先后用不同方式将其转换为形式化语言，可更简单且精确地为数学题目构建易于机器理解的表示。所述转换的形式化语言进而由本披露的一些实施例通过使用通用人工智能大模型来分析，可更轻松准确地理解题意，从而促进所述大模型对题目的自动求解。
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公开(公告)号：CN119397265A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410529696.0
申请日：2024-04-29
Applicant: 上海处理器技术创新中心
IPC: G06F18/214 , G06F40/16 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种数据增强方法、电子设备及存储介质。该数据增强方法包括：基于预设底层逻辑语言构建逻辑表达式格式；基于逻辑表达式格式中的每一变量元素生成每一变量元素分别对应的多个元素值；基于逻辑表达式格式和每一变量元素分别对应的多个元素值构建多个逻辑表达式；基于多个逻辑表达式生成多个自然语言文本以构成目标增强数据集。利用本申请的方案，能够降低人工标注的成本，提升数据集的多样性和构建效率，有利于语义解析模型的构建。
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公开(公告)号：CN117350388A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311140498.7
申请日：2023-09-05
Applicant: 南方科技大学 , 上海处理器技术创新中心
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种基于因果关系模型的事务处理方法、电子设备、存储介质。根据本申请事务处理方法，需要先获取事务参量集、观测数据集，并根据事务参量集建立因果关系网络拓扑信息。进一步，配置包括多个候选算法的候选算法集。而后从多个候选算法中选出成员算法，并基于成员算法构建并行算法组。再进一步，基于因果关系网络拓扑信息与观测数据集对并行算法组进行求解测试，确定出符合第一预设条件的并行算法组。再根据符合第一预设条件的并行算法组，构建因果关系模型，最终基于因果关系模型进行目标事务处理，得到事务处理结果。如此一来，便能够通过一种性能较优的因果关系模型来进行事务处理，实现效率的提升。
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公开(公告)号：CN117349060A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311146093.4
申请日：2023-09-05
Applicant: 南方科技大学 , 上海处理器技术创新中心
Abstract: 本申请涉及计算机技术领域，尤其是涉及一种故障告警根因确定方法、电子设备、存储介质。根据本申请的故障告警根因确定方法，需要先获取告警因素变量集，其中告警因素变量集包括多个告警因素变量。再基于预设的似然函数，计算出告警因素变量集中每两个告警因素变量之间的似然函数值。进一步，基于每两个告警因素变量之间的似然函数值，构建告警因素变量之间的有向边，得到贝叶斯网络形式的因果模型。再进一步，基于贝叶斯网络形式的因果模型进行故障告警分析处理，得到故障告警根因。如此一来，便能够实现高通用性地分析故障告警问题，以确定故障告警根因。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117057304A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311022420.5
申请日：2023-08-14
Applicant: 上海处理器技术创新中心
IPC: G06F30/3953 , G06F30/398
Abstract: 本申请公开了一种用于对超导快速单磁通量子电路进行布线的方法和相关产品。所述方法包括：获取超导快速单磁通量子电路的布线网络，其中所述布线网络包括所述超导快速单磁通量子电路中的目标源和对应的目标引脚；对所述目标源进行初始轨道分配，以形成初始轨道集；将所述初始轨道集中所述目标源的轨道重新分配至所述布线网络的顶层和底层，以对所述初始轨道集进行优化形成最优轨道集；以及在所述最优轨道集中将所述目标源和对应的目标引脚进行连接，以对超导快速单磁通量子电路进行布线。利用本申请的方案，可以提高布线资源的利用率，减小芯片面积。
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公开(公告)号：CN119399772A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410477653.2
申请日：2024-04-19
Applicant: 上海处理器技术创新中心
IPC: G06V30/18 , G06V30/19 , G06N3/0455
Abstract: 本申请公开了一种识别公式的方法、设备和计算机可读存储介质，其中该方法包括：从包含公式的图片中提取隐变量；对所述隐变量进行打包，以获取初始公式序列；以及对所述初始公式序列进行解包，以获取完整公式序列。通过本申请的方案对公式序列的打包和解包，可以提高模型在公式识别中对公式结构的解析能力。
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公开(公告)号：CN117610616A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311464998.6
申请日：2023-11-06
Applicant: 上海处理器技术创新中心
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F9/50
Abstract: 本披露公开了一种用于加速异构图神经网络的大数据集训练的方法及相关产品。其中，前述的方法包括循环地执行以下步骤：基于中央处理单元CPU对包含异构图的大数据集进行采样处理，以得到小批量的训练集；基于所述CPU对所述训练集进行数据处理，以得到数据处理结果；以及基于图像处理单元GPU获取所述数据处理结果，并根据所述数据处理结果训练所述异构图神经网络。通过本披露的技术方案，可以将异构图神经网络训练过程所涉及的各个任务分配至CPU和GPU上执行，特别是将对GPU计算资源需求不大的采样和数据处理过程分配至CPU上执行，可以有效提高GPU利用率，从而加速整个训练过程。
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公开(公告)号：CN117273857A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311258770.1
申请日：2023-09-26
Applicant: 上海处理器技术创新中心
IPC: G06Q30/0601 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本披露公开了一种用于推荐系统二分图的采样方法及相关产品，该采样方法包括：基于用户‑商品二分图获取目标用户和目标商品的一阶邻居，构成一阶采样图；根据一阶采样图，执行递归采样操作，该操作在每个采样阶数M下，执行：(i)采用预设过滤规则对(M‑1)阶采样图中获取的用户顶点和商品顶点的一阶邻居进行过滤采样，以获取新采样点集；(ii)将获取的新采样点集添加到M阶采样图；在构建到预设的N阶采样图后终止递归采样操作，其中M和N均为不小于2的正整数，且M不大于N。本披露通过采用预设过滤规则实现对不重要的商品顶点和用户顶点的过滤，减小样本量。此外通过递归的方式扩展到目标顶点的多阶网络邻域，能够帮助推荐系统做出更优质的推荐。
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公开(公告)号：CN119415666A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202311262667.4
申请日：2023-09-27
Applicant: 上海处理器技术创新中心 , 上海最知科技有限公司
IPC: G06F16/334 , G06N5/025
Abstract: 本披露公开了一种用于验证显性知识的方法、电子设备及存储介质。该方法包括：将语言模型中的隐性知识转化成显性知识；根据显性知识的前提字段及其字段值，从模型知识库中查找出反映隐性知识的数据内容；判断显性知识的结论字段的字段值与数据内容是否匹配；以及响应于显性知识的结论字段与数据内容匹配，确定显性知识通过验证。通过本披露的方案，可以通过显性知识中的前提字段进行模型知识库的数据定位，以高效查找到能够反映出相应的隐性知识的数据内容，再通过显性知识的结论字段进行数据比对，进而生成可靠、准确的验证结果。
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