深度学习模型搭建方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN110991649A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201911030254.7

    申请日:2019-10-28

    Abstract: 本申请涉及一种深度学习模型搭建方法、装置、设备和存储介质。该方法包括:服务器通过获取用户基于可视化界面选择的应用类型,根据应用类型与深度学习模型之间的对应关系,展示应用类型对应的目标深度学习模型搭建时所需的函数组件,获取用户从目标深度学习模型所需的函数组件中选择的目标函数组件和参数,根据目标函数组件和目标函数组件的参数构建并保存目标深度学习模型。由于服务器根据用户选择的不同应用类型的深度学习模型,向用户展示该模型在构建时所需的组件信息和参数信息,使得用户在构建个性化深度学习模型的过程中,更加直观、清晰对深度学习模型进行设置与调试,提高了用户构建深度学习模型的自由度。

    工业软件调试方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN113868120A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111048889.7

    申请日:2021-09-08

    Abstract: 本申请涉及一种工业软件调试方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括:获取工业场景中工业设备的设备相关信息,并基于设备相关信息构建对应的虚拟设备模型;将各虚拟设备模型进行组合,得到数字孪生产线;确定与待调试的工业软件相匹配的测试参数和性能分析方式;根据测试参数和性能分析方式,在数字孪生产线中对工业软件进行性能分析;若性能分析结果表征工业软件未达到性能优化条件,则根据性能分析结果对工业软件进行调整;基于调整后的工业软件,返回性能分析的步骤继续执行,直至经过调整后的工业软件达到性能优化条件时停止,得到优化完成的目标工业软件。采用本方法能够提高工业软件的调试效率。

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