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公开(公告)号：CN116797446B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210265514.4
申请日：2022-03-17
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 清华大学 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供了一种数据处理方法、装置及设备，其中，数据处理方法包括：利用目标颜色转换模型，对至少一个参考图像进行颜色转换，得到各所述参考图像对应的输出信息；根据所述参考图像对应的输出信息，设置图像采集参数；在设置后的图像采集参数下，采集第一待处理图像；其中，所述目标颜色转换模型的输出信息为N维向量，每一维向量代表一种图像颜色转换方式及对应的更改量；所述N为大于或等于1的整数。本方案很好的解决了现有技术中针对颜色转换的数据处理方案不具有可解释性，无法对后续方案进行有效指导的问题。
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公开(公告)号：CN116935090A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202211465838.9
申请日：2022-11-22
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 清华大学 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供基于存算一体阵列的目标检测方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，其中，方法，包括：获取待检测图像，并将待检测图像输入至存算一体阵列中，存算一体阵列包括第一阵列单元、第二阵列单元和第三阵列单元；基于第一阵列单元，对待检测图像进行特征提取，得到待检测图像对应的N个初始特征信息，N为大于1的整数；基于第二阵列单元，对N个初始特征信息分别进行特征融合，得到N个融合后的特征信息；基于第三阵列单元，对N个融合后的特征信息对应的目标检测结果进行去重，得到待检测图像的目标检测结果。这样可以在存算一体阵列中来完成目标检测过程，由于不存在数据搬运带来的时延，使得目标检测的效率有所提高。
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公开(公告)号：CN115841131A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202111110669.2
申请日：2021-09-18
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请公开了一种模型分发方法、装置及电子设备，涉及通信技术领域，以解决现有通用模型分发机制易导致终端设备宕机，影响实际业务体验问题。该方法包括：云服务器接收终端设备发送的请求信息，其中，所述请求信息包括需求模型信息和使用场景信息；所述云服务器从通用模型集合中确定与所述需求模型信息匹配的目标通用模型；所述云服务器根据所述使用场景信息，对所述目标通用模型进行适应性调整，得到调整后的目标适配模型；所述云服务器向所述终端设备发送所述目标适配模型。本申请实施例可保证下发的目标适配模型能够较好地适配终端设备的实际需求场景，进而可避免终端设备宕机，保障实际业务体验。
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公开(公告)号：CN116805370A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202210254843.9
申请日：2022-03-15
Applicant: 清华大学 , 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种图像识别方法、装置及相关设备，其中，方法包括获取目标图像，将目标图像输入边缘检测模块，获得边缘节点图。将边缘节点图输入匹配模块，获得图像识别结果，其中，边缘检测模块为基于边缘检测算子设置的包括第一忆阻器的模块，匹配模块为基于模板图像设置的包括第二忆阻器的模块。本申请实施例提供的图像识别方法提高了图像识别的速度。
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公开(公告)号：CN116797446A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202210265514.4
申请日：2022-03-17
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 清华大学 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供了一种数据处理方法、装置及设备，其中，数据处理方法包括：利用目标颜色转换模型，对至少一个参考图像进行颜色转换，得到各所述参考图像对应的输出信息；根据所述参考图像对应的输出信息，设置图像采集参数；在设置后的图像采集参数下，采集第一待处理图像；其中，所述目标颜色转换模型的输出信息为N维向量，每一维向量代表一种图像颜色转换方式及对应的更改量；所述N为大于或等于1的整数。本方案很好的解决了现有技术中针对颜色转换的数据处理方案不具有可解释性，无法对后续方案进行有效指导的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114764864A
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110029282.8
申请日：2021-01-11
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V10/762 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明的实施例提供一种深度神经网络模型动态学习方法、装置及系统，方法包括：获取终端设备上报的数据样本；对所述数据样本进行聚类和标注，得到增量数据集；根据所述增量数据集以及云端协作模型进行模型训练，得到边缘模型；对所述边缘模型进行压缩，发送给所述终端设备。本发明的方案可以实现AI模型在端边云架构上的自主协作和动态增量学习，不断提升各AI应用场景中模型在端边云协同下的自主化和智能化水平。
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公开(公告)号：CN116112366B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111326190.2
申请日：2021-11-10
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请公开了数据处理方法及装置、设备、存储介质；其中，所述方法包括：确定邻居设备，接收所述邻居设备传输的第一推理模型的模型参数；确定所述模型参数的融合权重；根据所述融合权重，将所述模型参数与自身的第二推理模型的相应模型参数进行融合，得到融合后的第二推理模型；其中，所述第一推理模型与所述第二推理模型的至少部分结构一致；重新确定邻居设备，以迭代执行上述步骤，直至达到结束条件，将当前得到的融合后的第二推理模型作为目标推理模型；所述目标推理模型用于对输入数据执行机器学习任务；如此，能够通过设备间的模型参数共享，即知识共享，降低机器学习场景中的数据传输造成的能量消耗。
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公开(公告)号：CN119202881A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411054776.1
申请日：2024-08-01
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种模型处理方法、芯片组件和设备。该方法包括：存内计算元件对输入数据进行第一运算处理，得到第一处理数据；其中，第一运算处理包括操作数固定的权重计算；近存计算元件对第一处理数据进行第二运算处理，得到第二处理数据；其中，第二运算处理至少包括操作数变化的注意力计算。如此，可以基于存内计算元件和近存计算元件的协同配合，实现模型的模型参数的异构部署，其中，存内计算元件可以实现操作数固定的权重计算，近存计算元件可以实现操作数变化的注意力计算，既可以最大程度地利用存内计算元件的算力高效率和低功耗的特性，又可以借助近存计算元件减少对存内计算元件的擦写操作，可以有效改善设备侧部署的模型的应用性能。
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公开(公告)号：CN118821964A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410196119.4
申请日：2024-02-21
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请公开了一种模型训练方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。其中，方法包括：将第一模型拆分成第一子模型和第二子模型，所述第一子模型用于进行特征提取，所述第二子模型用于利用通过所述第一子模型提取的特征实现任务；基于第一设备支持的算子，对所述第一子模型和第二子模型进行更新，所述第一设备能够使用存储单元完成计算功能；对更新后的第一子模型和第二子模型进行协作训练，训练后的第一子模型被部署在所述第一设备上，训练后的第二子模型被部署在第二设备上。
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公开(公告)号：CN118821882A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410058215.2
申请日：2024-01-15
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 孔德群
IPC: G06N3/08 , G06N3/0499
Abstract: 本申请公开了一种信息处理方法，该方法包括：确定待训练模型；基于第一数据集合，生成第二数据集合；其中，所述第二数据集合中的训练样本数据是由所述第一数据集合中属于两种不同类别的采样数据生成的；采用所述第二数据集合，按照逐层训练的方法对所述待训练模型进行模型训练更新，得到更新后的目标模型；获取待预测数据；采用所述目标模型对所述待预测数据进行预测处理，得到预测结果。本申请还公开一种信息处理装置、设备及存储介质。
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