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公开(公告)号：CN116095083B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310089750.X
申请日：2023-01-16
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L67/1001 , H04L41/0896
Abstract: 本说明书公开了一种计算方法、系统、装置、存储介质及电子设备。执行计算方法的控制系统用于控制若干从域中的计算节点进行计算，处于同一预设地理范围内的各计算节点属于同一从域。该方法包括：分别监控若干从域的负载指标，当存在负载指标达到预设上限的从域时，向云端请求新增计算节点，接收云端返回的新增的计算节点的标识，并新建从域，更新从域的负载均衡配置，以根据该负载均衡配置，为新建从域后的各从域分配网络流量，使新建从域后的各从域根据被分配的网络流量，执行服务。能够在监控到从域的负载指标达到预设上限时新建从域扩容，并更新负载均衡配置进行网络流量的分流，实现负载均衡。
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公开(公告)号：CN115661602A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211415579.9
申请日：2022-11-11
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种图像识别的方法、装置、存储介质及电子设备。该图像识别的方法包括：构建初始识别模型，以识别出初始识别模型中包含的各模型算子、各模型算子对应的算子类型以及各模型算子之间的数据传递类型，针对每个候选算子，并根据该候选算子对应的数据传递类型，判断该候选算子与相邻算子是否满足预设的融合条件，若是，则将该候选算子与相邻算子融合，得到融合算子；根据融合算子以及未融合的各模型算子构建目标识别模型并部署；获取待识别图像，将待识别图像输入部署后的目标识别模型中，以通过目标识别模型输出待识别图像对应的图像识别结果。
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公开(公告)号：CN115240048A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211148073.6
申请日：2022-09-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了面向图像分类的深度学习的算子定位融合方法及装置，将深度学习模型建模为一个有向无环图，有向无环图的节点表深度学习模型的算子，节点之间的边代表深度学习模型算子间的数据传输和算子的计算先后关系；使用算子类型作为节点类型对有向无环图中的节点赋值；定义算子之间的连接关系，并使用连接关系对有向无环图中的边赋值；获得一系列由算子类型按一定顺序排列组成的算子融合规则，采用深度优先搜索算法对有向无环图中的节点进行遍历，并根据节点类型、算子融合规则、算子连接关系识别有向无环图中需要聚合的节点；将被聚合的节点所对应的算子集合，获得粗化的深度学习计算图，并通过该计算图进行图像分类。
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公开(公告)号：CN117573815B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410069097.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/33 , G06F18/22 , G06F18/213
Abstract: 本说明书公开了一种基于向量相似度匹配优化的检索增强生成方法，确定待处理文本的特征向量，根据指定的向量数据库中的候选向量、待处理文本的特征向量以及相似度预测模型，得到候选向量与待处理文本的特征向量之间的相似度，基于相似度确定与待处理文本关联的参考文本，将待处理文本和参考文本确定的提示文本输入到预训练的自然语言模型得到目标文本。可见，通过上述方案可以基于相似度预测模型匹配得到的参考文本能够适应于指定领域，并提高参考文本的准确性，从而提高目标文本的质量。
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公开(公告)号：CN117724823A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410175197.6
申请日：2024-02-07
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了基于声明式语义的多模型工作流描述的任务执行方法。在本说明书提供的任务执行方法中，确定由若干子任务构成的目标任务，以及执行所述目标任务所需的各目标模型，不同目标模型用于执行不同子任务；获取所述目标任务的声明式语义描述，以及所述目标模型的模型信息；对所述各目标模型进行拆分，得到若干任务单元，其中，不同任务单元用于执行子任务下的不同的任务内容；确定各任务单元在执行所述任务内容时的资源需求，并根据所述资源需求以及所述声明式语义描述确定所述各任务单元的资源分配信息；根据所述资源分配信息，采用所述任务各单元执行各任务内容，得到所述目标任务的执行结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116310165A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310100221.5
申请日：2023-02-06
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种三维地图的构建方法及装置，可以接收地图构建指令，而后，创建并运行监听容器以及创建目标任务，目标任务用于拆分三维地图的构建任务来得到各子构建任务，继而，根据监听容器的任务状态监听接口，监听目标任务是否完成，若确定目标任务完成，从目标集群中确定至少部分数据处理设备，并将得到的各子构建任务分配给至少部分数据处理设备，以使每个数据处理设备在接收到分配给自身的子构建任务后，根据获取到的用于执行分配给自身的子构建任务所需的二维图像数据，构建出局部三维地图；若根据监听容器的任务状态监听接口，确定各子构建任务均已完成，将各局部三维地图进行融合，以得到三维地图，从而提高了三维地图构建的效率。
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公开(公告)号：CN116095083A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310089750.X
申请日：2023-01-16
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L67/1001 , H04L41/0896
Abstract: 本说明书公开了一种计算方法、系统、装置、存储介质及电子设备。执行计算方法的控制系统用于控制若干从域中的计算节点进行计算，处于同一预设地理范围内的各计算节点属于同一从域。该方法包括：分别监控若干从域的负载指标，当存在负载指标达到预设上限的从域时，向云端请求新增计算节点，接收云端返回的新增的计算节点的标识，并新建从域，更新从域的负载均衡配置，以根据该负载均衡配置，为新建从域后的各从域分配网络流量，使新建从域后的各从域根据被分配的网络流量，执行服务。能够在监控到从域的负载指标达到预设上限时新建从域扩容，并更新负载均衡配置进行网络流量的分流，实现负载均衡。
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公开(公告)号：CN117037158A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311298523.4
申请日：2023-10-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V20/70 , G06V20/40 , G06V20/62 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供体一种基于视频语义驱动的城市大脑云边协同计算方法及装置，包括：获取视频流数据；对所述视频流数据进行语义检测，获得语义检测结果；根据所述语义检测结果从所述视频流数据中抽取得到目标图片；确定与当前边缘节点建立通信且具有处理资源的节点，作为目标节点；向所述目标节点发送所述目标图片，以使所述目标节点对所述目标图片进行语义结果提取，获得语义结果。本申请解决了边缘节点之间带宽受限、视频流直接传输困难、边缘服务器负载容量有限的问题，在面对突发大流量处理时，本申请提供的基于视频语义驱动的城市大脑云边协同计算方法能提供高效的云边协同处理能力，有效保障目标跟踪、流量统计等业务流不中断。
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公开(公告)号：CN116302564B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310469894.8
申请日：2023-04-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于无状态运行时的程序分布式执行方法。在本说明书提供的程序分布式执行方法中，获取目标程序，并确定执行所述目标程序时所需要完成的子任务；根据各子任务，确定各子任务的算子集合，其中，一个子任务对应的算子集合中包含了完成该子任务所需的全部算子；针对每个子任务，当接收到执行该子任务的事件时，将该子任务确定为目标子任务；采用预先为所述目标子任务分配的计算节点，采用预先为所述目标子任务分配的计算节点，执行所述目标子任务对应的算子集合，执行过程中所产生的事件触发其他子任务进入预备执行状态，子任务执行完毕进入等待状态，等待下一次触发。
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公开(公告)号：CN116032928B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310309383.X
申请日：2023-03-22
Applicant: 之江实验室
IPC: H04L67/10
Abstract: 本申请涉及一种数据协同计算方法、装置、系统、电子装置和存储介质，其中，该数据协同计算方法包括：获取目标任务，以及目标任务的配置文件，配置文件包括执行目标任务所需的配置信息；根据目标任务、配置文件以及多个单域云的资源信息，确定多个子任务以及每一子任务的执行单域云；将多个子任务分配至对应的执行单域云中。通过本申请，解决了跨域数据的处理效率低的问题，提高了数据协同计算的效率。
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