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公开(公告)号：CN109219805B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN201780034087.6
申请日：2017-05-08
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F12/0862
Abstract: 一种多核系统内存访问方法、相关装置、系统及存储介质，预取模块用于向内存控制器发送第一预取指令，第一预取指令中包含第一内核的标识；内存控制器用于根据第一预取指令，从系统内存中获取第一数据，并向第一内核发送第一反馈消息，第一反馈消息中携带第一数据；第一内核用于将第一数据写入第一内核的核内缓存。由于当需要预取数据时可通过预取模块发送预取指令来完成，且在预取指令中包括内核的标识，从而通过预取指令可获知每段数据存储至哪个内核的核内缓存中，从而实现对预取的数据的全局掌控，进而避免重复预取数据的问题，降低数据整个处理过程的时间开销。
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公开(公告)号：CN109146073B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201710459806.0
申请日：2017-06-16
Abstract: 本申请提供了一种神经网络训练方法，应用于阻变存储器RRAM上，该方法包括：将神经网络中第r层的神经元输入值输入到RRAM中，根据RRAM中的过滤器对神经元输入值进行计算，得到神经网络中第r层的神经元输出值，根据RRAM的核值、神经网络中第r层的神经元输入值、神经网络中第r层的神经元输出值以及神经网络中第r层的反向传播误差值进行计算，得到神经网络中第r层的反向传播更新值，将神经网络中第r层的反向传播更新值与预设阈值进行比较，当神经网络中第r层的反向传播更新值大于预设阈值，则根据神经网络中第r层的反向传播更新值对RRAM中的过滤器进行更新。本申请旨在通过设置预设阈值减少神经网络训练中的更新操作，从而延长RRAM的使用寿命。
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公开(公告)号：CN108027889B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201680018168.2
申请日：2016-01-25
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06K9/66
Abstract: 一种用于增量式学习云系统的训练、调度方法及相关设备，涉及数据处理领域。该训练方法可包括训练云接收识别云发送模型训练请求；根据所述识别信息和所述识别模型的类型生成对应的训练任务(302)；通过所述识别信息计算所述训练任务的优先数(303)，所述训练任务的优先数对应所述训练任务的执行优先级别；根据所述优先数为所述训练任务分配训练资源，并按所述执行优先级别执行对应的训练任务(304)。通过计算训练任务的优先数来确定训练任务的优先级别，根据计算出的优先数对训练云中得训练任务进行调度，使得训练资源能够被多个训练任务合理共享，提高训练效率。
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公开(公告)号：CN107766377A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201610698137.8
申请日：2016-08-19
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30831
Abstract: 本发明公开了一种监控数据查询方法及装置，用以解决现有技术中存在的查询效率低的问题。该方法包括：基于用户发送的第一查询条件和/或认知图谱确定第二查询条件，第二查询条件包括起始查询节点以及查询区域范围；搜索认知图谱得到认知图谱中满足第二查询条件的至少一条路径的路径属性信息以及至少一条路径中节点的节点属性信息；认知图谱中包括由多个节点组成的路径对应的路径属性信息；每个节点为摄像设备的标识，每个节点对应的节点属性信息包括摄像设备的物理位置；根据搜索得到的至少一条路径的路径属性信息以及至少一条路径中节点的节点属性信息从N条元数据选择出M条元数据。
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公开(公告)号：CN107735800A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201680000994.4
申请日：2016-02-04
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/62
Abstract: 一种图像处理方法、图像处理装置以及计算设备，所述方法包括获取目标图像(201)，通过分类器在N个分区模型中确定目标图像对应的目标分区模型(202)，然后使用目标分区模型对目标图像进行分区，得到目标图像的分区结果(203)。所述图像处理装置没有采用单一的分区模型，而是在N个分区模型中采用分类器选择合适的分区模型，这样就保证了图像处理装置对所有类型的图像都能够选择精度与速度都较为适宜的分区模型来对目标图像进行分区，能够满足实际需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107437011A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201610361544.X
申请日：2016-05-26
Applicant: 华为技术有限公司
CPC classification number: G06F21/32 , G06K9/00496
Abstract: 本发明实施例涉及基于脑电信号的身份识别的方法和装置。该方法包括：确定目标刺激频率序列；为待检测用户显示该目标刺激频率序列对应的n段刺激信号；获取该待检测用户由于该n段刺激信号产生的n段稳态视觉诱发电位SSVEP信号；当该n段SSVEP信号与n段预设SSVEP信号的相似度大于或等于阈值时，确定该待检测用户身份正确；否则，确定该待检测用户身份错误。本发明实施例的基于脑电信号的身份识别的方法和装置，通过SSVEP信号进行身份识别，相比于现有脑电身份识别方法可以缩短刺激时长，信号特征相对更稳定，基于此构建的身份识别系统更加的保密，不易被复制伪造。
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公开(公告)号：CN118839740A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202310470198.9
申请日：2023-04-25
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464
Abstract: 一种神经网络的剪枝方法、数据处理方法及装置，涉及深度学习领域，用以提供一种平衡推理性能和准确率的剪枝方式。本申请提供一种互补稀疏方式，权重张量中每K个M长的剪枝向量拼接为一个数据块(或者向量)，经过稀疏后，一个剪枝向量中非零元素所在的位置，在该剪枝向量所属的数据块中的其它剪枝向量在该位置为零元素。相比采用单通道或者按块稀疏方式，本申请实施例采用更小的粒度来稀疏，可以提高网络模型的应用的准确度。相比采用任意稀疏方式来说，按照互补的方式来进行稀疏，在推理阶段无需采用稠密计算，减少了模型的计算量。本申请实施例提供的方案能够在准确度和加速上进行平衡。
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公开(公告)号：CN111492366B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN201780097877.9
申请日：2017-12-21
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06V10/20 , H04M1/00 , G06V10/774 , G08G1/095
Abstract: 本发明实施例公开了一种信息检测方法及移动设备，该方法包括：移动设备拍摄第一图片，该第一图片包括第一路口的信号灯；移动设备通过第一检测模型检测第一图片中的信号灯状态，该第一检测模型为第一路口对应的检测模型，该第一检测模型由服务器根据第一路口对应的信号灯图片和该信号灯图片中的信号灯状态训练得到，该信号灯图片中的信号灯状态通过通用模型检测得到，通用模型根据第一集合中的图片和第一集合中各图片中的信号灯状态训练得到，该第一集合包括多个路口的信号灯图片。可见，通过实施该实施方式有利于提高移动设备对信号灯状态检测的正确率。
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公开(公告)号：CN117933312A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211249989.0
申请日：2022-10-12
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 一种模型剪枝方法，应用于人工智能技术领域。在该方法中，通过采用聚类方法将由模型中的权重所构成的权重矩阵进行行重新排序，使得权重矩阵中具有相似分布特征的行(例如权重的值较小的行)被重新排序在一起，然后沿着列的方向对重新排序后的权重矩阵中的元素进行剪枝，能够使得权重矩阵中值较小的元素(即对模型影响较小的权重)被有规律地去除，进而使得在保证模型准确率的同时，有效地降低剪枝得到的模型的推理时延。
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公开(公告)号：CN107735800B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201680000994.4
申请日：2016-02-04
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种图像处理方法、图像处理装置以及计算设备，所述方法包括获取目标图像(201)，通过分类器在N个分区模型中确定目标图像对应的目标分区模型(202)，然后使用目标分区模型对目标图像进行分区，得到目标图像的分区结果(203)。所述图像处理装置没有采用单一的分区模型，而是在N个分区模型中采用分类器选择合适的分区模型，这样就保证了图像处理装置对所有类型的图像都能够选择精度与速度都较为适宜的分区模型来对目标图像进行分区，能够满足实际需求。
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