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公开(公告)号：CN115796234A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202210793290.4
申请日：2022-07-07
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机可读记录介质、加速方法和信息处理设备。加速处理的计算机实现的方法，该方法包括：在机器学习模型的机器学习时，以预定间隔针对机器学习模型中包括的每一层来计算关于通过机器学习更新的权重的权重信息的方差；以及基于以预定间隔计算的方差的峰值和以预定间隔计算的权重信息的方差来确定抑制机器学习的抑制目标层。
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公开(公告)号：CN100353225C
公开(公告)日：2007-12-05
申请号：CN200310116921.6
申请日：2003-12-01
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G02F1/1335 , G02B5/04 , F21V8/00
CPC classification number: G02B6/002 , G02B6/0016 , G02B6/0031 , G02B6/0036 , G02B6/0038 , G02B6/0043 , G02B6/0053 , Y10S385/901
Abstract: 一种反射镜，其具有罩住光源的弯曲部分和在弯曲部分的两侧延伸出来的一对端部。各个端部的内表面具有多个大致平行的凹凸。一种导光板，其具有入射表面和大致垂直于入射表面的出射表面，该入射表面具有多个在大致平行于出射表面的方向上延伸的凹凸。导光板的反射表面也具有凸起。
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公开(公告)号：CN1504808A
公开(公告)日：2004-06-16
申请号：CN200310116921.6
申请日：2003-12-01
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G02F1/1335 , G02B5/04 , F21V8/00
CPC classification number: G02B6/002 , G02B6/0016 , G02B6/0031 , G02B6/0036 , G02B6/0038 , G02B6/0043 , G02B6/0053 , Y10S385/901
Abstract: 一种反射镜，其具有罩住光源的弯曲部分和在弯曲部分的两侧延伸出来的一对端部。各个端部的内表面具有多个大致平行的凹凸。一种导光板，其具有入射表面和大致垂直于入射表面的出射表面，该入射表面具有多个在大致平行于出射表面的方向上延伸的凹凸。导光板的反射表面也具有凸起。
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公开(公告)号：CN101089662A
公开(公告)日：2007-12-19
申请号：CN200710139826.6
申请日：2003-12-01
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G02B6/00 , G02F1/13357
Abstract: 本发明是关于一种导光板、照明设备和显示设备，所述的导光板包含入射表面和大致垂直所述入射表面的出射表面，所述的入射表面具有多个大致平行于所述出射表面延伸的凹凸。本发明提供的导光板、照明设备和显示设备具有优异的亮度均匀性，消除了亮线和其它亮度不均。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115860058A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210644527.2
申请日：2022-06-09
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了机器学习程序、机器学习方法以及信息处理设备。一种存储机器学习程序的非暂态计算机可读存储介质，该机器学习程序使至少一个计算机执行处理，该处理包括：在机器学习模型的训练期间，获取在机器学习模型中包括的层中被选择为停止训练的第一层的第一训练速率；基于训练速率设置到停止训练第一层的第一时间段；以及通过控制训练速率来训练第一层，直到第一时间段。
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公开(公告)号：CN114444710A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111075987.X
申请日：2021-09-14
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 一种存储计算处理程序的非暂态计算机可读记录介质，该计算处理程序用于使计算机执行处理，该处理包括：在机器学习模型的机器学习时计算包括机器学习模型的输入层的机器学习模型的多个层的误差梯度；选择误差梯度小于阈值的层作为机器学习的抑制目标；以及在机器学习被抑制之前的一定时间段内，在被选为抑制目标的层上控制学习率并且执行机器学习。
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公开(公告)号：CN114444651A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110901356.2
申请日：2021-08-06
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请涉及计算机可读记录介质、机器学习方法以及信息处理装置。一种计算机实现的方法包括：在机器学习模型的机器学习时计算关于包括在机器学习模型中的多个层的误差梯度，所述多个层包括机器学习模型的输入层；将其中误差梯度小于阈值的层中的位于从输入层的位置到预定位置的范围内的层指定为要抑制的层；以及抑制针对要抑制的层的机器学习。
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公开(公告)号：CN113822411A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110356122.4
申请日：2021-04-01
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明涉及学习方法和信息处理设备。存储器保存包括多个层的模型和训练数据，多个层包括它们相应的参数。处理器开始学习处理，学习处理通过使用训练数据来重复地计算模型的输出的误差，针对每个层计算指示关于参数的误差的梯度的误差梯度，并且基于误差梯度更新参数。处理器针对多个层中的第一层计算在学习处理中的第一次迭代中计算的第一误差梯度与在第一次迭代之后的第二次迭代中计算的第二误差梯度之间的差。在差小于阈值的情况下，处理器在第二次迭代之后的第三次迭代中跳过针对第一层的误差梯度的计算和参数的更新。
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公开(公告)号：CN104272812A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201280073004.1
申请日：2012-05-07
Applicant: 富士通株式会社
CPC classification number: H04W48/20 , H04W36/14 , H04W36/245 , H04W52/0251 , H04W84/045 , H04W84/12 , Y02D70/142 , Y02D70/164
Abstract: 本发明涉及通信装置、通信控制程序以及通信控制方法。通信装置(101)对画面(110)的显示状态从非显示转变为显示这一情况进行检测。在检测出画面(110)的显示状态从非显示转变成显示这一情况的情况下，通信装置(101)基于连接历史信息，来判定在本装置所属的基站(102)的小区中是否有与接入点(103)的连接历史。通信装置(101)在判定为有与接入点(103)的连接历史的情况下，使接入点(103)的检测动作开始。另一方面，通信装置(101)在判定为没有与接入点(103)的连接历史的情况下，不开始接入点(103)的检测动作。
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