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公开(公告)号：CN110520909B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201880025420.1
申请日：2018-04-16
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G08B13/196 , G06N3/063 , H03M7/30 , H03M7/46
Abstract: 深度神经网络(“DNN”)模块可以压缩和解压缩神经元生成的激活数据，以减少存储器总线带宽的利用率。压缩单元可以接收由DNN模块中的神经元生成的未压缩数据块。压缩单元生成压缩输出块的掩码部分和数据部分。掩码部分对未压缩数据块中的零字节和非零字节的存在和位置进行编码。数据部分存储来自未压缩数据块的截断的非零字节。解压缩单元可以从DNN处理器中的存储器或应用主机的存储器中接收压缩数据块。解压缩单元使用掩码部分和数据部分对压缩数据块进行解压缩。这可以减少存储器总线利用率，允许DNN模块更快地完成处理操作，并降低功耗。
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公开(公告)号：CN119923668A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202380067925.5
申请日：2023-07-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Inventor： H·S·索尼 , B·E·伦德尔 , A·B·沙 , C·克里斯蒂安 , C·T·休伊特 , T·巴尔特卢赛迪斯 , M·拉多杰维克 , K·格鲁伊西克 , I·斯托吉尔杰克维克 , P·M·麦克罗伊 , J·I·奥拉芬瓦 , J·杰迪典 , K·M·雅库布扎克
Abstract: 公开了涉及使用多模态三维面部建模和跟踪来生成有表现力的图标的示例。一个示例包括计算机系统，该计算机系统包括被耦合到存储指令的存储系统的处理器。指令在由处理器执行时，使处理器接收描述面部模型的初始状态的初始化数据。指令还使处理器接收多个多模态数据信号。指令还使处理器使用初始化数据和多个多模态数据信号来执行拟合过程。指令还使处理器基于拟合过程来确定参数集合，其中所确定的参数集合描述了面部模型的经更新的状态。
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公开(公告)号：CN110520909A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201880025420.1
申请日：2018-04-16
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G08B13/196 , G06N3/063 , H03M7/30 , H03M7/46
Abstract: 深度神经网络(“DNN”)模块可以压缩和解压缩神经元生成的激活数据，以减少存储器总线带宽的利用率。压缩单元可以接收由DNN模块中的神经元生成的未压缩数据块。压缩单元生成压缩输出块的掩码部分和数据部分。掩码部分对未压缩数据块中的零字节和非零字节的存在和位置进行编码。数据部分存储来自未压缩数据块的截断的非零字节。解压缩单元可以从DNN处理器中的存储器或应用主机的存储器中接收压缩数据块。解压缩单元使用掩码部分和数据部分对压缩数据块进行解压缩。这可以减少存储器总线利用率，允许DNN模块更快地完成处理操作，并降低功耗。
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