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          • 本發(fā)明具體涉及了一種基于位串行乘法器的LeNet?5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器。本發(fā)明基于位串行乘法器實現(xiàn)了一種基于權(quán)重固定數(shù)據(jù)流的PE陣列結(jié)構(gòu)。基于位串行乘法器和列暫存數(shù)據(jù)流PE陣列,提出了一種基于位串行乘法器的LeNet?5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的硬件加速器...
          • 本發(fā)明具體涉及一種基于位串行乘法器的列暫存數(shù)據(jù)陣列,充分復用了從內(nèi)存中讀取的權(quán)重值,一定程度上減少了對外部存儲器的訪問,屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速技術(shù)領(lǐng)域。在人工智能芯片領(lǐng)域中,卷積運算占據(jù)整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計算量的百分之九十以上,本發(fā)明為...
          • 本發(fā)明涉及一種面向圖像去噪任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計及網(wǎng)絡(luò)輕量化方法,屬于圖像處理與深度學習硬件加速技術(shù)領(lǐng)域。針對傳統(tǒng)CNN模型計算復雜度高、參數(shù)量大、難以在移動端實時處理的問題,本發(fā)明提出了一種基于動態(tài)數(shù)據(jù)流架構(gòu)的硬件加速器設(shè)計,包括三...
          • 本公開提供一種基于地基云圖的光伏發(fā)電功率預測方法及相關(guān)設(shè)備。該方法包括:獲取地基云圖和歷史光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù);對所述地基云圖進行預處理得到中間云圖;對所述中間云圖和所述歷史光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)進行時序特征提取,得到云圖時序特征和歷史發(fā)電功率時序特...
          • 本申請的城市地震災情風險度及損失大數(shù)據(jù)評估平臺,從地震致災因子危險性、承災體易損性以及城市地震災情響應能力三個方面進行建模,采用基于多指標決策的大數(shù)據(jù)分析方法對地震多發(fā)城市的地震風險度進行評估,融入GIS技術(shù)與基于歷史大數(shù)據(jù)的震害損失矩陣評...
          • 本發(fā)明涉及機械設(shè)備健康管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的火電廠旋轉(zhuǎn)機械健康管理方法及系統(tǒng),包括以下步驟:S1:用于同步采集振動聲發(fā)射信號、潤滑油介電常數(shù)和金屬表面微應變場數(shù)據(jù);S2:計算軸承合金晶界腐蝕速率,同時通過微應變場數(shù)據(jù)反演材料...
          • 本申請的人眼局部視覺敏感性差異圖像質(zhì)量評估方法,對參照圖像和畸變圖像進行衰減波異變并引入高頻方位差異量,考量準確度和計算復雜度兩方面的平衡,分別對參照圖像和畸變圖像進行四級衰減波異變。一是突出基底元和差異量的重要性;二是計算高頻分量的BEA...
          • 本申請的投影面測量拼接多視點全景圖三維重建方法,通過平行拼接獲得無縫的多視點全景圖像二維重現(xiàn)形式,二維平行拼接生成的多視點全景圖像為一幅長廊形二維圖像,完整涵蓋街道兩側(cè)景物信息,支持用戶對景觀的連續(xù)瀏覽,并具有低數(shù)據(jù)量,簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及方...
          • 本申請的無人機擺掃大視場紅外掃描儀智能空三方法,首先計算得到掃描儀的相機安裝誤差和POS系統(tǒng)安裝誤差參數(shù),建立大視場紅外掃描儀的成像模型,在此基礎(chǔ)上,基于掃描儀的成像模型及誤差來源、擺掃條帶內(nèi)部誤差規(guī)律,建立自適應的定向片內(nèi)插模型;然后,通...
          • 本申請的無人機航拍圖三維巡檢電力線智能提取方法,首先通過人工干預在圖像上繪制采樣區(qū)域,采用LSD直線段檢測算法作為電力線提取的基礎(chǔ)算法,并根據(jù)電力線自身梯度對稱性特征,結(jié)合直線法,建立適合無人機巡檢圖像電力線提取的方法;然后基于航拍圖像電力...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及智能內(nèi)科患者監(jiān)護與健康數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),包括:生理參數(shù)監(jiān)控模塊:實時監(jiān)控內(nèi)科患者的生理參數(shù);生理數(shù)據(jù)交叉分析模塊:接收來自生理參數(shù)動態(tài)監(jiān)控模塊的實時數(shù)據(jù),構(gòu)建疾病特異性模型,針對不同內(nèi)科疾病建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)...
          • 本發(fā)明提供一種基于深度學習的萬古霉素清除率預測方法及裝置,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取待評估用戶的目標維度的多維特征信息,多維特征信息的數(shù)據(jù)源包括人體體征信息、當前住院及手術(shù)信息、當前血液生化檢驗信息中的至少一種;目標維度是以萬古霉素清除...
          • 本發(fā)明公開了一種基于AI的電力調(diào)度智能體識別方法及系統(tǒng),涉及電力調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟,選取試點地區(qū);收集所述試點地區(qū)的歷史運行樣本;搭建電網(wǎng)仿真環(huán)境;在電網(wǎng)仿真環(huán)境中模擬實際運行場景,最后形成規(guī)模化的應用方案。本發(fā)明通過取具備完整且良...
          • 本發(fā)明公開了一種車載模組表框類橢圓球凸臺嵌合結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法,其采用一種安裝結(jié)構(gòu),包括主框,主框的側(cè)端設(shè)置有卡接孔,卡接孔呈橢圓形;主模組,主模組的左右兩端設(shè)置有安裝槽,主模組位于主框的內(nèi)部,安裝槽的內(nèi)部固定連接有U型安裝框,U型安裝框的后內(nèi)壁...
          • 本申請?zhí)峁┮环N流量精準可控的多級閘閥,涉及閘閥技術(shù)領(lǐng)域。一種流量精準可控的多級閘閥包括多個閘閥本體,多個所述閘閥本體之間串聯(lián);多個閥體的橫向通道內(nèi)同軸設(shè)置有多個主耗能機構(gòu),多個所述主耗能機構(gòu)分別和多個所述閥體內(nèi)的兩個密封圈間隔設(shè)置;所述主耗...
          • 本發(fā)明涉及熱交換裝置技術(shù)領(lǐng)域,提出了一種冶金用換熱器結(jié)構(gòu),包括:換熱筒和第二蓋倉頂端分別固定連通有第一傳動框和第二傳動框,多個換熱管外側(cè)共同設(shè)置有阻流組件,第一傳動框與第二傳動框之間設(shè)置有外壁清潔機構(gòu),在換熱管內(nèi)部熱流排進第二蓋倉內(nèi)部的過程...
          • 本申請涉及一種窗簾自調(diào)節(jié)方法、裝置、窗簾設(shè)備及計算機可讀介質(zhì)。該方法包括:根據(jù)目標房間的光照數(shù)據(jù)與溫度數(shù)據(jù)判斷是否執(zhí)行窗簾調(diào)節(jié)機制;執(zhí)行窗簾調(diào)節(jié)機制時檢測太陽直射角度,根據(jù)太陽直射角度確定目標房間窗戶是否受到太陽光線直射;當目標房間窗戶受到...
          • 本發(fā)明屬于耐久性檢測調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)的耐久性試驗調(diào)控方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的試驗方法包括以下內(nèi)容:設(shè)置封閉式的試驗區(qū)域;在所述試驗區(qū)域內(nèi)布置環(huán)境監(jiān)測模塊;設(shè)置結(jié)構(gòu)狀態(tài)監(jiān)測模塊;構(gòu)建環(huán)境監(jiān)測模塊與智能控制模塊、結(jié)構(gòu)狀態(tài)監(jiān)測...
          • 本發(fā)明提供一種針對代碼變更的影響面分析方法和裝置,方法包括:將待測項目的源代碼編譯為抽象語法樹;基于所述抽象語法樹,建立各抽象節(jié)點的依賴圖;建立針對所述源代碼中代碼變更范圍的圖搜索結(jié)構(gòu);基于各抽象節(jié)點的依賴圖和代碼變更范圍的圖搜索結(jié)構(gòu),對代...
          • 本公開涉及一種基于DPU的virtio?vsock卸載方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。其中,基于DPU的virtio?vsock卸載方法應用于主機,主機上插接有DPU,當DPU插接在主機上時,主機上呈現(xiàn)有第一PCIE設(shè)備,DPU上呈現(xiàn)有第二PCIE...
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