【CN109961139A】一种残差网络的加速方法装置设备及存储介质【专利】

专利名称：一种改进的残差网络及其特征提取方法、装置专利类型：发明专利
发明人：董超俊,黄尚安,林庚华
申请号：CN201910049298.8
申请日：20190118
公开号：CN109858497A
公开日：
20190607
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种改进的残差网络及其特征提取方法、装置。

改进的残差网络中包括预处理块、特征提取块和Softmax层，所述特征提取块中设置BN层加快网络的学习速度，并在第三特征提取块和第四特征提取块中设置Dropout层对提取中的神经网络单元进行丢弃。

本发明通过BN层加快了网络的学习速率保证了提取的速度，通过Dropout层降低网络的复杂度，有效避免了特征提取深度较深时的特征过渡拟合现象，在确保提取速度的同时提高了提取的准确率。

申请人：五邑大学
地址：529000 广东省江门市蓬江区东成村22号
国籍：CN
代理机构：广州嘉权专利商标事务所有限公司
代理人：梁嘉琦
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专利名称：一种卷积神经网络加速器及加速方法专利类型：发明专利
发明人：刘强,曾成龙
申请号：CN201911102633.2
申请日：20191112
公开号：CN111047008A
公开日：
20200421
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种卷积神经网络加速器，包括数据输入控制模块、输入缓存器、行缓存模块、矩阵模块、卷积处理单元、权值输入模块、输出缓存器模块、偏置模块及池化模块。

本发明采用复用并行度的结构，提高加速器中乘法器和加法器的利用率，在有限的资源下，满足高性能、低功耗、高灵活性的要求。

此外，本发明还公开了一种卷积神经网络加速方法。

申请人：天津大学
地址：300072 天津市南开区卫津路92号
国籍：CN
代理机构：天津市北洋有限责任专利代理事务所
代理人：潘俊达
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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910201305.1(22)申请日 2019.03.18(71)申请人 杭州电子科技大学地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街(72)发明人 胡源　曹康慧　金朝阳　(74)专利代理机构 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240代理人 朱月芬(51)Int.Cl.G06T 11/00(2006.01)G06N 3/04(2006.01)A61B 5/055(2006.01)(54)发明名称基于残差U-net卷积神经网络的快速磁共振成像方法(57)摘要本发明公开了基于残差U -net卷积神经网络的快速磁共振成像方法，本发明包括训练数据的准备、基于残差U -net卷积神经网络的训练、基于残差U -net卷积神经网络的图像重建三个步骤。

采用本发明方法，通过将残差模块加入U -net卷积神经网络，可解决U -net卷积神经网络的梯度消失、过拟合及收敛速度慢等问题，提高基于U -net卷积神经网络的进行快速MRI成像的质量。

权利要求书3页 说明书10页 附图2页CN 109993809 A 2019.07.09C N 109993809A1.基于残差U -net卷积神经网络的快速磁共振成像方法，其特征在于，该方法具体包括以下三个步骤：训练数据的准备、基于残差U -net卷积神经网络的训练、基于残差U -net卷积神经网络的图像重建；步骤1：训练数据的准备训练数据的准备包含3个步骤：全采样数据获取、模拟欠采样、填零重建；步骤1-1：全采样数据获取全采样的k空间数据用S r (k x ，k y )表示，其中，k x 表示k空间频率编码FE方向的位置，k y 表示在相位编码PE方向的位置，经过离散傅立叶反变换得到参考图像I ref (x ,y)：I ref (x ,y)＝IDFT(S r (k x ,k y )) [1]步骤1-2：模拟欠采样对k空间数据进行规则地模拟欠采样，在k空间的相位编码方向，即PE方向，每隔N行采集一行数据，其中N为大于1的整数，在k空间中心区域全采集PE编码总行数的4％行，在FE方向的数据都为全采集，用S u (k x ,k y )表示采集到的欠采样k空间数据；用欠采样模板mask与全采样k空间数据矩阵S r (k x ,k y )进行点乘的方式获取模拟欠采样数据，用公式表示为：S u (k x ,k y )＝S r (k x ,k y ).*mask(k x ,k y ) [2]其中，欠采样模板mask中的每一个点mask(k x ,k y )对应矩阵S r (k x ,k y )中的每一个点，需要采样的点对应mask中的值为1，没有采集的点对应mask中的值为0：步骤1-3：填零重建对于欠采样数据S u (k x ,k y )，其对应k空间中没有进行数据采集的点令其值为0，然后用离散傅立叶反变换进行图像重建，得到填零重建图像，用I input (x ,y)表示：I input (x ,y)＝IDFT(S u (k x ,k y )) [4]这样，就获取到了一对训练数据，即全采样数据I ref (x ,y)和模拟欠采样数据I input (x ,y)；步骤2：基于残差U -net卷积神经网络的训练基于残差卷积神经网络训练包含2个步骤：残差U -net卷积神经网络构建、网络训练；步骤2-1：残差U -net卷积神经网络构建残差U -net卷积神经网络构建包含3个步骤：利用卷积层提取特征、残差计算、转置卷积及合并；步骤2-1-1：利用卷积层提取特征卷积层包括卷积、批标准化和激活三步操作；其中卷积公式如下：z l ＝c l -1*W l +b l [5]其中，*表示卷积；卷积核W的大小为s ×k l ×k l ×m l ；s表示第l -1层特征子图数量；k l 表示第l层滤波器的大小；m l 表示第l层滤波器的数量；b l 表示第l层的偏置量；z l 表示经过卷积后的第l层输出；c l -1表示第l -1层特征图；其中批标准化公式如下：权　利　要　求　书1/3页2CN 109993809 A。

专利名称：用于自动驾驶的方法、装置、设备、计算机可读存储介质
专利类型：发明专利
发明人：朱厚强,魏鹏飞,宋佳,陈术义
申请号：CN202011552036.2
申请日：20201224
公开号：CN114676844A
公开日：
20220628
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：根据本公开的示例实施例，提供了一种用于自动驾驶的方法、装置、设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

涉及人工智能领域，尤其涉及自动驾驶和深度学习技术领域。

具体实现方案为：获取与车辆的参数和外部环境相关联的数据，数据根据用于目标场景的采集策略而被采集；基于所获取的数据，生成用于目标场景的自动驾驶模型；以及通过对自动驾驶模型进行测试，更新采集策略。

根据本公开的实施例，由此，可以高效、系统、规范地进行数据收集和应用，提高研发效率，进而提升用户对产品的体验。

申请人：北京百度网讯科技有限公司
地址：100094 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
国籍：CN
代理机构：北京市金杜律师事务所
代理人：赵林琳
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专利名称：一种信号处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质
专利类型：发明专利
发明人：梁丰年,谢鑫
申请号：CN201710951890.8
申请日：20171013
公开号：CN109672491A
公开日：
20190423
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种信号处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，涉及通信技术领域，用以提高系统性能。

本发明的信号处理方法包括：确定干扰小区集合，其中所述干扰小区集合中包括服务小区和至少一个邻区；对所述干扰小区集合中的小区依次进行干扰重建和删除；对每次干扰重建和删除后的结果进行有偏补偿。

本发明可提高系统性能。

申请人：电信科学技术研究院
地址：100191 北京市海淀区学院路40号
国籍：CN
代理机构：北京银龙知识产权代理有限公司
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专利名称：一种数据处理方法、装置、相关设备及存储介质专利类型：发明专利
发明人：韩星宇,孙军帅,王莹莹,黄学艳
申请号：CN201910013563.7
申请日：20190107
公开号：CN111417147A
公开日：
20200714
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种数据处理方法、装置、相关设备及存储介质。

其中，方法包括：下行服务质量流(QoS flow)发生重映射时，在所述下行QoS flow在第二数据无线承载(DRB)上传输前，所述基站的第一分组数据汇聚协议(PDCP)实体获得在第一DRB上发送的最后一个服务数据适配协议(SDAP)协议数据单元(PDU)对应的PDCP序列号(SN)；所述基站的第一无线资源控制RRC实体生成RRC连接重配置消息；所述RRC连接重配置消息携带有所述PDCP SN；所述第一RRC实体将所述RRC 连接重配置消息发送给终端；所述PDCP SN用于指示所述终端在第一DRB上接收的最后一个PDCP SDU的SN。

申请人：中国移动通信有限公司研究院,中国移动通信集团有限公司
地址：100053 北京市西城区宣武门西大街32号
国籍：CN
代理机构：北京派特恩知识产权代理有限公司
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专利名称：一种静态数据脱敏的方法、装置、设备及存储介质专利类型：发明专利
发明人：牛家浩,张强,阳方
申请号：CN201810131585.9
申请日：20180209
公开号：CN110135184A
公开日：
20190816
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种静态数据脱敏的方法、装置、设备及存储介质，涉及数据安全领域，所述方法包括：对待导入或待导出的数据集进行划分，得到多个数据分区，并读取每个所述数据分区的数据；对每个所述数据分区的数据进行脱敏处理，得到已脱敏数据；将所述已脱敏数据写入关系数据库或大数据系统。

本发明实施例可以同时支持大数据系统及关系数据库的静态数据脱敏，并支持敏感数据脱敏后导入导出大数据系统。

申请人：中兴通讯股份有限公司
地址：518057 广东省深圳市南山区高新技术产业园科技南路中兴通讯大厦
国籍：CN
代理机构：北京元本知识产权代理事务所
代理人：秦力军
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专利名称：一种神经网络加速器
专利类型：发明专利
发明人：程文韶,邹尔博,孙钢波,徐寅,王洪申请号：CN202011494285.0
申请日：20201216
公开号：CN112541583A
公开日：
20210323
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种神经网络加速器，包括：整数转定点数模块、浮点数转定点数模块、定点数转浮点数模块、输入特征图缓存、权重缓存、输出特征图缓存、核心计算模块和控制模块。

该神经网络加速器能够适配任意大小输入特征图，不需要对输入特征图进行填充，节省运算时间，将输入特征图整数及浮点数转换为定点数的时间，可节省数据格式转换的时间，输出特征图缓存后增加定点数转浮点数模块将定点数转换为浮点数，通过DMA转换为浮点数，方便CPU进行运算，并可以提高加速器运算效率。

申请人：华中光电技术研究所(中国船舶重工集团公司第七一七研究所)
地址：430000 湖北省武汉市洪山区雄楚大街981号
国籍：CN
代理机构：武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：高兰
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专利名称：神经网络反演方法、装置、电子设备及介质专利类型：发明专利
发明人：刘韬,王瑞,魏巍,陈冬
申请号：CN202011064792.0
申请日：20200930
公开号：CN114429204A
公开日：
20220503
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本申请公开了一种神经网络反演方法、装置、电子设备及介质。

该方法可以包括：建立基本训练集，构建初始神经网络；针对初始神经网络进行神经网络参数更新，获得优化神经网络；针对目标地震波道集，通过优化神经网络，反演获得初始地下结构模型；针对初始地下结构模型进行全波形反演，比较反演结果与已知全波形反演结果的误差，调节优化神经网络，获得最终神经网络；通过最终神经网络进行反演。

本发明通过对神经网络不断进行优化，可以快速准确得到目标区域的地下结构。

申请人：中国石油化工股份有限公司,中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院
地址：100027 北京市朝阳区朝阳门北大街22号
国籍：CN
代理机构：北京思创毕升专利事务所
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