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安谋科技中国有限公司专利技术
安谋科技中国有限公司共有178项专利
神经网络模型中的特征处理方法、介质、设备和程序产品技术
本申请涉及人工智能领域,公开了一种神经网络模型中的特征处理方法、介质、设备和程序产品,所述方法包括:确定处理对象中的候选区域,并对所述候选区域实施目标运算;确定所述目标运算对应的输入特征图和所述候选区域的坐标数据;对所述候选区域的坐标数...
一种NMS函数的量化方法、电子设备及介质技术
本申请涉及神经网络模型量化技术领域,公开了一种NMS函数的量化方法、电子设备及介质。其中,NMS函数的量化方法包括:获取需要进行交并比计算的第一目标检测框的第一面积数值和第二目标检测框的第二面积数值;将第一面积数值的后第一预设位数的二进...
图像处理方法、可读介质和电子设备技术
本申请涉及一种图像处理方法、可读介质和电子设备。该方法包括:获取待处理图像和待处理图像的上一帧图像的图像特征;根据上一帧图像的图像特征和预设规则,确定待处理图像对应的分割点;利用确定的分割点分割待处理图像,得到多个待处理子图像;利用多个...
神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备技术
本申请涉及人工智能领域,公开了一种神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备。该方法应用于电子设备,包括:检测到第一神经网络模型,第一神经网络模型为对称量化的神经网络模型,并且第一神经网络模型中包括第一神经网络模型的各算子的对称量化参数...
神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备技术
本申请涉及人工智能领域,公开了一种神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备。该方法应用于电子设备,包括:检测到第一神经网络模型,第一神经网络模型为非对称量化的神经网络模型,并且第一神经网络模型中包括第一神经网络模型的各算子的非对称量化...
神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备技术
本申请涉及人工智能领域,公开了一种神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备。方法包括:在运行神经网络模型的过程中检测到第一运算,第一运算包括第一运算部分,第一运算部分包括至少一个非线性运算因子;从第一数据矩阵中,获取第一运算的第一输入...
在安全域和次安全域中均可访问的共享资源的分配策略制造技术
处理电路可以支持安全域和次安全域,其中与安全软件进程相关联的安全信息被防止在次安全域中处理的次安全软件进程访问。安全软件进程和次安全软件进程均可访问共享资源。响应于检测到异常状况,用于共享资源的分配策略从共享分配策略切换到偏向安全的分配...
电路和方法技术
一种电路,包括:用于处理由存储电路存储的程序指令的处理电路,并且处理电路包括被配置成执行程序指令的就地执行处理电路;用于存储由处理电路执行的程序指令的预取缓冲器;预取电路,其用于控制将程序指令预取到预取缓冲器以及选择供预取的下一指令;以...
拍摄方法、电子设备和可读存储介质技术
本申请涉及拍摄技术领域,特别涉及一种拍摄方法、电子设备和可读存储介质,该方法包括:在电子设备的拍摄过程中,图像信号处理器获取镜头采集的图像数据;图像信号处理器获取与图像数据所属的场景类型所对应的图像风格参数的参数值,场景类型的图像风格参...
数据存储方法、设备和介质技术
本申请涉及数据处理技术领域,特别涉及一种数据存储方法、设备和介质。该方法应用于电子设备,电子设备上安装有编译器,电子设备包括加速器,并且加速器包括多个处理模块,各处理模块包括自用的存储单元;并且方法包括:编译器获取待编译指令,待编译指令...
一种视频编码方法、介质及电子设备技术
本申请涉及视频编码技术领域,特别涉及一种视频编码方法、介质及电子设备。该方法包括:图像信号处理器获取第一视频数据;图像信号处理器对第一视频数据中的各帧图像进行图像处理得到第二视频数据,并将图像处理过程中得到的中间参数存储于存储器中;视频...
电子设备及其浮点数据的处理方法、可读介质技术
本申请涉及一种电子设备及其浮点数据的处理方法、可读介质。该电子设备包括:存储器以及处理器,当指令被电子设备的一个或多个处理器执行时,处理器执行如下操作:获取输入的待处理的浮点数据;确定出待处理的浮点数据在电子设备中存储时对应的有偏指数E...
一种获取图像噪声的方法、介质和电子设备技术
本申请涉及图像处理技术领域,公开了一种获取图像噪声的方法、介质和电子设备。该方法包括:处理装置确定与处理装置连接的传感装置中的多个图像噪声类型;处理装置根据多个图像噪声类型和灰度值的关系,对多个图像噪声类型进行分类;基于分类后的各类图像...
视频解码方法、可读介质及其电子设备技术
本申请涉及视频解码技术领域,特别涉及一种视频解码方法、可读介质及其电子设备。本申请的视频解码方法,包括:获取待解码图像,其中,待解码图像包括多个预测块,每个预测块包括至少一个数据块。对待解码图像中的各预测块进行解码,其中,多个预测块中的...
数据转换方法、装置、电子设备、介质以及计算机程序产品制造方法及图纸
本申请涉及机器学习技术领域,特别涉及一种数据转换方法、装置、电子设备、介质以及计算机程序产品,该方法包括:第一处理器获取待转换数据的类型转换参数,待转换数据的类型转换参数用于表示待转换数据的量程参数以及待转换数据对应的数据转换结果的量程...
神经网络模型的构建方法、图像处理方法、设备及介质技术
本申请涉及人工智能技术领域,具体涉及一种神经网络模型的构建方法、图像处理方法、设备及介质。在本申请方法中,利用具有与特定目标硬件平台上的某应用,例如手机人脸识别解锁应用所需的目标神经网络模型相同或相似用途的神经网络模型所采用的算子构建目...
神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备技术
本申请涉及人工智能领域,公开了一种神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备。该方法应用于处理器包括多个内核的电子设备,并且该方法包括:在运行神经网络模型的过程中,检测到处理器存在N个空闲内核;对于神经网络模型中当前未被运行的M个计算节...
编码方法、介质及电子设备技术
本申请涉及视频处理技术领域,公开了一种编码方法、介质及电子设备,能够提高视频编码效率,避免计算资源的浪费,并减小视频传输延迟、降低带宽和码率。该编码方法,包括:获取待处理图像;将待处理图像划分为多个分块;对每个分块进行检测,检测出每个分...
神经网络模型的数据处理方法、介质和电子设备技术
本申请涉及人工智能领域,提供了一种神经网络模型的数据处理方法、介质和电子设备。该方法包括:在运行神经网络模型的过程中检测到对操作数的第一类运算,该第一类运算包括对操作数求幂指数后再求倒数的运算;从乘法因子结果集中,选取与对操作数求幂指数...
神经网络模型的量化方法、可读介质和电子设备技术
本申请涉及人工智能领域,提供了一种神经网络模型的量化方法、介质和电子设备。该方法通过对待量化神经网络模型中各计算节点中运行顺序在前一部分的计算节点进行较低精度的量化,对运行顺序在后一部分的计算节点进行较高精度的量化,通过调整运行顺序在后...
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