提供了并行处理设备、存储介质以及作业管理方法。并行处理设备，包括：多个计算节点；以及将多个计算节点的计算资源分配给作业的作业管理装置。该作业管理装置包括：确定单元，其基于包括正被执行的作业和等待执行的作业的多个作业各自的预定执行时间段来...

存储介质、通信方法和通信装置。一种存储通信程序的非暂时性计算机可读存储介质，该通信程序使得通信装置执行过程，该过程包括：从联接到多个装置中的任意装置的第一装置获取包括与第一属性关联的信息的数字证书，多个装置共享分布式账本，该分布式账本中...

一种并行处理设备，包括：多个节点；以及控制所述多个节点的控制装置，控制装置包括多个处理单元，每个处理单元对从对应节点接收的命令和数据串进行处理，每个处理单元包括：接收数据寄存器，其中存储接收数据串中的数据片段；接收数据缓冲器，每当数据片...

本发明涉及驾驶辅助设备、驾驶辅助方法和驾驶辅助程序。驾驶辅助设备检测移动体的周围的状态。驾驶辅助设备通过使用被布置成围绕移动体上的对象的多个声源向对象持续输出稳定声音。当检测到物体时，驾驶辅助设备减少从检测到物体的方向朝向对象的稳定声音...

公开了一种对字符图像进行处理的装置、方法和介质。所述装置包括：第一识别单元，其利用第一字符识别模型对所述字符图像进行第一粗识别处理，以获得第一字符识别结果；第二识别单元，其利用第二字符识别模型对所述字符图像进行第二分割处理，以获得第二字...

本发明实施例提供一种物品检测方法和装置，其中，该方法包括：获取训练数据；利用训练数据对卷积神经网络进行训练；获取待检测物品的测试数据，该测试数据包括至少一个雷达基于测试回波信号获取的微多普勒图像；对该测试数据进行处理，并将处理后的图像输...

一种用于语义分割的分类神经网络的训练装置及方法、电子设备。即使在训练网络时使用了较多数量的训练图像，由于在每次训练时能够部分利用之前训练时已经获得的梯度，因此能够有效减少计算量并适用于硬件资源有限的情况，并且，由于计算量的减少，训练速度...

一种用于语义分割的分类神经网络的训练装置及方法、电子设备。通过在计算神经网络的损失时将边界区域中具有不确定性的像素的权值设置为较小，能够降低这些像素对于训练速度和模型稳定性的影响，从而有效提高训练速度和模型稳定性，并且，能够保证训练图像...

提供了一种编码和解码程序、编码和解码设备、编码和解码方法。一种存储介质，其存储使处理器执行处理的程序，所述处理包括：根据通过画面内预测或画面间预测生成的预测图像与要处理的输入图像之间的差来计算预测残差并且对预测残差执行正交变换处理和量化...

本发明实施例提供一种视频编码方法及装置、电子设备。首先写入最可能模式标记的值并根据该值确定是否写入帧内亮度多参考行索引和帧内子块划分模式标记中的至少一个的值，因此，当最可能模式标记的值为0时，默认帧内亮度多参考行索引和帧内子块划分模式标...

提供了优化装置和优化方法。一种优化装置包括多个神经元电路和更新控制电路，多个神经元电路分别包括：第一存储器，该第一存储器存储组合目的地信息，接收指示更新目标神经元的更新目标信息，以及输出指示与更新目标信息一致的组合目的地信息的信号；第二...

本发明涉及用于存储分析程序的存储介质、分析设备和分析方法。一种由计算机实现的分析方法，包括：通过改变不正确推断图像使得推断的正确标签分数最大化来生成细化图像，不正确推断图像是当在图像识别处理中推断出不正确标签时的输入图像；以及基于标签的...

本发明提供了存储介质、作业功率评估方法和作业功率评估设备。一种功率评估方法包括：获取第一消耗功率信息和第二消耗功率信息，第一消耗功率信息指示在从开始执行第一作业经过的时间段内的从第一时间到第二时间的第一时间段内消耗的功率的改变，第二消耗...

本发明公开了优化设备、优化方法和记录介质。优化设备包括：搜索单元，其通过搜索通过转换组合优化问题而获得的伊辛模型的基态来计算组合优化问题的临时最优解；执行单元，其使用临时最优解来执行模拟，基于表示用于模拟的结果的评估标准的评估标准值来评...

本申请实施例提供一种图像编码方法和装置、图像解码方法和装置。图像编码方法包括：利用卷积神经网络对待处理的图像数据进行特征提取，生成图像数据的特征图；对特征图进行量化，生成离散的特征图；对离散的特征图进行预处理，生成预处理数据，预处理数据...

本申请实施例提供了一种图像编码装置、概率模型生成装置和图像解码装置，图像编码装置包括：第一特征提取单元，其对输入图像进行特征提取，得到N个通道的特征图；第二特征提取单元，其对调整了K次大小的输入图像进行特征提取，分别得到N个通道的特征图...

本申请实施例提供了一种图像编码方法、装置和图像压缩系统，图像编码装置包括：第一特征提取单元，其对输入图像进行特征提取，得到N个通道的特征图；加权单元，其对各个通道的特征图分配权重；以及第二特征提取单元，其对所述加权单元处理后的特征图进行...

本公开涉及信息处理设备、信息处理方法及计算机可读记录介质。多个操作装置中的每个操作装置向表示神经网络并且包括共同的第一权重的模型输入与由其他操作装置使用的第一数据不同的第一数据，计算针对第一权重的误差梯度，并且对由每个操作装置计算出的梯...

本发明提供了信息处理设备、计算机可读存储介质以及信息处理方法。一种由计算机实现的信息处理方法包括：执行生成处理，该生成处理包括通过对学习数据执行数据扩展处理来生成第一小批量以及用于在对学习数据不执行数据扩展处理的情况下生成第二小批量的处...

本发明涉及信息处理装置、控制方法和存储信息处理程序的存储介质。一种控制信息处理装置的方法，该信息处理装置被配置成通过使用神经网络来执行学习处理，该方法包括：执行计算处理，该计算处理包括计算学习率，该学习率被配置成以连续曲线的形式变化使得...