本发明提供从系统日志中提取特征向量的方法，构建系统日志分类模型的方法以及系统日志分类方法。提取特征向量的方法包括：对每个类别，计算该类别关键字与系统日志的语义相似度，选取一些相似度作为系统日志在该类别下的特征向量；组合系统日志在所有类别...

本发明提供一种用于处理器的适于短操作数的扩展指令执行方法，包括：1)取出扩展指令，其由处理器的原始长操作数指令扩展而得；原始长操作数指令包括至少两个用于指定操作数位置的域，操作数包括源操作数和目的操作数；其中，将原始长操作数指令的至少一...

本公开提供了一种用于乘加运算的人工神经网络的处理系统及方法，其中，所述人工神经网络的处理系统，包括：多核心处理模块，其包括多个核心处理模块，用于执行神经网络运算中的乘加运算。本公开用于乘加运算的人工神经网络的处理系统及方法，其在神经网络...

本公开提供了一种使用多核心处理模块进行神经网络划分的方法及其系统，其中，人工神经网络的处理系统，包括：多核心处理模块，其包括多个核心处理模块；其中，所述神经网络根据多核处理模式进行神经网络划分，包括：从输入神经元划分、输出神经元划分和权...

本发明提供一种神经网络处理器以及设计和使用方法。所述神经网络处理器，包括卷积装置和激活装置，其特征在于所述激活装置包括：输入接口、激活运算单元、和输出接口；其中，所述输入接口用于接收来自所述卷积装置的待激活神经元，所述输入接口的带宽与所...

本发明提供一种用于处理器的扩展浮点运算指令执行方法，包括下列步骤：1)取出扩展浮点运算指令，该指令中至少包括定点运算的操作数存放寄存器字段和定点运算结果存放位置字段；2)对扩展浮点运算进行译码，分解成对应于一系列微操作的控制信号；3)将...

本公开提供了一种基于深度神经网络的自动聊天方法，包括以下步骤：获取用户输入信息，并经深度神经网络编码器生成固定长度向量；所述固定长度向量输入多个attention子模型之后分别输出分数；以及对所述多个attention子模型输出的分数进...

本发明涉及一种适用于神经网络的池化装置，包括神经元输入接口模块，用于接收神经元数据，并识别有效神经元数据；池化缓存模块，用于暂存复用神经元数据；池化计算模块，用于完成针对神经元数据的池化计算；神经元输出接口模块，用于输出池化计算结果；以...

本发明涉及一种群体仿真方法，包括建立群体之间的信息交流模型并对信息进行标记；利用所述信息标记计算不同路径代价值并获得最小代价路径；根据所述最小代价路径建立个体行为决策模型并选择路径。

本发明提出一种数据驱动的近岸涌浪动画合成方法及系统，涉及图像处理和计算机视觉领域，该方法包括对水面视频的单目视频进行重建，获取所述单目视频的高度场数据，对所述水面视频进行开运算重建与闭运算重建，获取涌浪掩膜，通过形态学细化算法对所述涌浪...

本发明涉及一种面向多变异体LSTM的神经网络加速器，包括存储单元，用于存储LSTM或其变异体网络的神经元数据和权值数据并输出；矩阵乘法单元，用于从所述存储单元接收数据并针对所述接收的数据执行向量乘累加运算并输出运算结果；多功能运算单元，...

本发明提供了一种用于神经网络的池化装置和池化方法。该池化装置包括：池化运算单元，用于对输入的神经元进行池化运算；控制单元，用于基于所述池化运算单元的处理能力将池化范围内的神经元划分为多个批次并控制各批次的神经元依次输入至所述池化运算单元...

本发明提出一种支持原地更新的瓦记录写顺序化方法及装置，涉及计算机存储领域，该方法包括瓦记录磁盘中的带划分为随机带、半随机带、顺序带；初始时瓦记录磁盘中的带由随机带与顺序带组成，如果应用以非顺序写为主，则随机带的比例高于顺序带的比例，如果...

本发明提供一种多标记学习模型的训练方法。该方法包括以下：利用给定的多标记数据训练集对包含自动编码机和多分类模型的多标记学习模型进行训练；检查所述多标记学习模型的损失函数，所述多标记学习模型的损失函数包括所述自动编码机的损失项以及所述多分...

本公开提供了一种基于深度神经网络的自动聊天方法，包括以下步骤：获取用户输入信息，并经深度神经网络编码器生成固定长度向量；所述固定长度向量输入attention模型之后输出分数；根据所述分数判定经由attention模型或自然模型生成与所...

本发明提供一种生成具有混淆图块的拼图用图块的方法，包括：对于多个原始图片中的每一个，利用多个风格模板中的一个对其进行图片风格转换，得到相应的合成图片；将所得到的多个合成图片中的每一个分割成具有预定尺寸的多个图块；以及，对于具有同类风格的...

本发明提供一种神经网络处理器，以及采用所述神经网络处理器对神经网络的数据进行比特转换的方法。所述神经网络处理器中包括比特转换装置，该比特转换装置包括：输入接口、控制单元、数据转换单元、和输出接口；其中，所述控制单元用于产生针对所述数据转...

本发明提供一种用于神经网络处理器的激活装置及方法，以时分复用的方式减少硬件的闲置时间、并且以简单的结构实现硬件电路。所述激活装置，包括：至少一个激活运算单元、激活控制单元、输入接口、以及输出接口；其中，所述激活运算单元可同时处理的最大数...

本发明涉及一种适用于神经网络的池化计算装置，包括内部缓存单元，用于接收和暂存神经元数据；池化运算单元，用于对所述内部缓存单元中存储的神经元数据执行池化运算；迭代判断单元，用于判断所述池化运算单元获得的计算结果是中间结果还是最终结果，并输...

本发明涉及一种池化计算装置，包括内部缓存单元，用于接收和暂存神经元数据；池化运算单元，用于对所述内部缓存单元中存储的神经元数据执行池化运算并获得计算结果；池化控制单元，用于控制所述内部缓存单元和所述池化运算单元针对所述内部缓存单元接收的...