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• 用于根据TensorFlow图构建编译器中间表示的方法和系统 公开日期：2025-07-11 公开号：CN114945898A 申请号：CN201980102408.0
  PCT发明 用于根据TensorFlow图构建编译器中间表示的方法和系统

  • 申请号：CN201980102408.0
  • 公开号：CN114945898A
  • 公开日期：2025-07-11
  • 申请人：华为技术有限公司

  提供了一种用于根据TensorFlow图构建公用中间表示的方法和系统，所述公用中间表示可以转换为多个编译器中间表示(intermediate representation，IR)，这样能够高效地应用编译器优化。

  发布时间：2022-10-24 10:20:05

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• 使用存内处理进行矩阵乘法的装置和方法 公开日期：2025-04-25 公开号：CN114945916A 申请号：CN202080052635.X
  PCT发明 使用存内处理进行矩阵乘法的装置和方法

  • 申请号：CN202080052635.X
  • 公开号：CN114945916A
  • 公开日期：2025-04-25
  • 申请人：北京苹芯科技有限公司

  本发明公开了用于使用存内处理(PIM)的矩阵乘法的装置和方法的实施例。在示例中，用于矩阵乘法的设备包括块阵列，所述块每个都包括一个或多个PIM块。PIM块可以包括被配置为数字模式或模拟模式的混合模式PIM块。配置为数字模式的PIM块可以执行与深度(DW)卷积相关联的操作。另一方面，配置为模拟模式的PIM块可以执行与逐点(PW)卷积相关联的操作。根据计算，控制器可用于将PIM模块配置为要么数字模式、要么模拟模式。

  发布时间：2022-10-24 10:20:11

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• 用于减轻票据融资欺诈的方法和设备 公开日期：2025-08-29 公开号：CN114945931A 申请号：CN202080091457.1
  PCT发明 用于减轻票据融资欺诈的方法和设备

  • 申请号：CN202080091457.1
  • 公开号：CN114945931A
  • 公开日期：2025-08-29
  • 申请人：蚂蚁链技术有限公司

  本文公开了一种用于减轻票据融资欺诈的方法、设备和装置，包括存储在计算机可读介质上的计算机程序。该方法包括：接收来自第一用户的第一交易，所述第一交易包括票据的第一承诺值和第一证明，所述第一承诺值是基于第一用户对应的第一令牌生成的；验证所述第一证明；接收来自第二用户的第二交易，所述第二交易包括所述第一令牌、票据的第二承诺值和第二证明，所述第二承诺值是基于第二用户对应的第二令牌生成的；确定所述第一令牌有效并验证所述第二证明；接收来自第三用户的第三交易，所述第三交易包括所述第二令牌和第三证明；确定所述第二令牌有效并验证所述第三证明。

  发布时间：2022-10-24 10:20:45

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• 仿真真实世界场景中变形的计算机实现方法、电子装置及计算机可读存储介质 公开日期：2024-12-17 公开号：CN114945950A 申请号：CN202080092160.7
  PCT发明 仿真真实世界场景中变形的计算机实现方法、电子装置及计算机可读存储介质

  • 申请号：CN202080092160.7
  • 公开号：CN114945950A
  • 公开日期：2024-12-17
  • 申请人：OPPO广东移动通信有限公司

  本公开提供一种计算机实现方法。所述方法包括：(101)获取用于表示一真实世界场景的3D体积数据；(102)响应于对所述3D体积数据的一激活动作，从所述3D体积数据获取一当前的活动3D体积数据集合；(103)基于所述当前的活动3D体积数据集合更新多个活动3D体积数据集合，所述多个活动3D体积数据集合从所述3D体积数据被获取；(104)基于所述多个被更新的活动3D体积数据集合构建一表面；及(105)基于所述表面仿真所述真实世界场景的一部分的一变形，所述真实世界场景的所述部分对应于所述多个被更新的活动3D体积数据集合。此外，本公开还提供一电子装置及一存储介质。

  发布时间：2022-10-24 10:20:54

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• 用于温度控制组件的独立的热腔室 公开日期：2023-11-24 公开号：CN114945891A 申请号：CN202080092204.6
  PCT发明 用于温度控制组件的独立的热腔室

  • 申请号：CN202080092204.6
  • 公开号：CN114945891A
  • 公开日期：2023-11-24
  • 申请人：美光科技公司

  一种热腔室包含多个侧部，例如背侧、前侧、第一端、第二端、顶侧和底侧。电子电路板可调整地安装到所述底侧且定位于所述热腔室的所述底侧上方。在闭合位置中，所述多个侧部形成围封腔室。所述顶侧包含沿着水平轴定向的一或多个端口。所述一或多个端口中的每一个包含暴露所述围封腔室的顶侧开放区域。所述一或多个端口中的每一个被配置成接收温度控制组件，所述温度控制组件局部地传递热能进出耦合到所述电子电路板且定位于所述电子电路板上方的电子系统的多个电子装置。

  发布时间：2022-10-24 10:20:56

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• 用于数字图像的噪声合成 公开日期：2025-08-19 公开号：CN114945944A 申请号：CN202080092488.9
  PCT发明 用于数字图像的噪声合成

  • 申请号：CN202080092488.9
  • 公开号：CN114945944A
  • 公开日期：2025-08-19
  • 申请人：杜比实验室特许公司

  用于对合成数字图像的噪声的问题提供基于软件和硬件的解决方案的装置和方法。根据一个方面，生成概率图像并且将噪声块随机放在所述概率图像中的位置处，从而创建合成的噪声图像，其中，所述位置具有与阈值准则作比较的概率值。实施例包括生成合成的胶片颗粒图像以及合成的数字相机噪声图像。

  发布时间：2022-10-24 10:21:05

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• 执行混洗归约操作的方法、系统和存储介质 公开日期：2025-03-14 公开号：CN114945902A 申请号：CN202080092843.2
  PCT发明 执行混洗归约操作的方法、系统和存储介质

  • 申请号：CN202080092843.2
  • 公开号：CN114945902A
  • 公开日期：2025-03-14
  • 申请人：华为技术有限公司

  混洗归约操作接收由不同映射任务排序和写入的文件作为输入，从每个输入文件获取批次数据，将批次数据合并和排序以形成大的统一的数据段。对统一的数据段应用混洗归约操作以产生输出数据。混洗归约操作包括提供显著小于输入数据量的输出数据量的可交换归约操作。输出数据被写入到存储器。对不同批次的数据重复该过程，直到来自每个输入文件中的数据被完全消耗并且输出数据已完全形成。混洗归约操作大大减少了混洗操作中需要由归约任务读取的数据大小，因此显著降低了输入/输出开销和总执行时间。

  发布时间：2022-10-24 10:21:16

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• 基于虹膜大小估计深度 公开日期：2025-05-06 公开号：CN114945943A 申请号：CN202080093126.1
  PCT发明 基于虹膜大小估计深度

  • 申请号：CN202080093126.1
  • 公开号：CN114945943A
  • 公开日期：2025-05-06
  • 申请人：谷歌有限责任公司

  示例实施例涉及基于虹膜大小来估计深度信息。计算系统可以获得描绘人的图像，并基于人的面部的特征来确定该面部的面部网格。在一些情况下，面部网格包括面部标志和眼睛标志的组合。因此，计算系统可以基于面部网格的眼睛标志来估计眼睛的虹膜像素尺寸，并且基于虹膜像素尺寸、平均值虹膜尺寸和相机的固有矩阵来估计面部的眼睛相对于相机的距离。计算系统可以基于估计的距离进一步修改图像。

  发布时间：2022-10-24 10:21:28

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• 用于执行安全应用进程的基于进程的虚拟化系统 公开日期：2025-06-06 公开号：CN114945900A 申请号：CN202080093368.0
  PCT发明 用于执行安全应用进程的基于进程的虚拟化系统

  • 申请号：CN202080093368.0
  • 公开号：CN114945900A
  • 公开日期：2025-06-06
  • 申请人：国际商业机器公司

  本公开涉及一种包括数据处理单元的基于进程的虚拟化系统。该系统包括计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质的第一存储器组件被配置用于由OS、安全应用、非安全应用和固件访问，并且，计算机可读存储介质的第二存储器组件被配置用于由固件而不是由OS和非安全应用访问。数据处理单元被配置为在使用OS来执行非安全应用进程的第一操作模式下操作，并且在使用固件来执行安全应用的第二操作模式下操作，从而使用第二存储器组件来执行应用代码。

  发布时间：2022-10-24 10:21:37

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• 用于根据可配置模块的医学机器人生成的机器学习网络 公开日期：2025-07-18 公开号：CN114945925A 申请号：CN202080094041.5
  PCT发明 用于根据可配置模块的医学机器人生成的机器学习网络

  • 申请号：CN202080094041.5
  • 公开号：CN114945925A
  • 公开日期：2025-07-18
  • 申请人：西门子医疗股份公司

  一种生成对抗网络（GAN）（21、24）或任何其他生成建模技术被用于学习（12）在给定性能、操作、安全性或任何其他规范的情况下如何生成（68）最优机器人系统。例如，可以相对于解剖结构对规范进行建模（65），以确认基于解剖结构的约束或另一个任务特定的约束的满足。训练（12）机器学习系统（例如，神经网络）以将给定规范转化成机器人配置。该网络可以将任务特定的规范转换成进入机器人系统中的机器人模块的一个或多个配置。用户可以录入（67）对性能的改变，以便使该网络估计（62）适当的配置。可以通过另一个机器学习系统（例如，神经网络）将配置转换（64）成所估计的性能，从而允许相对于解剖结构（诸如，基于医学成像的解剖结构）对操作进行建模（65）。可以组装（69）和使用满足来自该建模（65）的约束的配置。

  发布时间：2022-10-24 10:21:44

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