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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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22 篇 专利

馆藏范围

22 篇 电子文献
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机构

3 篇 上海交通大学
2 篇 重庆交通大学
2 篇 中国人民解放军海...
2 篇 厦门快商通信息技...
2 篇 广东技术师范大学
1 篇 浪潮云信息技术有...
1 篇 上海算法创新研究...
1 篇 中国地质大学
1 篇 南京逸智网络空间...
1 篇 重庆邮电大学
1 篇 西安电子科技大学
1 篇 浪潮云信息技术股...
1 篇 长威信息科技发展...
1 篇 重庆亚德科技股份...
1 篇 重庆长安汽车股份...
1 篇 广西电网有限责任...

作者

2 篇 过敏意
2 篇 杨建喜
2 篇 肖龙源
2 篇 张露伊
2 篇 褚骁庚
2 篇 戴青云
2 篇 蔡振华
2 篇 陈全
2 篇 王桂平
2 篇 李稀敏
2 篇 林宗祥
2 篇 沈耀
2 篇 谭玉坤
2 篇 姚斌
2 篇 李韧
2 篇 李亚
2 篇 聂俊峰
2 篇 陈行军
2 篇 刘晓葳
2 篇 隋金坪

语言

22 篇 中文

检索条件"主题词=推理引擎模块"

共 22 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于知识推理的智能驾驶场景认知方法及系统

基于知识推理的智能驾驶场景认知方法及系统

引用

作者：袁宁 400020 重庆市江北区建新东路260号

本发明公开了一种基于知识推理的智能驾驶场景认知方法，车辆的传感数据语义化模块对接收到的车辆传感器探测到的道路环境数据进行语义化转换，推理引擎模块根据接收到的语义化转换的数据，以及预先设置的场景知识库模块输出的信息，进... 详细信息

标准号: CN114898316A

本发明公开了一种基于知识推理的智能驾驶场景认知方法，车辆的传感数据语义化模块对接收到的车辆传感器探测到的道路环境数据进行语义化转换，推理引擎模块根据接收到的语义化转换的数据，以及预先设置的场景知识库模块输出的信息，进行逻辑运算并输入场景语义化模块；场景语义化模块对推理引擎模块推理出来的场景和传感数据语义化模块进行语义化后的传感数据进行重新语义化。本发明通过传感数据语义化的语义化转化处理，以及推理引擎的推理处理，在场景语义化模块中，对推理出来的场景结合语义化后的传感数据对数据重新语义化，形成固定格式的语义，该固定格式的语义输入车辆后端的决策规划模块，进行车辆加减速度或车辆转向的规划判断等。

关键词：语义化传感数据推理场景语义推理引擎模块语义化模块语义固定格式道路环境数据车辆传感器知识库模块场景场景结合场景认知车辆转向决策规划逻辑运算推理引擎预先设置智能驾驶转换加减探测输出转化规划

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基于弹性批处理的推理引擎系统、方法及电子设备

基于弹性批处理的推理引擎系统、方法及电子设备

引用

作者：陈全过敏意崔炜皞沈耀姚斌 200240 上海市闵行区东川路800号

本发明提供一种基于弹性批处理的推理引擎系统、方法及电子设备，所述基于弹性批处理的推理引擎方法包括：获取用户输入的待推理请求数据；获取最大并行批处理数量和待推理请求的数量；根据所述最大并行批处理数量和所述待推理请求的数... 详细信息

标准号: CN110837419B

本发明提供一种基于弹性批处理的推理引擎系统、方法及电子设备，所述基于弹性批处理的推理引擎方法包括：获取用户输入的待推理请求数据；获取最大并行批处理数量和待推理请求的数量；根据所述最大并行批处理数量和所述待推理请求的数量将所述待处理推理请求数据按需组织成为合适批处理大小的批处理数据，并唤醒深度神经网络推理引擎模块中与所述批处理数据的大小对应的子引擎，由所述子引擎处理所述待处理推理请求。本发明在无需增加硬件设备包括图形处理器等的前提下，极大化引擎系统的响应延迟速度和吞吐量。

关键词：批处理推理请求数据推理引擎子引擎并行推理引擎模块图形处理器电子设备神经网络响应延迟引擎系统硬件设备吞吐量唤醒

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一种基于知识图谱的智能频谱管理系统

一种基于知识图谱的智能频谱管理系统

引用

作者：申滨李月 400065 重庆市南岸区崇文路2号

本发明涉及一种基于知识图谱的智能频谱管理系统，其特征在于，包括接收器模块、数据库模块、图谱构建模块、推理引擎模块和智能频谱管理模块；所述接收器模块，用于获取无线频谱数据；所述数据库模块，用于存储和管理频谱数据；所述图... 详细信息

标准号: CN118171731A

本发明涉及一种基于知识图谱的智能频谱管理系统，其特征在于，包括接收器模块、数据库模块、图谱构建模块、推理引擎模块和智能频谱管理模块；所述接收器模块，用于获取无线频谱数据；所述数据库模块，用于存储和管理频谱数据；所述图谱构建模块，用于构建知识图谱，其中所述知识图谱包括结构化数据和非结构化数据；所述推理引擎模块，用于从知识图谱中提取信息、进行推理，并生成相应的频谱管理决策；所述智能频谱管理模块，用于执行频谱管理决策，包括频谱分配、规划、监测、干扰检测和决策执行等。发明通过多模块协同工作，实现了智能频谱管理系统的全面优化。系统利用知识图谱推理功能，快速分析频谱资源利用情况，并智能化地做出相应决策，提升了频谱管理的精确性和智能化水平。同时，结构化数据处理器和非结构化数据处理器的配合，为知识图谱的构建提供了全面而准确的数据支持，进一步增强了系统的性能和可靠性。

关键词：频谱管理图谱智能非结构化数据频谱管理系统推理引擎模块接收器模块结构化数据数据库模块图谱构建智能化处理器构建推理决策存储和管理干扰检测决策执行快速分析频谱分配频谱数据频谱资源数据支持提取信息无线频谱系统利用多模块协同监测配合优化规划

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一种模糊逻辑全硬件计算电路及其设计方法

一种模糊逻辑全硬件计算电路及其设计方法

引用

作者：李亚纪少军戴青云 510665 广东省广州市天河区中山大道西293号

本发明公开了一种模糊逻辑全硬件计算电路及其设计方法，包括：通过忆阻器构建模糊化模块，根据忆阻矩阵结构获取隶属函数，通过隶属函数进行模糊化处理，输出隶属度；构建模糊规则库模块，将隶属度作为模糊规则库模块的输入，获取模糊... 详细信息

标准号: CN115857871B

本发明公开了一种模糊逻辑全硬件计算电路及其设计方法，包括：通过忆阻器构建模糊化模块，根据忆阻矩阵结构获取隶属函数，通过隶属函数进行模糊化处理，输出隶属度；构建模糊规则库模块，将隶属度作为模糊规则库模块的输入，获取模糊规则及规则权重；通过推理引擎模块将所述规则转化为模糊集之间的映射关系，根据后件关系调节获取使得忆阻模糊逻辑系统的精度达到最高，仿真输出模糊逻辑全硬件计算电路。本发明提出忆阻模糊逻辑电路实现大规模并行计算，具有低功耗、高容错、高度并行性等鲜明优势，解决现有忆阻模糊逻辑电路软件运算速度慢和无法实现全并行编程的问题。

关键词：模糊逻辑电路模糊规则库计算电路隶属函数模糊逻辑隶属度全硬件构建模糊逻辑系统推理引擎模块大规模并行模糊化处理模糊化模块并行编程仿真输出后件关系矩阵结构模糊规则软件运算映射关系并行性低功耗模糊集忆阻器权重输出转化

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一种基于海思嵌入式平台的教学录播导播系统和方法

一种基于海思嵌入式平台的教学录播导播系统和方法

引用

作者：张俊华黄可征王鹏袁庆丰 210012 江苏省南京市雨花台区大周路34号科创城B3栋第8层及第7层702、703室

本发明公开了一种基于海思嵌入式平台的教学录播导播系统，包括学生摄像头、教师摄像头、视频输入模块、视频处理子系统、第一通道、第二通道和第三通道、神经网络推理引擎模块、视频图形子系统和视频输出模块；如果学生座位区或者教师... 详细信息

标准号: CN115460379A

本发明公开了一种基于海思嵌入式平台的教学录播导播系统，包括学生摄像头、教师摄像头、视频输入模块、视频处理子系统、第一通道、第二通道和第三通道、神经网络推理引擎模块、视频图形子系统和视频输出模块；如果学生座位区或者教师教学区的实时缩略图像数据中存在目标行为对象，视频图形子系统计算得到所有目标框的最小公共外接矩形，将第二通道中的学生座位区或者教师教学区的实时图像数据的最小公共外接矩形中的图像截取后放大至原始图像像素，发送至视频输出模块。本发明具有鲁棒性强、适用的范围广、检测速度快、精度高、安装部署简单、系统成本低等优点。

关键词：公共外接矩形视频输出模块教师教学视频图形学生座位视频处理子系统实时图像数据视频输入模块缩略图像数据推理引擎模块教师摄像头嵌入式平台学生摄像头导播系统教学录播目标行为神经网络图像截取系统成本原始图像鲁棒性目标框像素放大发送检测部署

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一种模糊逻辑全硬件计算电路及其设计方法

一种模糊逻辑全硬件计算电路及其设计方法

引用

作者：李亚纪少军戴青云 510665 广东省广州市天河区中山大道西293号

标准号: CN115857871A

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一种基于Kubernetes边缘计算集群的遥感图像目标检测方法和系统

一种基于Kubernetes边缘计算集群的遥感图像目标检测方法和系统

引用

作者：熊奇陈都刘佳张旭斌 430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号

本发明公开一种基于Kubernetes边缘计算集群的遥感图像目标检测方法和系统，包括：边缘集群搭建模块，利用Kubernetes容器编排和管理平台搭建边缘计算集群环境；轻量化遥感图像目标检测模型构建模块，在YOLOv5的基础上，基于强化学习的... 详细信息

标准号: CN117132890A

本发明公开一种基于Kubernetes边缘计算集群的遥感图像目标检测方法和系统，包括：边缘集群搭建模块，利用Kubernetes容器编排和管理平台搭建边缘计算集群环境；轻量化遥感图像目标检测模型构建模块，在YOLOv5的基础上，基于强化学习的自动化模型剪枝方法，构建轻量化遥感图像目标检测模型；遥感图像目标检测模型推理引擎模块，使用TensorRT生成模型序列化引擎；遥感图像目标检测模型镜像模块，将应用程序及其依赖项构建容器镜像，并将镜像部署在Kubernetes边缘计算集群；遥感图像目标检测模型运行模块，利用Kubernetes边缘计算集群提供的命令执行目标检测。本发明的方案，能在边缘计算集群进行遥感图像目标检测，降低数据传输和处理延迟，提高部署和运行效率，支持快速响应和实时决策。

关键词：目标检测遥感图像计算集群轻量化构建模型构建模块模型运行模块推理引擎模块序列化引擎自动化模型处理延迟管理平台镜像模块快速响应命令执行强化学习生成模型实时决策数据传输应用程序运行效率依赖项剪枝集群部署编排

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一种面向深度学习模型的端到端图片推理系统

一种面向深度学习模型的端到端图片推理系统

引用

作者：李晗刘琛杨镇铭安晓博尹萍 250100 山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园S01号楼

本发明公开了一种面向深度学习模型的端到端图片推理系统，属于深度学习技术领域。本发明的面向深度学习模型的端到端图片推理系统包括图片解码模块、图片预处理模块、多级推理引擎模块和数据输出模块：图片解码模块将图片解码成同一格... 详细信息

标准号: CN112581353A

本发明公开了一种面向深度学习模型的端到端图片推理系统，属于深度学习技术领域。本发明的面向深度学习模型的端到端图片推理系统包括图片解码模块、图片预处理模块、多级推理引擎模块和数据输出模块：图片解码模块将图片解码成同一格式，完成解码后的图片以指针形式保存在服务器存储器的内存中；图片预处理模块为将完成图像解码后，将多线程处理的图片按批进行标准化操作；多级推理引擎模块对图片中的信息进行分析，在各级推理引擎模块间进行数据传输时，传递内存指针；数据输出模块为在完成图片解析后，对结果进行展示、发送或保存。该发明的面向深度学习模型的端到端图片推理系统可以减少开发工作量，具有很好的推广应用价值。

关键词：推理引擎模块推理系统端到端图片数据输出模块图片解码模块预处理模块学习服务器存储器多线程处理解码内存指针数据传输图片解码图片解析图像解码指针形式保存内存工作量标准化发送传递展示分析开发

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一种模型应用部署系统及方法

一种模型应用部署系统及方法

引用

作者：汤泽云张子菡唐波蔺泽浩熊飞宇 200000 上海市浦东新区申港街道银兰路28号港城广场一街坊10号楼101室

本发明公开了一种模型应用部署系统，包括：一个或多个推理引擎模块，用于执行模型推理任务，生成模型推理结果；一个控制器模块，用于管理和调度推理引擎模块。本发明提供了统一的管理和调度平台，可以对不同类型的模型进行统一的管理... 详细信息

标准号: CN118034712A

本发明公开了一种模型应用部署系统，包括：一个或多个推理引擎模块，用于执行模型推理任务，生成模型推理结果；一个控制器模块，用于管理和调度推理引擎模块。本发明提供了统一的管理和调度平台，可以对不同类型的模型进行统一的管理和调度，提高管理效率和资源利用率。支持多类型模型的统一管理，降低管理复杂度和维护成本。支持多实例的部署和个性化的负载均衡，提高资源利用率和推理性能。本发明不仅解决了现有技术中存在的推理框架碎片化、多类型模型管理困难和负载均衡不足等问题，而且提供了一种高效、统一、个性化的大型语言模型应用部署系统及方法，具有较强的实用性和创新性。

关键词：推理引擎模块资源利用率负载均衡多类型推理个性化调度控制器模块管理部署系统调度平台管理效率模型管理模型应用生成模型统一管理推理结果推理框架应用部署语言模型创新性复杂度碎片化统一部署维护

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一种基于混合粒度事件的海战推理方法

一种基于混合粒度事件的海战推理方法

引用

作者：陈行军聂俊峰褚骁庚林宗祥隋金坪 116018 辽宁省大连市中山区解放路667号

本发明公开了一种基于混合粒度事件的海战推理方法，包括根据战事知识库的知识数据确定本体的领域和应用的范围中的重要术语与概念词；并根据重要术语与概念词建立词汇列表；根据词汇列表定义本体类及类的层次，确定类之间的父子关系与... 详细信息

标准号: CN116933878A

本发明公开了一种基于混合粒度事件的海战推理方法，包括根据战事知识库的知识数据确定本体的领域和应用的范围中的重要术语与概念词；并根据重要术语与概念词建立词汇列表；根据词汇列表定义本体类及类的层次，确定类之间的父子关系与并列关系；并定义类的属性及属性约束，获取海战场作战事件本体模型；通过海战场作战事件本体模型对海战场混合粒度作战信息实施例化，获取多个海战场作战事件并存储在战法规则知识库；根据BN推理引擎模块对获取各海战场作战事件进行推理，获取下一时刻执行的海战场作战事件。便于描述海战场作战的关键事件，语义要素以及事件之间的关系，大大提高了通过军事领域知识分析与指挥员决策知识对海战场任务的推演的效率。

关键词：战场作战混合粒度事件本体重要术语概念词推理词汇知识库推理引擎模块规则知识库并列关系父子关系关键事件决策知识军事领域属性约束信息实施语义要素知识分析知识数据推演例化海战存储应用

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