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文字说明：

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）

检索规则说明：

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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文献类型

206 篇 专利
1 篇 期刊文献

馆藏范围

207 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 经济学
- 1 篇 应用经济学

主题

1 篇 newton算法
1 篇 sw模型
1 篇 模型规模
1 篇 压缩不动点算法

机构

7 篇 国家电网公司
6 篇 杭州电子科技大学
6 篇 浙江大学
5 篇 清华大学
4 篇 苏州浪潮智能科技...
4 篇 北京百度网讯科技...
4 篇 国网安徽省电力有...
4 篇 国网智能电网研究...
4 篇 北京字跳网络技术...
4 篇 国网安徽省电力公...
3 篇 国网安徽省电力有...
3 篇 西安交通大学
3 篇 国网重庆市电力公...
3 篇 哈尔滨工业大学
3 篇 中国第一汽车股份...
3 篇 中山大学
2 篇 久瓴数字智能科技...
2 篇 东南大学
2 篇 桂林电子科技大学
2 篇 oppo广东移动通信...

作者

4 篇 吴捷
4 篇 陈涛
4 篇 韩丛达
4 篇 杨越
4 篇 周建军
4 篇 安婷
4 篇 庞辉
4 篇 吴亚楠
4 篇 杨杰
3 篇 暴宇健
3 篇 娄伟
3 篇 孔明
3 篇 徐飞
3 篇 阎发友
3 篇 李云丰
3 篇 张征凯
3 篇 戚振彪
3 篇 王则昊
3 篇 孙丹枫
3 篇 王明

语言

207 篇 中文

检索条件"主题词=模型规模"

共 207 条记录，以下是81-90 订阅

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详细简洁

排序：

一种电力物联网电力负荷预测方法

一种电力物联网电力负荷预测方法

引用

作者：朱红周冬旭刘少君孙凯钱欣朱正谊杨林青 210019 江苏省南京市建邺区奥体大街1号

一种电力物联网电力负荷预测方法，电力物联网在不同片区设有子服务器用于边缘计算，构建轻量化电力负荷预测模型，所述轻量化电力负荷预测模型适用于边缘计算中的边缘服务器计算资源，实现在边缘计算中完成电力物联网电力负荷预测。本... 详细信息

标准号: CN117200190A

一种电力物联网电力负荷预测方法，电力物联网在不同片区设有子服务器用于边缘计算，构建轻量化电力负荷预测模型，所述轻量化电力负荷预测模型适用于边缘计算中的边缘服务器计算资源，实现在边缘计算中完成电力物联网电力负荷预测。本发明根据历史用电数据并针对其特点构建深度学习预测模型实现精准的负荷预测，同时尽可能地缩减模型规模，轻量化模型，使其便于部署到电力企业在各个片区设置的边缘服务器上，以各个片区为单位预测该片区未来的用电量，避免各个片区用电数据全部上传云端带来的不便，减轻云端计算压力。

关键词：电力负荷预测片区轻量化物联网边缘服务器云端构建历史用电数据电力企业负荷预测计算资源模型规模用电数据预测模型子服务器用电量上传预测部署学习

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基于小语言模型的多种任务下的语料扩充方法及装置

基于小语言模型的多种任务下的语料扩充方法及装置

引用

作者：汪骞暴宇健王芳 518054 广东省深圳市南山区粤海街道海珠社区滨海大道3369号有线信息传输大厦25F2504

本申请涉及文本处理技术领域，提供了一种基于小语言模型的多种任务下的语料扩充方法及装置。该方法包括：获取大语言模型和小语言模型，大语言模型的模型规模大于小语言模型的模型规模；基于自回归语言任务分别对大语言模型和小语言模... 详细信息

标准号: CN116595130A

本申请涉及文本处理技术领域，提供了一种基于小语言模型的多种任务下的语料扩充方法及装置。该方法包括：获取大语言模型和小语言模型，大语言模型的模型规模大于小语言模型的模型规模；基于自回归语言任务分别对大语言模型和小语言模型进行预训练；基于多种自然语言任务对预训练后的大语言模型进行多任务训练；将多任务训练后的大语言模型作为教师模型，将预训练后的小语言模型作为学生模型，进行从教师模型到学生模型的知识蒸馏；通过知识蒸馏后的小语言模型以上下文学习的方法进行多种自然语言任务下的语料扩充。采用上述技术手段，解决现有技术中，利用模型进行数据增强，产生的数据质量差，且只能进行一种自然语言任务下的数据增强的问题。

关键词：语言模型自然语言模型规模数据增强学生模型蒸馏语料技术手段文本处理质量差自回归教师申请语言学习

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数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质

数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质

引用

作者：张环宇 523860 广东省东莞市长安镇乌沙海滨路18号

本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法包括：获取待压缩模型，所述待压缩模型包括多个网络层；获取所述待压缩模型的每个网络层对应的量化比特位，所述量化比特位为基于网络层在前向推理时的模拟... 详细信息

标准号: CN116306879A

本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法包括：获取待压缩模型，所述待压缩模型包括多个网络层；获取所述待压缩模型的每个网络层对应的量化比特位，所述量化比特位为基于网络层在前向推理时的模拟功率确定；将所述待压缩模型划分为块结构，所述块结构包括至少一个所述网络层；基于所述对应的量化比特位对所述块结构中的部分参数做量化感知训练，并根据损失函数对所述块结构中的剩余部分参数进行调整更新，以确保所述待压缩模型的推理精度。本方法实现了在保证模型推理精度在合理范围内的情况下减小模型规模，进而减少内存占用以及功耗。

关键词：块结构网络层量化比特位压缩推理存储介质电子设备感知训练模拟功率模型规模内存占用损失函数数据处理功耗减小前向量化更新申请保证

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用于轻量化部署的剪枝式图像压缩感知方法及系统

用于轻量化部署的剪枝式图像压缩感知方法及系统

引用

作者：陈勇勇孔笑宇何震宇 518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区

本发明涉及用于轻量化部署的剪枝式图像压缩感知方法及系统。其中的方法包括：获取预览图像和与预览图像关联的采样值，将预览图像输入到基于投影梯度算法和深度神经网络的图像压缩感知模型中以计算输出重建图像，其中，深度神经网络包... 详细信息

标准号: CN115797477A

本发明涉及用于轻量化部署的剪枝式图像压缩感知方法及系统。其中的方法包括：获取预览图像和与预览图像关联的采样值，将预览图像输入到基于投影梯度算法和深度神经网络的图像压缩感知模型中以计算输出重建图像，其中，深度神经网络包括:用于特征提取的提取层组、用于图像重建的重建层组和设置有两者之间的第三卷积层，进行模型迭代训练时对图像压缩感知模型进行剪枝操作以获得理想压缩比例。本发明使用模型剪枝的方法对深度展开式网络进行模型规模的压缩，使其在计算复杂度和模型规模上达到轻量化部署需求同时保持良好的图像重建质量，并将其部署到移动端设备上，实现了图像的快速采样、信号传递以及节约存储。

关键词：图像压缩预览图像剪枝感知模型规模神经网络图像重建轻量化采样部署计算复杂度移动端设备压缩迭代训练特征提取投影梯度信号传递重建图像提取层展开式卷积算法存储图像关联输出节约重建网络

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一种基于深度学习的特定目标唇语识别方法

一种基于深度学习的特定目标唇语识别方法

引用

作者：柴松田涛领公岷靳婷汪立伟 610041 四川省成都市武侯区一环路南四段16号

本发明公开了一种基于深度学习的特定目标唇语识别方法，包括以下步骤：制定唇语识别数据集，包括大型通用数据集和小样本特定目标数据集；采用Swin‑transformer网络和transformer网络构建唇语识别基础模型；利用大型通用数据集对唇语... 详细信息

标准号: CN116469153A

本发明公开了一种基于深度学习的特定目标唇语识别方法，包括以下步骤：制定唇语识别数据集，包括大型通用数据集和小样本特定目标数据集；采用Swin‑transformer网络和transformer网络构建唇语识别基础模型；利用大型通用数据集对唇语识别基础模型进行训练，输出第一大概率标签序列；采用对抗域适应的方法，构建特定目标唇语识别模型；利用小样本特定目标数据集和部分大型通用数据集对特定目标唇语识别模型进行训练，输出第二大概率标签序列；对特定目标唇语识别模型进行测试。本发明解决了目前唇语识别方法使用的模型规模较大、训练代价较大、识别准确率易受模型规模影响以及目前缺少特定目标的唇语识别方法的问题。

关键词：唇语识别通用数据概率标签基础模型模型规模目标数据小样本方法使用网络构建输出数据集准确率构建测试对抗网络学习制定

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一种面向多模态深度学习模型的快速协同推断方法

一种面向多模态深度学习模型的快速协同推断方法

引用

作者：肖亮王楚璇刘钰吕泽芳 361005 福建省厦门市思明区思明南路422号

一种面向多模态深度学习模型的快速协同推断方法，涉及多模态深度学习模型。针对现有技术存在的面向计算密集性应用的异构多模态深度学习网络在资源紧缺的移动设备上部署时的高延迟和高能耗等问题，提供一种面向多模态深度学习模型的快... 详细信息

标准号: CN116911362A

一种面向多模态深度学习模型的快速协同推断方法，涉及多模态深度学习模型。针对现有技术存在的面向计算密集性应用的异构多模态深度学习网络在资源紧缺的移动设备上部署时的高延迟和高能耗等问题，提供一种面向多模态深度学习模型的快速协同推断方法，利用强化学习算法动态优化无线移动边缘网络中多模态深度学习模型服务移动设备的协同推断策略。该策略适应计算密集型多模态深度学习应用具有多个异构特征编码器的特点，能在不显著降低推断质量的前提下，减少基于深度学习的多模态推断服务的时延和总体能耗。动态选择多模态深度学习模型各个特征编码器的分割点和深度学习模型规模，提高多模态深度学习模型推断的速度和能效。

关键词：多模态推断学习协同强化学习算法计算密集型计算密集性特征编码器边缘网络动态选择动态优化服务移动模型规模模型推断无线移动移动设备异构特征编码器分割点能效时延异构能耗延迟应用部署网络服务

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一种基于子结构的整车降维模型平台构建方法

一种基于子结构的整车降维模型平台构建方法

引用

作者：李赫于保君肖永富 130011 吉林省长春市长春汽车经济技术开发区新红旗大街1号

本发明公开了一种基于子结构的整车降维模型平台构建方法，属于有限元仿真技术领域，包括设计阶段、首轮样机验证阶段及详细设计与验证阶段；设计阶段具体包括整车模型拆分、部件网格粗划分、部件模态分析、整车模型组装、粗网格整车模... 详细信息

标准号: CN115600314A

本发明公开了一种基于子结构的整车降维模型平台构建方法，属于有限元仿真技术领域，包括设计阶段、首轮样机验证阶段及详细设计与验证阶段；设计阶段具体包括整车模型拆分、部件网格粗划分、部件模态分析、整车模型组装、粗网格整车模型的工况分析及针对结构薄弱环节的初步改进；首轮样机验证阶段具体包括部件模态试验对标、部件子结构生成、整车模态试验对标及整车子结构组装；所述详细设计与验证阶段具体包括目标部件网格精细划分、目标部件模型整车子结构模型替换与组装及目标部件详细工况仿真验证。该构建方法的仿真分析结果能够充分精确反映实际的应力状态和结构弱点；同时，能够有效控制模型规模，使得仿真计算可操作性强。

关键词：整车目标部件整车模型子结构验证组装模态试验设计阶段网格构建首轮样机仿真分析结果子结构模型薄弱环节仿真技术仿真计算仿真验证工况分析结构弱点模态分析模型规模模型平台应力状态有效控制粗网格降维替换精细改进

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一种基于重编码的文本识别模型压缩方法及系统

一种基于重编码的文本识别模型压缩方法及系统

引用

作者：吴婷婷陈德意黄裕锟高志鹏赵建强 361000 福建省厦门市软件园二期观日路12号102-402单元

本发明提出了一种基于重编码的文本识别模型压缩方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、获取并整理原始样本，使用原始样本对第一文本识别模型进行训练；S2、对训练好的第一文本识别模型进行知识蒸馏，获得压缩后的第二文本识别模型；S3... 详细信息

标准号: CN116029366A

本发明提出了一种基于重编码的文本识别模型压缩方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、获取并整理原始样本，使用原始样本对第一文本识别模型进行训练；S2、对训练好的第一文本识别模型进行知识蒸馏，获得压缩后的第二文本识别模型；S3、保留第二文本识别模型的主干网络，重新搭建第二文本识别模型的分类层，获得第三文本识别模型；以及S4、对原始样本进行重新标注处理，获得待测样本，使用待测样本对第三文本识别模型进行训练，并且对训练好的第三文本识别模型进行网络性能验证。该方法能够对大字库模型进行充分压缩，避免对模型识别精度带来明显影响，提升模型推理速度，减小模型规模，使模型充分满足实际业务场景需求。

关键词：文本识别原始样本待测样本模型规模模型识别模型压缩实际业务网络性能主干网络压缩蒸馏大字库重编码减小推理标注验证场景分类保留

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一种基于深度神经网络的单通道语音回声消除方法和装置

一种基于深度神经网络的单通道语音回声消除方法和装置

引用

作者：杨亮顾骋赵元军 100010 北京市东城区青龙胡同甲1号、3号2幢2层203-35室

本发明公开了一种基于深度神经网络的单通道语音回声消除方法和装置，所述方法包括：分别计算获得近端和远端频域信号并提取信号特征；对频域信号特征进行拼接后输入至编码框架，编码框架包括3层二维卷积层，以及位于每层二维卷积层后... 详细信息

标准号: CN115565543B

本发明公开了一种基于深度神经网络的单通道语音回声消除方法和装置，所述方法包括：分别计算获得近端和远端频域信号并提取信号特征；对频域信号特征进行拼接后输入至编码框架，编码框架包括3层二维卷积层，以及位于每层二维卷积层后的批正则化层和PReLU层；将编码框架输出的信号特征依次输入1层频率GRU层和1层时间GRU层；将时间GRU层输出的信号特征输入解码框架；对解码框架输出结果进行优化计算后输出语音时域信号。本发明利用编码‑解码框架和时频特征的频点间相关性，模型规模小、参数量少、性能消耗低，达到了较好的回声抑制效果。

关键词：编码框架解码二维卷积频域信号信号特征单通道语音方法和装置回声消除回声抑制模型规模神经网络时域信号输出结果输出语音输入解码提取信号性能消耗优化计算输出正则化近端频点时频远端拼接

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基于知识蒸馏的不良场景识别方法及系统及设备

基于知识蒸馏的不良场景识别方法及系统及设备

引用

作者：刘欢何子豪罗敏楠郑庆华张驰刘炉林 710049 陕西省西安市咸宁西路28号

基于知识蒸馏的不良场景识别方法及系统及设备，包括以下步骤：步骤1，不良场景图片采集及数据集构建步骤2，不平衡数据增强操作步骤3，不良场景图片识别模型建立；步骤4，模型规模压缩及吞吐率提升；步骤5，不良场景图片识别：对于需... 详细信息

标准号: CN114708467B

基于知识蒸馏的不良场景识别方法及系统及设备，包括以下步骤：步骤1，不良场景图片采集及数据集构建步骤2，不平衡数据增强操作步骤3，不良场景图片识别模型建立；步骤4，模型规模压缩及吞吐率提升；步骤5，不良场景图片识别：对于需要识别的图片p，在预处理后，输入到步骤4中训练好的识别模型中，判断其是否是不良场景的图片。本发明利用数据增强、分设权重等方式处理数据不平衡问题，基于图像特征信息提取提高模型对不同不良场景图片类别的识别能力，并基于知识蒸馏提高模型的吞吐率，具有信息挖掘充分、性能稳健、识别效率高等优点，使得本发明较其他不良场景识别的方法具有明显的优势。

关键词：场景图片场景识别数据增强蒸馏吞吐率预处理方式处理数据图像特征信息系统及设备模型规模模型建立信息挖掘数据集构建权重分设采集场景压缩图片

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