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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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1,791 篇 专利
527 篇 期刊文献
372 篇 学位论文
70 篇 会议
2 篇 成果

馆藏范围

2,762 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

872 篇 工学
- 549 篇 计算机科学与技术...
- 498 篇 软件工程
- 126 篇 机械工程
- 63 篇 建筑学
- 50 篇 土木工程
- 43 篇 控制科学与工程
- 34 篇 仪器科学与技术
- 32 篇 电气工程
- 32 篇 交通运输工程
- 20 篇 航空宇航科学与技...
- 19 篇 地质资源与地质工...
- 17 篇 测绘科学与技术
- 17 篇 船舶与海洋工程
- 15 篇 信息与通信工程
- 13 篇 电子科学与技术（可...
- 10 篇 材料科学与工程（可...
- 8 篇 核科学与技术
- 6 篇 动力工程及工程热...
- 6 篇 水利工程
- 5 篇 兵器科学与技术
80 篇 管理学
- 75 篇 管理科学与工程(可...
- 5 篇 工商管理
60 篇 理学
- 23 篇 系统科学
- 21 篇 数学
- 15 篇 地理学
33 篇 教育学
- 33 篇 教育学
19 篇 艺术学
- 19 篇 设计学（可授艺术学...
10 篇 经济学
- 9 篇 应用经济学
8 篇 农学
5 篇 军事学
3 篇 哲学
3 篇 医学
1 篇 文学
1 篇 历史学

主题

971 篇 模型转换
74 篇 模型驱动架构
73 篇 mda
44 篇 元模型
40 篇 uml
31 篇 平台无关模型
30 篇 模型驱动开发
27 篇 统一建模语言
27 篇 模型驱动
25 篇 模型驱动体系结构
25 篇 平台相关模型
24 篇 aadl
21 篇 软件开发
19 篇 bim
17 篇 建模
16 篇 本体
16 篇 代码生成
15 篇 sysml
14 篇 形式化验证
14 篇 仿真

机构

98 篇 南京航空航天大学
54 篇 北京航空航天大学
52 篇 清华大学
50 篇 西北工业大学
47 篇 南京大学
46 篇 浙江大学
44 篇 西安电子科技大学
38 篇 华东师范大学
34 篇 东南大学
31 篇 哈尔滨工业大学
26 篇 华北电力大学
26 篇 山东大学
25 篇 国家电网公司
24 篇 杭州电子科技大学
23 篇 华南理工大学
22 篇 国家电网有限公司
22 篇 北京交通大学
21 篇 华中科技大学
21 篇 北京大学
21 篇 电子科技大学

作者

18 篇 黄滟鸿
18 篇 李宣东
18 篇 史建琦
16 篇 胡军
16 篇 张天
14 篇 侯金奎
12 篇 张磊
11 篇 曹阳
11 篇 李必信
11 篇 李迪
10 篇 许斌
10 篇 王刚
10 篇 王磊
9 篇 吴文传
9 篇 王超
9 篇 郭欣
9 篇 杨志斌
9 篇 董云卫
8 篇 李加凯
8 篇 王康

语言

2,762 篇 中文

检索条件"主题词=模型转换"

共 2762 条记录，以下是131-140 订阅

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详细简洁

排序：

模型转换方法、装置、电子设备、存储介质

模型转换方法、装置、电子设备、存储介质

引用

作者：陈光明 518057 广东省深圳市南山区高新技术产业园科技南路中兴通讯大厦

本发明实施例涉及网络编排技术领域，特别涉及一种模型转换方法、装置、电子设备及存储介质，本发明中，获取源模型和目标模型，其中，所述源模型和所述目标模型用于描述数据格式；获取所述源模型的字段和所述目标模型的字段的映射关系... 详细信息

标准号: CN114327419A

本发明实施例涉及网络编排技术领域，特别涉及一种模型转换方法、装置、电子设备及存储介质，本发明中，获取源模型和目标模型，其中，所述源模型和所述目标模型用于描述数据格式；获取所述源模型的字段和所述目标模型的字段的映射关系；获取源模型数据；根据所述映射关系，将所述源模型数据转换成目标模型数据。获取源模型和目标模型以及源模型字段和目标模型字段的映射关系，从而能够得到不同模型之间的映射关系，然后，获取源模型数据，根据映射关系，将源模型数据转换成目标模型数据，不再局限于固定的模型之间的转换，而是，能够适用于不同模型之间的转换，不需要对不同模型进行再次编码，节约人力资源，减少转换耗时。

关键词：目标模型映射关系模型数据获取源字段源模型源模型数据转换成目标转换存储介质电子设备描述数据模型转换人力资源固定的耗时编排局限节约网络

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一种模型转换方法、装置、终端设备及存储介质

一种模型转换方法、装置、终端设备及存储介质

引用

作者：李宇欣郭子阳 100102 北京市朝阳区阜通东大街6号院3号楼10层11013

本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种模型转换方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括获取预先训练得到的Pytorch模型的第一基础算子，该第一基础算子包含权重矩阵；根据第一基础算子，构建与Pytorch模型相对应的Tensorflow版... 详细信息

标准号: CN114997397A

本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种模型转换方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括获取预先训练得到的Pytorch模型的第一基础算子，该第一基础算子包含权重矩阵；根据第一基础算子，构建与Pytorch模型相对应的Tensorflow版模型，并对Tensorflow版模型的第二基础算子进行修改；根据第一基础算子和第二基础算子的匹配关系，将权重矩阵迁移至Tensorflow版模型，得到Tensorflow模型。采用本发明的模型转换方法，不需借助中间件，即可实现Pytorch模型和Tensorflow模型的无损转换，提高了转换效率。

关键词：算子模型转换权重矩阵人工智能技术存储介质匹配关系终端设备转换效率中间件构建无损迁移转换

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深度学习模型转换部署方法、装置、存储介质及电子设备

深度学习模型转换部署方法、装置、存储介质及电子设备

引用

作者：李元骏刘浩安耀祖李浩许新玉 215500 江苏省苏州市常熟市东南街道云深路2号

本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及一种深度学习模型转换部署方法、深度学习模型转换部署装置、存储介质及电子设备。该深度学习模型转换部署方法包括获取使用第一深度学习框架进行模型训练得到的待处理模型文件；调用反卷积函数对... 详细信息

标准号: CN114327525A

本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及一种深度学习模型转换部署方法、深度学习模型转换部署装置、存储介质及电子设备。该深度学习模型转换部署方法包括获取使用第一深度学习框架进行模型训练得到的待处理模型文件；调用反卷积函数对所述待处理模型文件进行上采样操作，得到初始模型文件；采用归一化函数对所述初始模型文件进行数据归一化处理，得到中间模型文件；利用激活函数对所述中间模型文件进行线性修正，得到目标模型文件，以适用于在第二深度学习框架中处理。本公开提供的深度学习模型转换部署方法能够解决现有技术中将pytorch模型转换为TensorRT模型部署时存在的开发量大、精度差以及成本高的技术问题。

关键词：模型转换学习初始模型处理模型中间模型部署人工智能技术归一化函数数据归一化部署装置存储介质电子设备激活函数模型训练目标模型线性修正反卷积上采样调用开发

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FMU模型转换为Modelica模型的联合仿真方法

FMU模型转换为Modelica模型的联合仿真方法

引用

作者：侯庆坤蒋荣何绍清程旭张聪聪 300300 天津市东丽区先锋东路68号

本发明提供一种FMU模型转换为Modelica模型的联合仿真方法，包括两个以上的FMU模型转换为Modelica模型并在Modelica编译环境下联合仿真，至少一个FMU模型转换为Modelica模型并与Modelica语言模型在Modelica编译环境下联合仿真；本发明在... 详细信息

标准号: CN114860388B

本发明提供一种FMU模型转换为Modelica模型的联合仿真方法，包括两个以上的FMU模型转换为Modelica模型并在Modelica编译环境下联合仿真，至少一个FMU模型转换为Modelica模型并与Modelica语言模型在Modelica编译环境下联合仿真；本发明在Modelica编译环境下实例化FMU模型，解析FMU模型的描述文件，调用Modelica的外部函数，完成在Modelica语言编译环境下的模型变量、输入输出接口、方程、算法的声明与定义，将FMU模型转换为Modelica模型，在Modelica编译环境下联合仿真，实现多学科、跨平台的多源异构模型集成。

关键词：编译环境联合仿真模型转换输入输出接口多源异构描述文件模型变量模型集成跨平台实例化算法调用解析外部学科声明

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增强现实模型转换的方法、装置、设备及存储介质

增强现实模型转换的方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：曾旺 518000 广东省深圳市南山区粤海街道滨海社区海天一路8号百度国际大厦西塔楼20层

本申请实施例公开了一种增强现实模型转换的方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：基于建模渲染制作软件，导出第一格式模型提交给服务器；基于预设代码，控制所述服务器将所述第一格式模型转换为第二格式模型；将所述第... 详细信息

标准号: CN114816411A

本申请实施例公开了一种增强现实模型转换的方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：基于建模渲染制作软件，导出第一格式模型提交给服务器；基于预设代码，控制所述服务器将所述第一格式模型转换为第二格式模型；将所述第二格式模型转换成第三格式模型，并提供下载链接。采用本申请，大幅度提升增强现实模型转换的效率。

关键词：模型转换增强现实服务器存储介质模型提交下载链接导出建模预设申请渲染制作

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深度学习模型转换方法及装置

深度学习模型转换方法及装置

引用

作者：冯仁光陈辉叶挺群 310051 浙江省杭州市滨江区阡陌路555号

本申请实施例提供一种深度学习模型转换方法及装置，该方法包括：根据函数装饰器和捕获函数对第一模型的网络结构代码进行处理，获取第一模型中的公共层、自定义层、以及每个层的层参数，第一模型为在第一深度学习框架下可识别的模型；... 详细信息

标准号: CN114676812A

本申请实施例提供一种深度学习模型转换方法及装置，该方法包括：根据函数装饰器和捕获函数对第一模型的网络结构代码进行处理，获取第一模型中的公共层、自定义层、以及每个层的层参数，第一模型为在第一深度学习框架下可识别的模型；根据公共层、自定义层和每个层的层参数，生成第一模型的中间表示格式IR，所述中间表示格式为多个深度学习框架下进行模型转换的统一表示格式；根据第一模型的中间表示格式，生成第二深度学习框架下可识别的第二模型。能实现自定义层的完整转换，从而保障第一模型在不同深度学习模型框架下的正确转换。

关键词：中间表示自定义层模型转换公共层可识别学习模型框架统一表示网络结构装饰器转换捕获申请

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基于模型转换的民用飞机系统行为状态安全性验证方法

基于模型转换的民用飞机系统行为状态安全性验证方法

引用

作者：荣灏张福凯李娜周元辉张茂帝林谢贵陈龙杨亮姜轶周海燕谷青范 200233 上海市徐汇区桂平路432号

本发明公开了一种基于模型转换的民用飞机系统行为状态安全性验证方法，包含以下步骤：根据民用飞机系统中各组件之间的功能交互关系构建AltaRicaGTS模型；以验证民用飞机系统的行为状态为目标，确定GTS模型与NuSMV模型之间的映射规则，... 详细信息

标准号: CN113283008A

本发明公开了一种基于模型转换的民用飞机系统行为状态安全性验证方法，包含以下步骤：根据民用飞机系统中各组件之间的功能交互关系构建AltaRicaGTS模型；以验证民用飞机系统的行为状态为目标，确定GTS模型与NuSMV模型之间的映射规则，将GTS模型转换为NuSMV模型；利用NuSMV工具对转换后的NuSMV模型开展系统行为状态的安全性验证。本发明解决了基于AltaRica模型开展安全性分析时无法开展行为转状态安全性验证的缺点，对民用飞机安全关键系统的分析有重要的意义。

关键词：民用飞机安全性验证模型转换系统行为安全关键系统安全性分析功能交互关系构建行为状态映射规则验证转换分析

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基于数字孪生的数字样机构建及模型转换方法及装置

基于数字孪生的数字样机构建及模型转换方法及装置

引用

作者：孔祥龙王怀斌王西雁林艺斌冯夏芸 100074 北京市丰台区北京7208信箱18分箱

本发明公开了一种基于数字孪生的数字样机构建及模型转换方法及装置，其中，方法包括：构建至少一个空天动力数字样机模型；确定设计任务流程和/或仿真计算流程；根据至少一个空天动力数字样机模型在设计任务流程和/或仿真计算流程下通... 详细信息

标准号: CN112597584A

本发明公开了一种基于数字孪生的数字样机构建及模型转换方法及装置，其中，方法包括：构建至少一个空天动力数字样机模型；确定设计任务流程和/或仿真计算流程；根据至少一个空天动力数字样机模型在设计任务流程和/或仿真计算流程下通过数字孪生得到发动机数字样机。该方法通过构建空天动力多学科、多部件、多维度、多场相互耦合的逼真度更高的发动机数字孪生体，实现虚拟样机的全生命周期贯通，支持设计过程在虚拟世界的多次迭代，减少在实物过程的迭代次数。

关键词：构建仿真计算任务流程样机模型样机发动机全生命周期多次迭代模型转换设计过程虚拟世界虚拟样机逼真度多部件多维度耦合的迭代贯通实物学科

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一种神经网络加速器模型转换方法及装置

一种神经网络加速器模型转换方法及装置

引用

作者：凡军海朱国权杨方超陆启明金孝飞孙世春章明何煜坤马德胡有能 310023 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼

本发明公开了一种神经网络加速器模型转换方法及装置，方法包括：获取待转换的神经网络模型，对模型网络结构文件进行解析，得到模型所有网络层，对网络层进行重构，映射为神经网络加速器支持的算子节点，最后根据网络拓扑结构将转换后... 详细信息

标准号: CN113947181A

本发明公开了一种神经网络加速器模型转换方法及装置，方法包括：获取待转换的神经网络模型，对模型网络结构文件进行解析，得到模型所有网络层，对网络层进行重构，映射为神经网络加速器支持的算子节点，最后根据网络拓扑结构将转换后的算子节点及模型权重进行序列化，生成目标文件；装置包括：神经网络模型构建模块、重构模块、映射模块和序列化模块；本发明解决了多种格式模型在神经网络加速器设备上部署的多适配困难问题，能够高效的进行模型转换，生成适配神经网络加速器的模型格式。

关键词：神经网络加速器神经网络模型模型转换算子网络层适配网络拓扑结构序列化模块构建模块困难问题模型格式目标文件网络结构映射模块重构模块序列化转换映射权重重构解析部署

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基于最小执行代价的深度学习框架间模型转换方法及系统

基于最小执行代价的深度学习框架间模型转换方法及系统

引用

作者：何文婷程学旗钟巧灵张志斌郭嘉丰赵鹏 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号

本发明提出一种基于最小执行代价的深度学习框架间模型转换方法及系统，包括：在原有技术的基础上，添加操作转换代价值，同时考虑多个独立操作可以融合的情况，补充融合映射；模型的具体实现体现在构成模型的操作转换上，本阶段依据模... 详细信息

标准号: CN110532291B

本发明提出一种基于最小执行代价的深度学习框架间模型转换方法及系统，包括：在原有技术的基础上，添加操作转换代价值，同时考虑多个独立操作可以融合的情况，补充融合映射；模型的具体实现体现在构成模型的操作转换上，本阶段依据模型转换映射表，通过动态规划算法得到执行代价最低的转换后模型结构。本发明通过操作融合可以减少多个操作间中间结果的读写过程，从而优化计算性能和存储空间，进而降低转换后模型的执行代价。同时，在有多种融合可选时通过动态规划的算法得到执行代价最小的模型转换方法。

关键词：模型转换融合动态规划算法操作转换存储空间动态规划独立操作模型结构优化计算中间结果操作间可选时映射表转换映射读写算法补充学习

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