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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

807 篇 专利

馆藏范围

807 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

66 篇 苏州浪潮智能科技...
23 篇 腾讯科技有限公司
21 篇 华为技术有限公司
20 篇 郑州云海信息技术...
17 篇 杭州海康威视数字...
15 篇 浪潮电子信息产业...
15 篇 苏州元脑智能科技...
14 篇 清华大学
13 篇 北京迈格威科技有...
13 篇 首钢京唐钢铁联合...
12 篇 平安科技有限公司
11 篇 北京达佳互联信息...
10 篇 中国移动通信集团...
9 篇 济南浪潮数据技术...
8 篇 深圳精智达技术股...
7 篇 宝山钢铁股份有限...
6 篇 北京百度网讯科技...
6 篇 oppo广东移动通信...
6 篇 美的集团股份有限...
6 篇 国际商业机器公司

作者

12 篇 王鹏飞
11 篇 马杨
10 篇 张滨
8 篇 孙明刚
8 篇 徐芳
8 篇 徐大鹏
8 篇 张耀
8 篇 夏春龙
8 篇 请求不公布姓名
8 篇 蒋米传
8 篇 秦红波
7 篇 邢云阳
7 篇 唐剑
7 篇 张端
7 篇 赵雅倩
7 篇 张刚
7 篇 董刚
7 篇 穆向东
6 篇 张法朝
6 篇 白战豪

语言

807 篇 中文

检索条件"主题词=目标卷"

共 807 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种远程复制源卷到多目标卷的方法、服务器及存储介质

一种远程复制源卷到多目标卷的方法、服务器及存储介质

引用

作者：王风明 215100 江苏省苏州市吴中区吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢

本发明涉及一种远程复制源卷到多目标卷的方法、服务器及存储介质，无需创建快照就能将源卷复制到多目标卷，节省空间。本发明在进行卷复制时，在两个站点记录所述复制关系，并对复制关系中的源卷配置主卷标记或/和对复制关系中的目标... 详细信息

标准号: CN115495282A

本发明涉及一种远程复制源卷到多目标卷的方法、服务器及存储介质，无需创建快照就能将源卷复制到多目标卷，节省空间。本发明在进行卷复制时，在两个站点记录所述复制关系，并对复制关系中的源卷配置主卷标记或/和对复制关系中的目标卷配置辅卷标记；与目标站点建立连接通路站点中的第二卷与目标站点的第一卷建立复制关系时，检测第一卷是否已创建过复制关系，若第一卷创建过复制关系则检测第一卷的卷类型标记是否为主卷标记，若为主卷标记，则建立目标站点第一卷与第二卷的复制关系，若为辅卷标记则提示第一卷和第二卷无法建立复制关系；若第一卷未创建过复制关系，则建立第一卷和第二卷的复制关系。

关键词：复制目标站点源卷多目标创建快照存储介质建立连接节省空间远程复制站点记录目标卷检测配置主卷服务器站点提示

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本地复制对应多目标卷的数据处理方法、装置和设备

本地复制对应多目标卷的数据处理方法、装置和设备

引用

作者：王风明 215000 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢

本发明涉及数据处理领域，公开了一种本地复制对应多目标卷的数据处理方法、装置和设备，包括：获取备份节点中目标备份单元的当前备份信息；当当前备份信息为初始备份信息，且备份列表中存在与目标备份单元重复的备份单元时，将当前备... 详细信息

标准号: CN116431393A

本发明涉及数据处理领域，公开了一种本地复制对应多目标卷的数据处理方法、装置和设备，包括：获取备份节点中目标备份单元的当前备份信息；当当前备份信息为初始备份信息，且备份列表中存在与目标备份单元重复的备份单元时，将当前备份信息替换为下一备份节点的备份信息；根据下一备份节点的备份信息将目标备份单备份至对应的目标卷；本发明在一个本地源卷及对应多个目标卷进行读写时，能够对当前备份信息是否是初始备份信息及目标备份单元是否已经进入备份列表进行判定，避免由于本地源卷的通信异常而对备份信息进行重置，从而使源卷的一个数据块被同一目标卷同时备份两次，导致重复加锁的问题。

关键词：备份信息备份备份单元备份节点源卷初始备份目标卷数据处理领域多个目标通信异常数据处理多目标数据块重复读写加锁重置判定替换复制

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一种快速删除依赖快照目标卷的方法及其装置

一种快速删除依赖快照目标卷的方法及其装置

引用

作者：孟宪伟 450000 河南省郑州市郑东新区心怡路278号16层1601室

本发明涉及存储灾备领域，公开一种快速删除依赖快照目标卷的方法，包括以下步骤：对快照源卷创建依赖快照目标卷；设置数据块清除速率；根据依赖快照目标卷的差异位图，判断待删除依赖快照目标卷中的数据块是否为依赖数据块；删除依赖... 详细信息

标准号: CN106844597A

本发明涉及存储灾备领域，公开一种快速删除依赖快照目标卷的方法，包括以下步骤：对快照源卷创建依赖快照目标卷；设置数据块清除速率；根据依赖快照目标卷的差异位图，判断待删除依赖快照目标卷中的数据块是否为依赖数据块；删除依赖快照目标卷。还公开一种快速删除依赖快照目标卷的装置，创建模块，用于对快照源卷创建依赖快照目标卷；设置模块，用于设置数据块清除速率；判断模块，用于根据依赖快照目标卷的差异位图，判断待删除依赖快照目标卷中的数据块是否为依赖数据块；删除模块，用于删除依赖快照目标卷。本发明通过设置清除速率，利用依赖位图将待删除快照目标卷中的依赖数据块自动同步到下一个目标卷，缩短删除快照时数据块的同步时间。

关键词：快照目标卷删除数据块差异位图快照源卷设置数据创建模块判断模块删除模块设置模块自动同步灾备创建存储

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并行卷积计算方法、装置、目标卷积模块及存储介质

并行卷积计算方法、装置、目标卷积模块及存储介质

引用

作者：杨再初朱才志周晓孙耀晖 518101 广东省深圳市宝安区新安街道海旺社区N12区新湖路99号壹方中心北区三期B塔1506

本发明实施例提供了一种并行卷积计算方法、装置、目标卷积模块及存储介质。方案如下：接收待处理数据；根据待处理数据对应的帧周期，以及目标卷积模块对应的输入通道数和输出通道数，计算待处理数据对应的循环处理周期和并行支路数；... 详细信息

标准号: CN117993433A

本发明实施例提供了一种并行卷积计算方法、装置、目标卷积模块及存储介质。方案如下：接收待处理数据；根据待处理数据对应的帧周期，以及目标卷积模块对应的输入通道数和输出通道数，计算待处理数据对应的循环处理周期和并行支路数；基于并行支路数，对预设卷积参数进行多项分解，得到第一卷积参数集；基于循环处理周期，从待处理数据中获取预设数量路量化数据；基于第一卷积参数集，按照Winograd算法，并行对预设数量路量化数据进行卷积计算，得到第二输出数据。通过本申请实施例提供的技术方案，通过对待处理数据的并行卷积计算，提高了待处理数据的卷积计算的效率，实现了硬件资源有限的情况下卷积计算高效性。

关键词：待处理数据卷积预设并行卷积并行支路卷积计算量化数据循环处理参数集目标卷输入通道数处理数据存储介质输出数据输出通道硬件资源高效性帧周期算法并行分解申请

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沿带钢全长设定变目标卷取温度的方法

沿带钢全长设定变目标卷取温度的方法

引用

作者：徐芳张敏秦红波李恺李东宁滕洪宝史金芳 063200 河北省唐山市曹妃甸工业区

本发明沿带钢全长设定变目标卷取温度的方法涉及一种适用于带钢卷取温度的控制方法。其目的是为了提供一种沿带钢全长设定变目标卷取温度的方法，通过带钢目标控制点的目标冷却温度差异化设定来改善模型对升速、降速过程的适应能力，实... 详细信息

标准号: CN106363024A

本发明沿带钢全长设定变目标卷取温度的方法涉及一种适用于带钢卷取温度的控制方法。其目的是为了提供一种沿带钢全长设定变目标卷取温度的方法，通过带钢目标控制点的目标冷却温度差异化设定来改善模型对升速、降速过程的适应能力，实现带钢头尾部卷取温度偏差的自动补偿，提高带钢全长卷取温度的控制精度。本发明沿带钢全长设定变目标卷取温度的方法包括以下步骤：根据目标控制点距离带钢头部的长度，判断目标控制点的位置；根据目标控制点的位置，选择对应的补偿温度和斜率，计算目标控制点的温度补偿值；将目标控制点的温度补偿值加到目标卷取温度上作为目标控制点新的设定目标卷取温度；进行设定计算。

关键词：目标控制点目标卷带钢温度补偿卷取冷却温度差异控制点带钢卷取带钢头部计算目标温度偏差自动补偿带钢头降速升速

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微小目标的特征识别方法、装置、电子设备及存储介质

微小目标的特征识别方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：董琴王昕陈瑾黄乾峰 224000 江苏省盐城市希望大道中路1号

本发明涉及智能决策技术领域，提出一种微小目标的特征识别方法，包括：对目标图像进行卷积操作，得到各个卷积层级的堆叠集合；从所述各个卷积层级的堆叠集合中筛选出目标卷积层，并根据预设的感受野系数集合对所述目标卷积层进行空洞... 详细信息

标准号: CN114612807B

本发明涉及智能决策技术领域，提出一种微小目标的特征识别方法，包括：对目标图像进行卷积操作，得到各个卷积层级的堆叠集合；从所述各个卷积层级的堆叠集合中筛选出目标卷积层，并根据预设的感受野系数集合对所述目标卷积层进行空洞卷积，得到空洞网络堆叠集合，将所述空洞网络堆叠集合中的各个空洞网络层进行特征融合，得到目标卷积层对应的融合网络层；依次将各个目标卷积层对应的融合网络层进行特征叠加操作，得到上下文增强特征网络层的堆叠集合；对所述上下文增强特征网络层的堆叠集合进行注意力权重计算，得到注意力增强特征网络层的堆叠集合；最后，对注意力增强特征网络层的堆叠集合进行特征识别。本发明可以提高微小目标的识别效果。

关键词：堆叠集合目标卷积层卷积网络层空洞注意力增强融合网络特征识别特征网络增强特征层级目标图像权重计算特征融合系数集合智能决策预设叠加注意力网络筛选

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一种目标对象的检测方法、装置、存储介质以及电子设备

一种目标对象的检测方法、装置、存储介质以及电子设备

引用

作者：王威毛永江刘玉宇 518000 广东省深圳市福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本申请公开了一种目标对象的检测方法、装置、存储介质及电子设备。其中方法包括：响应于图片检测指令，采集待检测的目标图片；基于预设的目标卷积神经网络模型对所述目标图片进行特征图提取，获得目标特征图以及第一特征图；其中，所... 详细信息

标准号: CN113688699B

本申请公开了一种目标对象的检测方法、装置、存储介质及电子设备。其中方法包括：响应于图片检测指令，采集待检测的目标图片；基于预设的目标卷积神经网络模型对所述目标图片进行特征图提取，获得目标特征图以及第一特征图；其中，所述目标特征图的尺寸小于所述第一特征图的尺寸；基于所述目标特征图进行上采样处理，获得尺寸与所述第一特征图相同的第一上采样特征图；将所述第一上采样特征图与所述第一特征图进行堆叠处理获得第一堆叠特征图，至少基于所述第一堆叠特征图获得目标对象的检测结果。本申请中的方法解决了特征信息容易丢失、检测效果不佳的问题，提高的目标对象的检测精度。

关键词：特征图目标对象目标特征上采样堆叠检测目标图片神经网络模型特征图提取存储介质电子设备检测结果特征信息图片检测目标卷预设申请采集指令响应

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一种多目标跟踪方法、装置、车辆及存储介质

一种多目标跟踪方法、装置、车辆及存储介质

引用

作者：朱月萍 400023 重庆市江北区建新东路260号

本申请涉及目标跟踪技术领域，具体是涉及一种多目标跟踪方法、装置、车辆及存储介质。通过将待检测图像输入多目标跟踪模型，得到若干目标的识别信息；多目标跟踪模型中的骨干网络包括尺寸大于或者等于第一尺寸阈值的目标卷积核，且目... 详细信息

标准号: CN116740145A

本申请涉及目标跟踪技术领域，具体是涉及一种多目标跟踪方法、装置、车辆及存储介质。通过将待检测图像输入多目标跟踪模型，得到若干目标的识别信息；多目标跟踪模型中的骨干网络包括尺寸大于或者等于第一尺寸阈值的目标卷积核，且目标卷积核是基于尺寸不同的两个卷积核融合得到；将各目标的识别信息和各跟踪目标的识别信息进行匹配，得到各目标的身份标识。本发明的多目标跟踪模型使用的目标卷积核为大卷积核，具有有效感受野较大的优点。此外，由于目标卷积核是使用尺寸不同的两个卷积核融合得到的，能有效改善大卷积核计算量、参数量较大的缺点，提高多目标跟踪模型的模型效率，快速获得准确的多目标跟踪结果。

关键词：多目标跟踪卷积核目标卷待检测图像存储介质跟踪目标骨干网络模型使用目标跟踪身份标识融合计算量匹配申请

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目标识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质

目标识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质

引用

作者：周康明戚风亮 200030 上海市徐汇区中山南二路107号1幢20层I单元

本申请提供一种目标识别方法、装置、计算机设备以及可读存储介质，该方法包括对图像数据进行预处理，得到预处理后的图像数据，将预处理后的图像数据输入至目标卷积神经网络模型，通过目标卷积神经网络模型对预处理后的图像数据进行目... 详细信息

标准号: CN111144294A

本申请提供一种目标识别方法、装置、计算机设备以及可读存储介质，该方法包括对图像数据进行预处理，得到预处理后的图像数据，将预处理后的图像数据输入至目标卷积神经网络模型，通过目标卷积神经网络模型对预处理后的图像数据进行目标识别处理，得到初始特征向量，对初始特征向量与预设特征向量进行运算处理，得到初始特征向量与预设特征向量之间的初始间隔距离，通过初始间隔距离从图像数据中确定目标图像；该方法可以采用目标卷积神经网络模型对完整的图像数据进行目标识别处理，实现目标与背景之间的特征分离，得到准确的初始特征向量，进而根据待识别的目标对应的预设特征向量与初始特征向量，确定目标所在图像，提高目标识别的准确率。

关键词：初始特征向量图像数据预处理目标识别神经网络模型特征向量目标卷预设间隔距离可读存储介质图像数据输入计算机设备目标图像运算处理准确率图像申请

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目标识别模型训练方法、装置和终端设备

目标识别模型训练方法、装置和终端设备

引用

作者：张其俊马冰王亚军吴金英刘建超王邓江 215000 江苏省苏州市相城区高铁新城青龙港路286号长三角国际研发社区启动区9号楼B幢6层601室

本申请实施例适用于神经网络技术领域，提供了一种目标识别模型训练方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取训练数据；将训练数据输入至待训练的初始识别模型的第一网络结构中，得到目标特征；第一网络结构中包括N个级联的... 详细信息

标准号: CN115761400A

本申请实施例适用于神经网络技术领域，提供了一种目标识别模型训练方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取训练数据；将训练数据输入至待训练的初始识别模型的第一网络结构中，得到目标特征；第一网络结构中包括N个级联的神经网络块，每一级神经网络块包括一个卷积分支、与卷积分支并连的目标卷积层和恒等跳跃连接层；卷积分支与目标卷积层使用的卷积核不同；恒等跳跃连接层用于保留输入至神经网络块的特征信息；通过目标特征对初始识别模型进行训练，得到目标识别模型。采用上述方法可以提高目标识别模型的识别准确率。

关键词：目标识别神经网络目标特征网络结构训练数据连接层目标卷积层跳跃神经网络技术存储介质模型训练特征信息终端设备卷积核每一级准确率并连级联保留申请

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