魏彦杰
- 作品数：63 被引量：9H指数：1
- 供职机构：中国科学院深圳先进技术研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金深圳市基础研究计划项目中国科学院重点实验室基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生理学生物学更多>>
- 一种基准测试方法、系统及终端设备
- 本申请适用于计算机测试领域，提供一种基准测试方法、系统及终端设备，其中方法包括：获取模型数据；对所述模型数据进行降位处理，降位处理后，所述模型数据中参数的数据位数降低；根据降位处理后的模型数据生成数据存储图，所述数据存储...
- 刘树珍孟金涛魏彦杰冯圣中
- 预测膜蛋白的残基间的作用关系的方法
- 提供一种预测膜蛋白的残基间的作用关系的方法。所述方法包括：(A)基于膜蛋白的拓扑结构提取各残基对的特征；(B)采用支持向量机模型，基于提取的各残基对的特征来预测所述膜蛋白中的相互作用的残基对；(C)确定在步骤(B)中是否...
- 张慧玲魏彦杰贝振东
- 卷积运算的处理方法、电子设备、移动终端及存储介质
- 本申请公开了一种卷积运算的处理方法、电子设备、移动终端及存储介质，该处理方法包括：获取待处理的卷积运算以及配置数据库；将卷积运算转换为矩阵乘法，矩阵乘法对应一卷积尺寸；若确定配置数据库中无卷积尺寸对应的配置参数，则根据卷...
- 庄晨孟金涛魏彦杰
- 角度域广义Radon变换的离散方法、系统、终端及介质
- 本申请涉及一种角度域广义Radon变换的离散方法、系统、终端以及存储介质。所述方法包括：读取地震道数据，设定地震道数据的成像点坐标，并读取每一个成像点坐标的走时、幅值以及方向表；计算散射角及离散间隔；计算所述散射角最近的...
- 栗学磊魏彦杰冯圣中
- 反演方法、反演装置、计算机设备和计算机可读存储介质
- 本发明提供了一种弹性各向同性介质参数的反演方法，所述反演方法包括：根据入射点处的入射波场、检波点处的散射波场以及散射点处的扰动参数构建出频率域上的广义拉东变换算子；根据所述广义拉东变换算子获取角度域上的广义拉东逆变换算子...
- 栗学磊魏彦杰冯圣中
- 基于支持向量机的剪接位点识别方法
- 本发明涉及一种基于支持向量机的剪接位点识别方法，包括：构建数据集，数据集包括训练数据集及测试数据集；提取训练数据集的剪接位点序列的特征向量，记为第一特征向量；提取训练数据集的剪接位点上游序列及下游序列的特征向量，记为第二...
- 魏丹姜青山魏彦杰
- 文献传递
- 情感识别模型生成装置及其生成情感识别模型的方法
- 一种情感识别模型生成装置，包括：信号采集模块、特征提取模块、选择模块以及建立模块，其中信号采集模块采集人体的多种生理信号；特征提取模块提取每一种所述生理信号的6个时域特征，形成原始特征集；选择模块从所述原始特征集中选出最...
- 张慧玲魏彦杰彭丰斌
- 文献传递
- 基于张量虚拟机的快速卷积自动性能优化
- 2024年
- 卷积神经网络作为深度学习的典型代表,是计算机视觉等任务中最常用的神经网络,然而,卷积运算通常占整个卷积神经网络运行时的90%以上,成为卷积神经网络的性能瓶颈。此外,由于当下硬件的复杂性及工作负载的多样性,之前工作中的一些特定优化往往缺乏性能可移植性。对此,作者提出BlazerML,一个基于张量虚拟机(TVM)模板代码自动生成的开源卷积计算库,可为任何输入形状自动生成高性能的卷积实现。BlazerML是基于Winograd算法实现的,因为该算法是快速卷积算法中性能最高的算法。实验结果表明:BlazerML显著优于当下最先进的开源库。在x86 CPU上运行常见的深度学习网络前向推理分别比OnnxRuntime、MNN和TVM社区版本快1.18~2.47倍、1.18~2.27倍和1.01~1.66倍。在ARMCPU上运行常见深度学习网络的单层推理分别比ACL和FastConv快1.26~6.11倍、1.04~4.28倍。
- 陈疆朱泓霖孟金涛魏彦杰
- 关键词：卷积神经网络
- 一种基于分子动力学的剪切流模拟方法及装置
- 本发明适用于计算机仿真技术领域，提供了一种基于分子动力学的剪切流模拟方法及装置，所述方法包括：基于分子动力学模拟的要求建立一定尺寸大小的水框模型，所述水框模型中包括水分子；在水框模型顶部的水分子层和水框模型底部的水分子层...
- 黄庆生魏彦杰
- 文献传递
- 一种自动化干细胞检测方法、系统、终端以及存储介质
- 本申请涉及一种自动化干细胞检测方法、系统、终端以及存储介质。所述方法包括：获取细胞图像，生成细胞图像训练集；将所述细胞图像训练集输入深度学习模型进行第一轮模型训练，通过所述深度学习模型输出细胞图像训练集的第一轮细胞预测结...
- 吴昊魏彦杰潘毅
- 文献传递
