本公开的实施例公开了一种用于采集信号的电路。该电路包括：第一开关组件的第一端用于接收输入信号；第二开关组件的第二端与参考电压端连接；第一采样电容器的第一端与第一开关组件的第二端连接；第三开关组件的第一端与第一采样电容器的第二端连接；第四...

本公开的实施例公开了便携式温度巡检的测温方法和系统。该方法的具体实施方式包括：获取巡检线路中的多帧热图像；对多帧热图像进行筛选操作，提取包括黑体对象和/或自动选取的参照物对象的热图像信息，其中，多个黑体以预设间隔分布到巡检路线上，多个参...

本公开的实施例公开了图片生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标型号全景相机的原始鱼眼图像；将该原始鱼眼图像划分成至少一个鱼眼图像块，其中，该至少一个鱼眼图像块中的每个鱼眼图像块在缓存中的占用空间相...

本公开的实施例公开了可配置多端口的FIFO存储器。该存储器的一具体实施方式包括：多个读端口和写端口；存储体分为多个子存储体；每个子存储体的一端与多个写端口连接，每个子存储体的另一端与多个读端口连接；多个写入选择器组件中的每个写入选择器组...

本发明提供了一种基于卷积神经网络识别单词的方法和装置。该方法包括采用卷积神经网络模型对原始图像进行特征提取以输出第一特征图；将第一特征图在高度维度上切片以得到多个第二特征图；分别自上而下、自下而上对多个第二特征图进行卷积和相加运算以得到...

本发明提供了一种行人重识别方法及系统，该行人重识别方法包括：通过行人分析网络对输入图像进行行人分析，提取输入图像中的行人的细粒度特征；将细粒度特征与行人重识别网络模型的卷积层输出的输入图像的行人特征融合；根据融合后的行人特征，识别输入图...

本发明提供了一种定位芯片运行错误的方法及装置，其中，定位芯片运行错误的方法包括：在开发板生成神经网络模型；通过开发板上的芯片运行的第一程序加载神经网络模型，得到第一测试模型，在第一程序运行第一测试模型对输入数据进行预测时，生成第一运行日...

本发明提供了一种神经网络模型的调整方法和调整装置。神经网络模型的调整方法包括在利用训练样本对神经网络模型进行训练过程中，对神经网络模型的多个层中的每层的至少一个神经元的第一输出数据进行定点化以得到至少一个神经元对应的第一定点化方案；在通...

本发明提供了一种人头人体联合检测方法、装置和电子设备，方法包括：获取多个人头候选框和多个人体候选框；利用至少一个神经网络模型对多个人头候选框和多个人体候选框进行检测，分别得到至少一个人头检测框和至少一个人体检测框；利用至少一个人头检测框...

本发明实施例提供了一种神经网络模型的剪枝方法、装置、设备和人工智能芯片。神经网络模型的剪枝方法包括：获取对第一神经网络模型中的多个层进行训练过程中逐层分析时每层所使用的第一功耗；根据第一功耗分别制定每层对应的第一剪枝策略；根据第一剪枝策...

本发明提供了一种配置模块的参数的方法和配置模块的参数的装置。该方法包括：获取芯片的第N个模块的参数配置信息，其中，芯片的多个模块的参数配置信息和参数以链表形式存储，第N个模块的参数配置信息用于指示第N个模块的参数的存储地址；根据第N个模...

本发明实施例提供了一种调试芯片的方法及装置，用于解决芯片内部模块在线功能调试和检测的问题。该方法包括：接收JTAG控制器发送的第一控制指令，第一控制指令包括接口选择信息；根据接口选择信息选择与总线连接的芯片的多个测试接口中的第一测试接口...

本发明实施例提供了用于数据处理的方法和装置。该方法包括：从上层神经网络接收输入数据；利用ELU激活函数对输入数据进行处理，以获得输出结果，其中，在输入数据小于0的情况下，ELU激活函数被拟合为三段式分段线性函数；将输出结果传输给下层神经...

本发明实施例的深度学习模型的高效转换方法，用于解决深度学习模型开发效率和运算效率较低的技术问题。方法包括：根据通用深度学习框架建立与NPU模型对应的数据标准化框架；利用所述数据标准化框架将深度学习模型的参数转换为所述数据标准化框架的标准...

本发明提供了一种基于深度学习的激活函数的实现方法及装置。该激活函数的实现方法包括：将激活函数的区间划分为多个子区间；根据多个子区间中的每个子区间的梯度，确定每个子区间的区间类型，其中不同区间类型的子区间的采样点具有不同的步进值；根据每个...

本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的人脸识别方法、装置、存储介质及设备。该方法包括：获取归一化的人脸图块数据；将所述归一化的人脸图块数据输入深度卷积神经网络模型进行数据处理，并获得人脸的特征映射；其中所述数据处理包括对所述深度卷积神经...

本发明提供了一种基于深度学习神经网络的对象识别方法及装置。该对象识别方法包括：获取图像数据，该图像数据为对象所处场景的图像数据；利用场景识别模型确定图像数据对应的场景；利用场景对应的对象识别模型对对象进行识别。通过采用本发明的对象识别方...

本发明提供了一种应用于神经网络芯片的预测方法和装置、服务器及可读存储介质。该方法包括：对当前层的M个输出数据进行划分，得到当前层的M个输出数据分布区间；对M个输出数据分布区间中的每个输出数据分布区间内的输出数据进行统计，得到每个输出数据...

本发明提供了一种基于卷积神经网络的图像分类方法和装置、服务器及可读存储介质。该方法包括：对待识别的图像进行卷积，得到特征图；对特征图进行特征提取，得到特征向量；基于特征向量的稀疏性对特征向量和权重矩阵进行乘加运算，得到输出结果；以及基于...

本发明提出一种监控图像相关信息传输方法，包括以下步骤：前端设备采集监控图像，并获取与所述监控图像相关联的监控图像相关信息；所述前端设备将所述监控图像和所述监控图像相关信息分别封装在相应的传输单元中发送给监控中心，并在携带有所述监控图像相...