Архитектура, например топология соединений[7] (G06N3/04)
G Физика(403185)
G06 Вычисление; счет (счетные устройства для подсчета очков при играх A63B71/06,A63D15/20,A63F1/18; комбинации счетных устройств с пишущими приспособлениями B43K29/08)
(53983)
G06N3 Компьютерные системы, основанные на биологических моделях (аналоговые компьютеры, моделирующие функциональные аспекты живых организмов G06G7/60)
(139)
G06N3/04 Архитектура, например топология соединений[7](22)
Изобретение относится к вычислительной технике. Техническим результатом является создание вычислительной системы для выполнения нейросетевых алгоритмов.
Изобретение относится к системе и способу определения чистоты драгоценного камня, в частности определения чистоты алмаза. Способ, осуществляемый с использованием компьютеризированной системы для оценки чистоты алмаза, при этом компьютеризированная система включает в себя устройство получения оптического изображения, процессор, предварительно обученную нейронную сеть и модуль вывода, функционально соединенные вместе, причем упомянутый способ включает этапы, на которых: (i) получают с помощью устройства получения оптического изображения одно или более множеств изображений осевой проекции алмаза с различной глубиной фокуса, в котором глубина фокуса определяется высотой алмаза, а множество изображений осевой проекции получают в среде, имеющей заданный постоянный уровень освещенности, и осевая проекция определяется как вид на алмаз в направлении центральной оси, перпендикулярной к площадке алмаза и проходящей через вершину павильона алмаза, а высота алмаза определяется как длина центральной оси алмаза, (ii) в процессоре объединяют множество осевых проекций для образования одного или нескольких одиночных оптических изображений, при этом одиночное изображение содержит дефекты в фокусе из множества осевых проекций, так что дефекты не в фокусе из множества осевых проекций внутри алмаза отбрасываются, (iii) устанавливают в предварительно обученной нейронной сети регрессивное значение, связанное со степенью чистоты упомянутого алмаза, на основе одного или более одиночных изображений, полученных на этапе (i), при этом предварительно обученную нейронную сеть предварительно обучают с использованием одного или более одиночных оптических изображений, полученных из множества алмазов, каждому из которых присвоена заранее назначенная степень чистоты, и при этом одно или более одиночных оптических изображений, полученных из группы алмазов, получают с помощью того же процесса, что и на этапе (i), и получают в среде с заданным постоянным уровнем освещенности, таким же, как и в (i), и (iv) в модуле вывода устанавливают степень чистоты алмазу (i) путем корреляции регрессивного значения из (ii) со степенью чистоты.
Изобретение относится к области автоматизированного анализа и обработки скважинных данных, получаемых в процессе и после бурения. В соответствии с предлагаемым способом собирают исходные скважинные данные, содержащие по меньшей мере один тип данных, выбранных из группы, содержащей данные, характеризующие процесс бурения и представляющие собой результаты измерений с датчиков, расположенных на поверхности, и данные каротажа в каждый момент времени.
Изобретение относится к биотехнологии. Описан реализуемый с применением компьютера способ предсказания правдоподобия сайтов сплайсинга в пре-мРНК геномных последовательностях.
Изобретение относится к компьютерным системам, основанным на биологических моделях, и может быть использовано в нейрокомпьютерах, технических системах на основе нейронных сетей, в распознании образов, анализе и обработке изображений и искусственном интеллекте.
Изобретение относится к области измерительной техники. Способ измерения динамического угла смачивания в канале включает нагнетание насосом жидкости в канал, получение последовательности изображений мениска смачивания, определение границы раздела фаз на изображениях, передачу координат границы раздела фаз в режиме реального времени на блок управления, вычисление кривизны линии границы раздела фаз, вычисление значения динамического угла смачивания на стенках канала и построение зависимости динамического угла смачивания от положения мениска смачивания в канале.
Изобретение относится к средствам для создания и рендеринга трехмерной модели аватара пользователя и может быть применено в системах дополненной и виртуальной реальности, видеоиграх, телеконференциях. Технический результат заключается в обеспечении возможности создания или рендеринга фотореалистичного трехмерного аватара пользователя в желаемой позе и/или с желаемого ракурса на основании всего лишь одного или более фотоизображений пользователя.
Изобретение относится к области вооружения, военной и специальной техники и является устройством автоматического оценивания проходимости местности с целью исключения человеческого фактора при оценке местности и прогнозировании действий войск противника.
Группа изобретений относится к области вычислительной техники и может быть использована для обработки задач на основе нейронной сети. Техническим результатом является повышение производительности и сокращение времени обработки.
Изобретение относится к области вычислительных технологий с помощью нейронных процессоров. Техническим результатом является повышение производительности обработки данных при одновременном снижении энергопотребления.
Изобретение относится к области вычислительной техники для обработки изображений. Технический результат заключается в ускорении отображения трехмерной формы/графики в реальном времени.
Группа изобретений относится к области искусственного интеллекта (ИИ) и может быть использована для формирования выходного изображения с помощью нейронной сети. Техническим результатом является обеспечение совместного выполнения дебайеризации и устранения цифрового шума на изображениях для повышения качества изображений.
Изобретение относится к области прогнозирования погодных условий. Заявлен способ формирования прогноза погоды, который выполняется сервером, содержащим процессор, способный выполнять алгоритм машинного бучения (MLA).
Изобретение относится к системе, носителю данных и способу преобразования последовательности на основе внимания. Технический результат заключается в повышении быстродействия преобразования последовательности.
Изобретение относится к области моделирования импульсных нейронов и может быть использовано для распознания образов, анализа и обработки изображений. Техническим результатом является обеспечение инвариантности кодирования местоположения объектов и интенсивности входного сигнала, повышение устойчивости работы.
Изобретение относится к вычислительной технике. Технический результат заключается в повышении производительности нейронных сетей.
Способ обнаружения дорожной полосы // 2746631
Изобретение относится к области вычислительной техники. Способ обнаружения дорожной полосы включает получение изображения участка дорожной полосы и его обработку.
Группа изобретений относится к обработке изображений, в частности к распознаванию типа документа и его содержания из потока произвольных изображений. Техническим результатом является обеспечение корректного распознавания документа и восстановление его содержания из потока изображений даже при наличии неразборчивого текста или его отсутствия на части документа.
Изобретение относится к областям компьютерного зрения и компьютерной графики с использованием нейронных сетей, машинного обучения для интерактивной сегментации объектов на изображениях, и в частности к способу интерактивной сегментации объекта на изображении и электронному вычислительному устройству для реализации данного способа.
Изобретение относится к бионике, моделированию функциональных аспектов человека и может найти применение в вычислительной технике при построении интеллектуальных машин и систем. Техническим результатом является повышение интеллектуальности обработки информации в нейронной сети, улучшение распознавания, запоминания, формирования новых полезных сигналов и извлечения их из памяти сети.
Способ выборки подсети, а также способ и устройство для построения гиперсетевой топологии // 2737066
Группа изобретений относится к нейронным сетям и может быть использована для выборки подсети, а также для построения гиперсетевой топологии. Техническим результатом является сокращение времени обучения выборочной подсети.
Способ и устройство для обучения суперсети // 2735572
Группа изобретений относится к нейронным сетям и может быть использована для обучения суперсети. Техническим результатом является повышение точности и эффективности обучения суперсети.
Изобретение относится к способу построения нейросетевых процессоров для вывода в свёрточных нейронных сетях и нейросетевому процессору. Технический результат заключается в повышении быстродействия работы свёрточных нейронных сетей.
Изобретение относится к области обработки видеоинформации. Система обнаружения пешеходов содержит стереоскопическую камеру для захвата определенных стереоскопических изображений пешеходов, проходящих через заданный участок, схему ASIC для обработки захваченных стереоскопических изображений, контроллер стереоскопической системы обнаружения пешеходов, имеющий процессор, сетевой интерфейс и память, в которой хранятся исполняемые компьютером команды, которые заставляют процессор выполнить: захват стереоскопической камерой стереоскопических изображений пешеходов, ректификацию стереоскопических изображений, вычисление карт диспаратности ректифицированных стереоскопических изображений, обучение двухпоточной нейронной сети с глубоким обучением, в которой содержится нейронная сеть извлечения признаков диспаратности из карт диспаратности множества стереоскопических изображений пешеходов, и нейронную сеть изучения и объединения признаков, полученных из левых ректифицированных изображений и карт диспаратности множества стереоскопических изображений пешеходов, обнаружение множества пешеходов, проходящих через заданный участок, при помощи обученной двухпоточной нейронной сети с глубоким обучением.
Изобретение относится к способам и устройствам проектирования и использования суперсети. Технический результат заключается в повышении производительности сети.
Настоящее изобретение относится к сегментации изображений. Технический результат заключается в улучшении точности автоматической сегментации изображений.
Настоящее изобретение относится к сегментации изображений. Технический результат заключается в улучшении точности автоматической сегментации изображений.
Изобретение относится к области осцилляторных нейронных сетей импульсного типа и может быть использовано для распознавания и классификации образов. Техническим результатом является обеспечение запоминания и распознавания множества образов, используя один входной слой сети.
Группа изобретений относится к области вычислительной техники и может быть использована в искусственных нейронных сетях. Техническим результатом является обеспечение назначения оценки релевантности для искусственных нейронных сетей.
Изобретение относится к области искусственного интеллекта, и в частности, к рекуррентным нейронным сетям (РНС). Техническим результатом является повышение степени сжатия.
Нейронная сеть конечного кольца // 2701064
Изобретение относится к нейронным сетям конечного кольца. Технический результат заключается в повышении надежности нейрокомпьютерной техники.
Изобретение относится к области реализации моделей нейронных сетей, а в частности сетей на базе связанных осцилляторов, представляющих собой импульсные осцилляторные нейронные сети, которые могут использоваться для распознавания образов.
Способ и устройство идентификации частей фрагментированного материала в пределах изображения // 2694021
Изобретение относится к обработке изображений. Технический результат заключается в обеспечении идентификации частей фрагментированного материала в пределах изображения.
Группа изобретений относится к области нейронных сетей и может быть использована для обучения нейронной сети-исполнителя, используемой для выбора действий, которые должны выполняться агентом, взаимодействующим со средой.
Изобретение относится к области обработки и распознавания радиосигналов, в частности к распознаванию типа манипуляции радиосигналов, и может быть использовано в радиотехнических устройствах для распознавания манипуляции радиосигналов.
Изобретение относится к области цифровой вычислительной техники, интеллектуальных вычислительных систем и интеллектуальной информационно-измерительной техники с потоковой обработкой информации в нечеткой и перемежаемой среде вычислений и может быть использовано как для создания интеллектуальных виртуальных потоковых вычислительных и информационно-измерительных систем, среда вычислений и информационные процессы в которых обусловлены модельной и алгоритмической замкнутостью, ограничениями физической среды, нечеткой и перемежаемой информационной средой, обменом энергией и информацией, информационной неопределенностью, так и для разработки и реализации систем искусственного интеллекта.
Изобретение относится к области обработки цифровых данных. Технический результат заключается в повышение скорости поиска схожих объектов по облакам точек.
Сеть интеллектуальных машин // 2669527
Изобретение относится к области вычислительной техники. Технический результат заключается в предоставлении самообновляющегося устройства для характеризации предмета, которое выполнено с возможностью автоматического обновления параметров своей памяти на основе параметров памяти других машин из соответствующей сети машин.
Изобретение относится к области алгоритмов машинного обучения. Техническим результатом является повышение точности модели DNN (Глубокая нейронная сеть) с уменьшенным размером.
Слои пакетной нормализации // 2666308
Группа изобретений относится к нейронным сетям и может быть использована для обучения нейронных сетей. Техническим результатом является повышение скорости и точности обучения.
Способ обеспечения работоспособности вычислительной системы и устройства для его реализации // 2664404
Изобретение относится к области вычислительной техники. Техническим результатом является обеспечение бесперебойной работы вычислительной системы.
Группа изобретений относится к нейронным сетям и может быть использована для нейронного временного кодирования, обучения и распознавания. Техническим результатом является уменьшение сложности кодирования.
Устройство для вычисления коэффициентов обобщенной полиадической системы с коррекцией ошибок // 2584495
Изобретение относится к вычислительной технике, в частности к модулярным нейрокомпьютерным средствам, и предназначено для вычисления коэффициентов обобщенной полиадической системы (ОПС), представленных в полях Галуа GF(2v).
Изобретение относится к области компьютерного моделирования технических систем. Технический результат - обеспечение более точного и надежного прогнозирования рабочих параметров за счет применения нейронной сети при моделировании.
Искусственная нейронная сеть // 2573766
Изобретение относится к интеллектуальным системам управления и может быть использовано в качества ядра цифровых нейроконтроллеров и нейропроцессоров. Техническим результатом является обеспечение эффективной адаптации искусственной нейронной сети к параметрам внешней обстановки и к параметрам состояния объекта управления.
Изобретение относится к области вычислительной техники и интеллектуальных вычислительных систем и может быть использовано для создания интеллектуальных вычислительных систем. Техническим результатом является повышение надежности информационной работоспособности в условиях замкнутости, ограничений, обмена и неопределенности, возможность реализации динамически расширяемой архитектуры, повышение информационной достоверности результатов вычислений и обработки данных.
Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано в качестве функционального блока для построения высоконадежных нейросетевых систем защиты информации на основе эллиптических кривых, функционирующих в системе остаточных классов.
Изобретение относится к нейронной сети с пороговой (k, t) структурой для преобразования остаточного кода в двоичный позиционный код, которая является схемой восстановления позиционного числа по сокращенной системе модулей остаточных классов независимо от того, что часть модулей искажена и они отбрасываются либо часть модулей просто игнорируется.
Изобретение относится к вычислительной технике, в частности к модулярным нейрокомпьютерным средствам, и предназначено для выполнения операции масштабирования модулярных чисел. .
