用于机器学习网络的芯片外数据压缩和解压缩的系统和方法

    公开(公告)号:CN118541916A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202380017139.4

    申请日:2023-01-11

    Abstract: 提供了用于机器学习网络所使用的数据流的压缩和解压缩的系统和方法。所述方法包括:对所述数据流中的每个值进行编码,包括:确定到多个不重叠范围之一的映射,每个值被编码为表示所述范围的符号和对应偏移;以及使用概率计数对所述符号进行算术编码;存储压缩数据流,所述压缩数据流包括所述经过算术编码的符号和所述对应偏移;以及使用所述概率计数利用算术解码对所述压缩数据流进行解码,所述经过算术解码的符号使用偏移位来得到已解码数据流;以及传达所述已解码数据流以供所述机器学习网络使用。

    用于快速产生用于化合物筛选的类器官/球状体的微流体平台

    公开(公告)号:CN110997900B

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN201880052408.X

    申请日:2018-07-16

    Abstract: 本公开提供了一种使用具有微孔阵列的微流体装置产生大小一致的类器官/多细胞球状体的方法。所述方法涉及若干个连续步骤。首先,用润湿剂填充包含与供应通道连接的平行排的微孔的微流体装置。所述润湿剂是不可混溶于水中的液体。例如,所述润湿剂可以是诸如油的有机液体。在下一个步骤中,用细胞悬浮液的包含用于水凝胶的前体的水性溶液替换所述供应通道和所述微孔中的所述试剂。接着,用所述试剂替换所述供应通道中的水相,这导致水凝胶前体溶液中形成细胞悬浮液的微珠的阵列,所述微珠被分到孔中。所述微珠之后被转换为充满细胞的水凝胶。随后,用连续流过所述微流体装置的细胞培养基替换所述供应通道中的所述试剂,并且所述水凝胶内的细胞被转换为多细胞球状体。

    使用稀疏性来加速深度学习网络的系统和方法

    公开(公告)号:CN115989505A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202180051555.7

    申请日:2021-07-16

    Abstract: 公开了一种使用稀疏性来加速深度学习网络的系统和方法。所述方法包括:将位向量传达到调度器,所述位向量标识输入张量中的哪些值为非零;对于所述输入张量的每个通道,确定要为乘法累加(MAC)运算传达哪些值,所述确定包括指示以下项中的一者的执行:传达所述通道中的当前值;传达同一通道中的下一值,其中此值为非零;在时间上提前一步传达值,其中此值为非零;以及从相邻通道传达值,其中此值为非零;以及输出所述MAC运算的所述值。

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