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1. 发明专利

TW516306B 使用樣條核心以實施快速信號褶積之方法及裝置失效
简体标题：使用样条内核以实施快速信号褶积之方法及设备
公开(公告)号：TW516306B
公开(公告)日：2003-01-01
申请号：TW090100624
申请日：2001-02-27
申请人： ETEC系統股份有限公司
发明人：理察德E 卡蘭道
IPC分类号： H04N , G06F , G06T
CPC分类号： G06T5/20 , G06F17/153
摘要：本發明係有關一種快速的褶積方法，可應用於使用一平順核心(其可以以一樣條核心來近似)來褶積信號，以及一系統配置成用以使用軟體或是信號處理電路來進行該方法。不像以傅立葉為主的褶積方法(需要對一長度為N的信號做大約N個logN之算術運算)，本發明的方法只需要大約 N個算術運算。不像以子波為主的褶積近似法(其通常也需要較根據本發明褶積同樣信號為多之算術運算)，本發明的方法對樣條的褶積核心來說為完全(exact)。再者，根據本發明的褶積可以為非循環褶積(不需要零附加而達成)，或是循環褶積，而在兩案中本發明封信號長度都無限制(如平坦)。
简体摘要：本发明系有关一种快速的褶积方法，可应用于使用一平顺内核(其可以以一样条内核来近似)来褶积信号，以及一系统配置成用以使用软件或是信号处理电路来进行该方法。不像以傅里叶为主的褶积方法(需要对一长度为N的信号做大约N个logN之算术运算)，本发明的方法只需要大约 N个算术运算。不像以子波为主的褶积近似法(其通常也需要较根据本发明褶积同样信号为多之算术运算)，本发明的方法对样条的褶积内核来说为完全(exact)。再者，根据本发明的褶积可以为非循环褶积(不需要零附加而达成)，或是循环褶积，而在两案中本发明封信号长度都无限制(如平坦)。

2. 发明专利

TW504657B 高速迴旋積分的方法及裝置失效
简体标题：高速回旋积分的方法及设备
公开(公告)号：TW504657B
公开(公告)日：2002-10-01
申请号：TW089110247
申请日：2000-05-26
申请人： LG電子股份有限公司
发明人：洪哲基 , 金哲佑
IPC分类号： G06K , G06T
CPC分类号： G06F17/153 , G06F17/15
摘要：一種用於高速迴旋積分的方法，該方法包含下列步驟：藉由將假設理論的遮罩區分為預定數標的多個作為標的資料的取樣間隔之區域，以決定一迴旋積分遮罩；產生迴旋積分的標的影像之累加影像資料且在記憶體中儲存；在符合該遮罩之各個級距的區域中的一區域內從累加影像資料去計算影像加總資料；以及從相對區域影像資料去計算像素的迴旋積分與符合該區域的遮罩級距值。
简体摘要：一种用于高速回旋积分的方法，该方法包含下列步骤：借由将假设理论的遮罩区分为预定数标的多个作为标的数据的采样间隔之区域，以决定一回旋积分遮罩；产生回旋积分的标的影像之累加影像数据且在内存中存储；在符合该遮罩之各个级距的区域中的一区域内从累加影像数据去计算影像加总数据；以及从相对区域影像数据去计算像素的回旋积分与符合该区域的遮罩级距值。

3. 发明专利

TW201640422A 用於在類神經網路中協同式及分散式計算的方法及設備审中-公开
简体标题：用于在类神经网络中协同式及分佈式计算的方法及设备
公开(公告)号：TW201640422A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：TW104137730
申请日：2015-11-16
申请人：英特爾股份有限公司 , INTEL CORPORATION
发明人：陸朋馬克 , LUPON, MARC , 洛培茲佩卓 , LOPEZ, PEDRO , 派瑞塔佛瑞德 , PRATAS, FREDERICO C. , 佛康愛歐斯 , FALCON, AYOSE J. , 赫雷羅阿貝拉納斯安瑞科 , HERRERO ABELLANAS, ENRIC , 拉托瑞費南度 , LATORRE, FERNANDO , 托爾納夫提斯喬吉歐 , TOURNAVITIS, GEORGIOS
IPC分类号： G06N3/063 , G06F17/15
CPC分类号： G06F17/153 , G06N3/04 , G06N3/063
摘要：揭示用於在類神經網路中協同式及分散式計算之設備及方法。舉例而言，設備的一實施例包括：輸入/輸出(I/O)介面；眾多處理單元，通訊地耦合至I/O介面以接收用於複數輸入神經元及與複數輸入神經元中的各神經元相關連之複數突觸權重的資料，眾多處理單元中的各處理單元用以處理至少一部份用於複數輸入神經元及複數突觸權重的資料，以產生複數部份結果；以及，互連，通訊地耦合眾多處理單元，經由互連，眾多處理單元中的各處理單元與一或更多其它處理單元共用複數部份結果，其它處理單元使用複數部份結果以產生增加的複數部份結果或最終結果。經由共用的輸入匯流排，處理單元共用包含輸入神經元及權重的資料。
简体摘要：揭示用于在类神经网络中协同式及分佈式计算之设备及方法。举例而言，设备的一实施例包括：输入/输出(I/O)界面；众多处理单元，通信地耦合至I/O界面以接收用于复数输入神经元及与复数输入神经元中的各神经元相关连之复数突触权重的数据，众多处理单元中的各处理单元用以处理至少一部份用于复数输入神经元及复数突触权重的数据，以产生复数部份结果；以及，互连，通信地耦合众多处理单元，经由互连，众多处理单元中的各处理单元与一或更多其它处理单元共享复数部份结果，其它处理单元使用复数部份结果以产生增加的复数部份结果或最终结果。经由共享的输入总线，处理单元共享包含输入神经元及权重的数据。

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