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    用于AI/ML應用的發送實體、接收實體、數據發送方法和數據處理方法技術
    
                            
    技術編號：44411382 閱讀：3 留言：0更新日期：2025-02-25 10:25
    
                        
    
                        
    
                            
                            [問題]提供用于可以分步更新推斷結果直到獲得所期望的結果的AI/ML應用的發送實體和接收實體。[解決方案]該發送實體包括：從原始輸入數據生成數據量被減少的多項輸入數據的生成單元；順序地發送所述多項輸入數據的數據發送單元；以及接收基于是否需要附加輸入數據的反饋信息的請求接收單元。該接收實體包括：順序地接收多項輸入數據的數據接收單元；將所述多項輸入數據順序地輸入到多級輸入AI/ML模型并且順序地獲取多個推斷值的推斷單元；基于所述多個推斷值順序地更新推斷結果并且輸出更新后的推斷結果的輸出單元；確定是否需要附加輸入數據的確定單元；以及發送反饋信息的請求發送單元。
    
                            
                            
    


    
                            

                            
    【技術實現步驟摘要】
    
                                【國外來華專利技術】
    本公開內容涉及用于人工智能/機器學習(ai/ml)應用的發送實體、接收實體、數據發送方法和數據處理方法。

    技術介紹
    1、正在討論使用諸如5g、超越5g和6g等蜂窩網絡執行的ai/ml應用。舉例來說，在這樣的ai/ml應用中，可以設想到將具有低算力的終端裝置所獲取的輸入數據通過蜂窩網絡發送到云服務器，以利用云服務器的高算力來實施使用ai/ml模型的推斷。
    2、如前面所描述的那樣，當把在發送側所獲取的輸入數據通過蜂窩網絡發送到接收側的ai/ml模型時，并且當輸入數據的數量較大時，可能會花費較長時間以完成傳輸。在這種情況下，在大量輸入數據的傳輸完成之前，接收側的ai/ml模型不被允許開始實施推斷。
    3、非專利文獻1公開了如下技術：把在發送側所獲取的大量輸入數據劃分為各項更小的輸入數據，將各項更小的輸入數據通過蜂窩網絡發送到接收側的ai/ml模型，并且將使用ai/ml模型實施的推斷處理并行化以縮短直到獲得推斷結果所花費的時間。
    4、引用列表
    5、非專利文獻
    6、非專利文獻1："edge?assisted?real-time?object?detection?for?mobileaugmented?reality(用于移動增強現實的邊緣輔助實時對象檢測)"，the?25th?annualinternational?conference?on?mobile?computing?and?networking，2019年8月，articleno.:25，1-16頁。

    <p>技術實現思路
    1、技術問題
    2、直到通過劃分所獲得的所有各項更小輸入數據的傳輸都完成，在非專利文獻1中所公開的技術才被允許獲得推斷結果。但是在真實世界應用中，在獲得最終推斷結果之前獲得粗略推斷結果可能是更加有利的。舉例來說，當在自動導引車(agv)上對出現在圖像中的對象進行分類時，在獲得精確推斷結果之前獲得粗略推斷結果是更加有利的。此外，如果允許分階段更新推斷結果直到獲得所期望的精度，則是有利的多的。
    3、本公開內容解決前面所描述的問題，并且本公開內容的目的是提供用于允許分階段更新推斷結果直到獲得所期望的結果的ai/ml應用的發送實體和接收實體。
    4、針對問題的解決方案
    5、為了解決前面所描述的問題，根據本公開內容的用于ai/ml應用的發送實體包括：獲取原始輸入數據的獲取部分；從原始輸入數據生成數據量被減少的多項輸入數據的生成器；順序地發送所述多項輸入數據當中的各項輸入數據的數據發送器；以及接收基于在所述多項輸入數據當中是否需要附加輸入數據的反饋信息的請求接收器。
    6、此外，根據本公開內容的用于ai/ml應用的接收實體包括：順序地接收多項輸入數據當中的各項輸入數據的數據接收器；推斷部分，將所述多項輸入數據當中的各項輸入數據順序地輸入到多輸入ai/ml模型，以順序地獲取多個推斷值當中的各個推斷值；輸出部分，基于所述多個推斷值順序地更新推斷結果，以輸出更新后的推斷結果；確定在所述多項輸入數據當中是否需要附加輸入數據的確定部分；以及根據關于是否需要附加輸入數據的確定而發送反饋信息的請求發送器，所述確定由確定部分實施。
    7、此外，根據本公開內容的用于ai/ml應用的數據發送方法包括：獲取原始輸入數據；從原始輸入數據生成數據量被減少的多項輸入數據；順序地發送所述多項輸入數據當中的各項輸入數據；以及接收基于在所述多項輸入數據當中是否需要附加輸入數據的反饋信息。
    8、此外，根據本公開內容的用于ai/ml應用的數據處理方法包括：順序地接收多項輸入數據當中的各項輸入數據；將所述多項輸入數據當中的各項輸入數據順序地輸入到多輸入ai/ml模型，以順序地獲取多個推斷值當中的各個推斷值；基于所述多個推斷值順序地更新推斷結果，以輸出更新后的推斷結果；確定在所述多項輸入數據當中是否需要附加輸入數據；以及根據關于是否需要附加輸入數據的確定而發送反饋信息。
    本文檔來自技高網    ...
                            
    
                            
    【技術保護點】
    
                                
    1.用于AI/ML應用的發送實體，所述發送實體包括：
    2.根據權利要求1所述的發送實體，其中
    3.根據權利要求2所述的發送實體，其中
    4.根據權利要求1所述的發送實體，其中
    5.根據權利要求1所述的發送實體，其中
    6.根據權利要求1所述的發送實體，其中
    7.根據權利要求1所述的發送實體，其中
    8.用于AI/ML應用的接收實體，所述接收實體包括：
    9.根據權利要求8所述的接收實體，其中
    10.根據權利要求8所述的接收實體，其中
    11.根據權利要求8所述的接收實體，其中
    12.根據權利要求8所述的接收實體，其中
    13.根據權利要求8所述的接收實體，其中
    14.根據權利要求8所述的接收實體，其中
    15.根據權利要求8所述的接收實體，其中
    16.根據權利要求8所述的接收實體，其中
    17.用于AI/ML應用的數據發送方法，所述數據發送方法包括：
    18.用于AI/ML應用的數據處理方法，所述數據處理方法包括：
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    【技術特征摘要】
    
                                【國外來華專利技術】
    1.用于ai/ml應用的發送實體，所述發送實體包括：
    2.根據權利要求1所述的發送實體，其中
    3.根據權利要求2所述的發送實體，其中
    4.根據權利要求1所述的發送實體，其中
    5.根據權利要求1所述的發送實體，其中
    6.根據權利要求1所述的發送實體，其中
    7.根據權利要求1所述的發送實體，其中
    8.用于ai/ml應用的接收實體，所述接收實體包括：
    9.根據權利要求8所述的接收實體，其中
    10.根據...
                            
    
                            
    【專利技術屬性】
    
                                技術研發人員：內山博允，津田信一郎，
    
        申請(專利權)人：索尼集團公司，
    
        類型：發明
    
        國別省市：
    
                            
    
                            
                        
    
                    
    
                    
                    
                     
                
    
                
                
    
                    
    
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