检索结果-内蒙古大学图书馆

露天采矿技术 2021年第6期36卷 24-27,31页

作者：曲业明付恩三孙宝志赵浩王刚夏庆宇内蒙古吉林郭勒二号露天煤矿有限公司技术部内蒙古锡林浩特026200 辽宁工程技术大学辽宁阜新123000 应急管理部信息研究院北京100029 应急管理部研究中心北京100013 神华销售集团东北能源贸易有限公司黑龙江哈尔滨150000

为规范露天矿山驾驶人员操作规范性及时发现各生产环节的异常状态,通过构建露天矿山智能识别系统来实现对露天矿山异常行为的智能视频识别。充分利用露天矿山的视频监控系统,露天矿山4G、5G网络,构建露天矿山的违章视频识别算法和开发... 详细信息

为规范露天矿山驾驶人员操作规范性及时发现各生产环节的异常状态,通过构建露天矿山智能识别系统来实现对露天矿山异常行为的智能视频识别。充分利用露天矿山的视频监控系统,露天矿山4G、5G网络,构建露天矿山的违章视频识别算法和开发露天矿山智能视频系统平台。该系统平台的研发建设,将大大提升了安全管理水平,降低矿山人员的作业风险,降低安全管理人员的工作量,实现对违章行为的实时监管,智能干预。

关键词：人工智能视频识别系统平台语义分割模型推理

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面向移动端的高通量异构卷积神经网络推理系统优化设计与研究

面向移动端的高通量异构卷积神经网络推理系统优化设计与研究

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作者：杨焕永西安电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着人工智能的飞速发展,其广泛应用于工业等各个领域,但是由于人工智能的很多技术尚未成熟,在很多方面仍然有许多改进的空间。卷积神经网络作为人工智能的核心部分,其起源于20世纪60年代,当时科学家们正在研究猫的大脑皮层,在... 详细信息

近年来,随着人工智能的飞速发展,其广泛应用于工业等各个领域,但是由于人工智能的很多技术尚未成熟,在很多方面仍然有许多改进的空间。卷积神经网络作为人工智能的核心部分,其起源于20世纪60年代,当时科学家们正在研究猫的大脑皮层,在研究过程中发现卷积权重的共享和连接节点的减少,能够大大减少了神经反馈网络的复杂性。然而,由于硬件的局限性和有效的优化算法的缺乏,这项技术并没有得到较好的开发。随着神经网络的广泛应用尤其是在模型部署变得越来越重要,但是由于神经网络的计算量大、功耗高,在当前已有的大多数移动设备中部署情况较差,并且目前的方法都是采取损失精度为代价来提升算力。所以合理利用目前已有的中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)、图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)、神经网络处理单元(Neural Network Processing Unit,NPU)等处理单元,在不损失精度的情况下去提升神经网络的运行速度,将会大大提升神经网络在移动端的部署能力。本文的主要研究和成果如下:论文基于瑞芯微电子RK3399Pro平台,完成了一款面向移动端的高通量异构卷积神经网络推理系统的优化设计与仿真验证,该平台的主要资源包括:主频1.8GHz的ARM双核Cortex-A72+四核Cortex-A53的大小核处理器、Mali-T860MP4四核图形处理器及AI神经网络处理器NPU,可以根据不同方案进行处理单元的调用。论文在开放运算语言(Open Computing Language,Open CL)异构并行计算框架与Tensor Flow深度学习框架内,设计完成了两种模型推理加速方案与仿真验证。重点针对Le Net-5手写数字识别网络进行部署分析,做了对CPU单独部署、CPU+GPU异构、CPU+NPU异构以及CPU+GPU+NPU异构进行了四组对比实验,最终确定了以下两种方案进行模型推理速度的优化。完成了在神经网络模型部署的硬件配置层面进行优化的并行加速方案设计与仿真验证。实现了通过调用空闲CPU和GPU,同时与NPU进行图像处理,有效提高了模型推理的吞吐量,仿真结果表明,本文设计的模型推理速度比单独NPU加速工作提升了12%,满足设计要求。完成了根据不同异构计算资源及神经网络不同层的特性将神经网络不通层匹配至最优的异构计算资源上进行计算的串行加速方案设计与仿真验证,实现了将神经网络模型中全连接层拆分出来通过CPU进行计算,网络其余部分通过NPU进行计算的加速方法,仿真结果表明,本文设计的方案比NPU单独加速推理单张输入图像的速度提升了5%,满足设计要求。

关键词： NPU 异构加速神经网络人工智能模型推理

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面向安卓系统内核的fuzzing工具的设计与实现

面向安卓系统内核的fuzzing工具的设计与实现

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作者：陈奕修北京邮电大学

学位级别：硕士

当今安卓系统已经成为移动端的主流系统,占据了绝大部份市场份额,却有着极大的安全风险。特别是安卓内核漏洞,一旦被利用,攻击者就有可能获得系统的所有权限,因此比用户态漏洞有着更严重的危害。随着人们对安全的逐渐重视,现有的内核漏... 详细信息

当今安卓系统已经成为移动端的主流系统,占据了绝大部份市场份额,却有着极大的安全风险。特别是安卓内核漏洞,一旦被利用,攻击者就有可能获得系统的所有权限,因此比用户态漏洞有着更严重的危害。随着人们对安全的逐渐重视,现有的内核漏洞检测工具能力越来越强。许多存在于代码浅层的漏洞已被发现,因此研究人员开始探索隐藏在代码更深处的内核漏洞,而传统的基于随机系统调用的内核模糊测试(fuzzing)方式已无法满足这种需求。针对内核的被动fuzzing技术具有系统调用顺序自然,更容易触发深层次漏洞的特点,是寻找新的攻击面,发现新漏洞的高效技术,但是这种方法在触发漏洞之后不会生成具体的测试用例;而面向内核的主动fuzzing技术利用事先变异好的参数,主动地执行对应的系统调用来进行测试,一旦发现漏洞就可以得到相应的测试用例,但是所有调用都依赖专家知识来配置,不容易触及到深层次代码。为了实现更高效的内核fuzzing,本文提出主被动结合的fuzzing方法。一方面,该方法利用被动fuzzing过程中所运行应用程序的系统调用日志来推理出系统调用模型,通过用主动fuzzing执行该系统调用模型来保留被动fuzzing的调用序列,使主动fuzzing也可以触及到更深层次的代码。另一方面,该方法用被动fuzzing崩溃后的系统调用序列引导主动fuzzing过程,使主动fuzzing尽可能覆盖更多序列中的调用,直至触发调用序列对应的漏洞,从而为被动fuzzing生成对应的测试用例。本文基于AFL和主被动结合的fuzzing方法实现了面向安卓内核的fuzzing工具X-AFL,它包含被动fuzzing,模型推理和主动fuzzing三个模块。本文对三个模块分别进行了实验评估,实验结果表明,被动fuzzing模块能够有效地触发较多内核错误;而且X-AFL使用推理模型比随机系统调用能获得更高的系统调用执行效率;结合了推理模型和序列引导技术的X-AFL是一个有效的安卓内核fuzzing工具。

关键词： fuzzing技术安卓内核覆盖导向模型推理

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基于统计的机器学习推理优化方法

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信息与电脑 2020年第21期32卷 38-40页

作者：龚文龙国网重庆永川供电公司重庆402100

近年来,机器学习推理技术已经广泛应用在人们的日常生产和生活中,但现有技术通常使用面向传统数据服务的优化方法,而未考虑机器学习推理的统计学特征。本文设计了一种面向机器学习推理的优化方法,通过引入基于统计的优化策略以解决特征... 详细信息

近年来,机器学习推理技术已经广泛应用在人们的日常生产和生活中,但现有技术通常使用面向传统数据服务的优化方法,而未考虑机器学习推理的统计学特征。本文设计了一种面向机器学习推理的优化方法,通过引入基于统计的优化策略以解决特征计算的性能瓶颈问题。首先,使用自动构造的近似模型丢弃得分较低的输入以进行准确的Top-K查询。然后,使用增强模型对剩余部分进行排序,以最小精度损失为代价提高查询性能。同时,自动调整优化参数,以最大化提高查询性能的同时满足准确性目标。此外,使用编译器优化来优化以上技术,从而为机器学习应用自动快速生成推理代码。

关键词：统计分析机器学习模型推理执行优化

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机器学习系统面临的安全攻击及其防御技术研究

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信息网络安全 2018年第9期 10-18页

作者：于颖超丁琳陈左宁江南计算技术研究所江苏无锡214083 数学工程与先进计算国家重点实验室江苏无锡214083

研究表明,几乎机器学习系统管道的各个阶段都有可能遭遇数据污染攻击、对学习算法及依赖库的攻击、逃逸攻击、模型窃取及模型推理攻击等。这些攻击不仅会影响机器学习系统的学习过程,而且还可能影响模型的性能或使系统在特定输入下出现... 详细信息

研究表明,几乎机器学习系统管道的各个阶段都有可能遭遇数据污染攻击、对学习算法及依赖库的攻击、逃逸攻击、模型窃取及模型推理攻击等。这些攻击不仅会影响机器学习系统的学习过程,而且还可能影响模型的性能或使系统在特定输入下出现攻击者想要模型出现的错误,从而影响模型的精度。因此,理解机器学习算法和系统的安全性,并探索它们的安全改进方法越来越成为计算机安全和机器学习交叉领域的一个研究方向。文章首先定义了机器学习系统管道,然后对管道上各点可能遭受的攻击及潜在的解决方案进行了研究,最后对全文进行了总结并对下一步的研究方向进行了展望。

关键词：机器学习数据污染逃逸攻击模型推理

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综采装备三机配套概念设计系统

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工矿自动化 2018年第7期44卷 11-16页

作者：段琦丁华王义亮邓金涛太原理工大学机械工程学院山西太原030024 煤矿综采装备山西省重点实验室山西太原030024

针对现有综采装备智能设计方法大多未考虑三机配套设计参数之间的复杂耦合关系,导致系统的适用性较差、设计知识孤立等问题,研究了基于知识推理的综采装备概念设计方法和综采装备三机配套原则,将实例推理、规则推理和模型推理的混合推... 详细信息

针对现有综采装备智能设计方法大多未考虑三机配套设计参数之间的复杂耦合关系,导致系统的适用性较差、设计知识孤立等问题,研究了基于知识推理的综采装备概念设计方法和综采装备三机配套原则,将实例推理、规则推理和模型推理的混合推理机制应用于综采装备三机配套的概念设计中,建立了基于知识推理的综采装备三机配套概念设计推理模型,开发了基于知识推理的综采装备三机配套概念设计系统。该系统利用知识推理方法对用户输入的初始参数进行实例推理,并在实例库中检索相似实例,得到符合要求的设计方案;如没有相似实例,则进行模型推理完成三机配套参数设计,得到参数设计方案。应用实例表明,该系统设计结果准确、推理速度快,实现了综采装备的智能设计,缩短了产品设计周期。

关键词：煤炭开采采煤机刮板输送机液压支架三机配套知识推理实例推理模型推理概念设计

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面向高光谱图像异常检测的GPU加速器设计

面向高光谱图像异常检测的GPU加速器设计

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作者：黄志彬哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

堆叠自编码器(Stacked Autoencoder,SAE)作为一种非监督深度学习方法,以其优秀的非线性拟合能力在高光谱图像异常检测应用研究中获得较好检测精度。然而SAE庞大的计算量带来长计算耗时成为其在高光谱图像异常检测实际应用的主要瓶颈。... 详细信息

堆叠自编码器(Stacked Autoencoder,SAE)作为一种非监督深度学习方法,以其优秀的非线性拟合能力在高光谱图像异常检测应用研究中获得较好检测精度。然而SAE庞大的计算量带来长计算耗时成为其在高光谱图像异常检测实际应用的主要瓶颈。为解决该问题,依托目前高性能计算主流处理器平台GPU(Grapgic Processing Unit)的大规模并行计算能力和高访存带宽的优势,开展面向高光谱图像异常检测的GPU加速器设计。课题工作可为高光谱图像异常目标实时检测方法的应用提供一种可行的解决方案,同时也可为其他机器学习算法的GPU加速器设计提供参考。本课题从SAE模型训练和模型推理两个过程开展工作,针对模型训练过程计算量大和计算耗时长的问题,采用GPU服务器开展训练加速器的设计;针对算法推理过程低延迟的需求,以及计算平台体积和功耗受限的矛盾,采用嵌入式GPU开展推理加速器的设计。论文的主要工作包括以下内容:首先,对基于SAE的高光谱图像异常检测的原理进行分析,设计基于SAE的检测器,并采用两幅真实高光谱图像数据进行模型的性能验证,其AUC值分别可达0.8569和0.9248,优于基准检测器RXD,表明了本文设计基于SAE的高光谱图像异常检测器的合理性和正确性。其次,针对基于SAE的高光谱图像异常检测模型训练过程计算量庞大和耗时长的问题,开展基于CPU+GPU异构系统的训练加速器的设计。为提高计算效率,采用主机计算和设备计算重叠、数据传输和设备计算重叠、设备计算和设备计算重叠三种策略实现粗粒度并行计算。基于真实高光谱图像数据的计算效率测试实验结果表明:本文提出的GPU训练加速器在模型最快收敛速度情况下相比于单核CPU可达到27倍加速,具有显著的加速效果。最后,针对高光谱图像异常检测过程的实时性需求与计算平台体积功耗约束之间的矛盾问题,开展基于嵌入式GPU计算平台的推理加速器设计。通过模型计算图化简及GPU核函数合并的设计降低计算延迟。基于真实高光谱图像数据进行计算效率和功耗的综合实验结果表明:本文所提出的推理加速器的相比于ARM处理器最高可以获得157倍加速比和113倍的能效比,相比于八核DSP最高可以获得71倍的加速比和119倍的能效比。

关键词：高光谱图像异常检测 SAE GPU加速器模型训练模型推理

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基于排序的话题建模框架及实例研究

基于排序的话题建模框架及实例研究

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作者：张镇华中科技大学

学位级别：硕士

话题建模是文本数据挖掘的一种重要方法，传统的话题模型不考虑文本之间的链接关系，然而现实世界中许多文本数据的文档之间存在链接关系，即以文档网络的形式存在。基于排序的话题建模将链接排序与话题建模相结合，研究表明该方法具有... 详细信息

话题建模是文本数据挖掘的一种重要方法，传统的话题模型不考虑文本之间的链接关系，然而现实世界中许多文本数据的文档之间存在链接关系，即以文档网络的形式存在。基于排序的话题建模将链接排序与话题建模相结合，研究表明该方法具有良好的文档网络建模效果，然而已有的研究将话题排序向量作为话题的文档分布，因此仅能将话题排序与PLSA（Probabilistic Latent Semantic Analysis）话题模型相结合，而不能与更加流行的LDA（Latent Dirichlet Allocation）话题模型相结合。\n 针对文档网络的话题建模问题，将话题排序与话题建模相结合，提出一种基于排序的话题建模框架（Rank-Integrated Topic Modeling Framework，RTMF），解决了当前基于排序的话题建模不能与LDA相结合的问题。RTMF将排序向量进行话题归一化，然后通过一个权重因子将排序向量引入话题建模中，建立了一个话题排序与话题建模互相增强的框架。对RTMF建模框架进行实例化，建立基于排序的PLSA模型实例和基于排序的LDA模型实例。具体来说，将Topical PageRank和Topical HITS分别与PLSA模型相结合建立RankPLSA和HITSPLSA模型，并推导出基于期望最大化的模型推理算法，将Topical PageRank和Topical HITS分别与LDA模型相结合建立RankLDA和HITSLDA模型，推导出基于折叠吉布斯采样的模型推理算法。\n 为验证RTMF的有效性和评价所建立框架实例的建模效果，在三个论文数据集和一个Twitter数据集上进行了实验，对比模型包括两个经典的话题模型和两个基于排序的最新话题模型，指标包括泛化能力、文档分类、文档聚类和话题可解释性四个方面。实验结果显示，所提出的四个基于排序的话题模型实例在所有对比实验上均优于对比的基线话题模型，基于排序的LDA模型在所有模型中具有最好的效果。

关键词：文本数据挖掘话题建模排序向量话题归一化模型推理

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基于完全联系的条件随机场的图像标注

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计算机应用 2017年第10期37卷 2841-2846页

作者：刘彤黄修添马建设苏萍清华大学深圳研究生院广东深圳518055

传统的图像标注模型通常存在两个问题:只能够对短距离的像素上下文信息进行建模和复杂的模型推理过程。为了提高图像标注的精度、简化图像标注的模型推理过程,采用完全联系的条件随机场模型进行图像标注,提出利用基于高斯kd树的平均场... 详细信息

传统的图像标注模型通常存在两个问题:只能够对短距离的像素上下文信息进行建模和复杂的模型推理过程。为了提高图像标注的精度、简化图像标注的模型推理过程,采用完全联系的条件随机场模型进行图像标注,提出利用基于高斯kd树的平均场估计方法实现该模型的高效推理。为了更好地验证算法的有效性,实验的图片数据库不仅包含标准的图片库——剑桥大学微软研究图片库(MSRC-9),还包含作者制作的机械零件图片库(My Dataset_1)和办公桌图片库(My Dataset_2)。新算法在三个图片库上的平均标注精度分别可以达到77.96%、97.15%和95.35%,每幅图的平均运行时间为2 s。实验结果表明,基于完全联系的条件随机场的图像标注能够更充分地考虑不同的像素上下文信息来提高标注精度,而基于高斯kd树的模型推理能够提高模型推理的效率。

关键词：条件随机场图像标注上下文信息高斯kd树模型推理

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网络空间态势感知与预警技术发展及对策研究

网络空间态势感知与预警技术发展及对策研究

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第六届中国指挥控制大会

作者：苗增良刘振军王勇 66069部队

着眼网络空间对抗需求与现状发展,应对网络空间面临的挑战,从检测信息源、预警检测策略、具体检测方法、检测时效性等角度,分析网络空间预警检测机理;分析网络安全预警技术发展,探索神经网络、数据融合、模型推理等技术应用,最后提出加... 详细信息

着眼网络空间对抗需求与现状发展,应对网络空间面临的挑战,从检测信息源、预警检测策略、具体检测方法、检测时效性等角度,分析网络空间预警检测机理;分析网络安全预警技术发展,探索神经网络、数据融合、模型推理等技术应用,最后提出加强信息网络安全防护能力的对策建议。

关键词：网络空间态势感知安全预警神经网络数据挖掘模型推理

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