检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2025年第1期62卷 232-255页

作者：王馨语周王球周颢李向阳中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026

无线充电技术具有非接触、自动化以及易维护的供能特性,可以有效解决未来智能物联网(AIoT)在大规模应用时的能量供应难题.在现有无线充电技术中,磁共振无线充电技术在能量传输效用与空间自由度上有着更为均衡的技术优势,已成为当今无线... 详细信息

无线充电技术具有非接触、自动化以及易维护的供能特性,可以有效解决未来智能物联网(AIoT)在大规模应用时的能量供应难题.在现有无线充电技术中,磁共振无线充电技术在能量传输效用与空间自由度上有着更为均衡的技术优势,已成为当今无线充电领域的研究热点,拥有更为广阔的应用前景.为此,大致回顾了磁共振无线充电技术的发展历程并对其相关背景概念进行了简要概述.对近年的磁共振无线充电技术相关研究进行了系统梳理,并基于设计动机和技术实现从反馈通信、优化调度、感知应用、安全保障4个角度出发,详细总结了对应工作的基本原理、实施方法等核心内容,为后续的研究提供了有效参考.其中,根据传输方式将反馈通信方面工作分为两大类,根据系统结构将优化调度方面工作分为两大类,根据应用场景从三大类介绍感知应用方面工作,根据保障对象将安全保障方面工作分为三大类.最后在上述工作的基础上,讨论了磁共振无线充电技术现有工作的可改进之处,并对未来研究方向进行了展望.

关键词：磁共振无线充电反馈通信优化调度感知应用安全保障

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最坏执行时间分析中的时序异常问题

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计算机研究与发展 2025年第4期62卷 1033-1049页

作者：蒋滨泽朱钇宣陈香兰龚小航高银康李曦中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 中国科学技术大学苏州高等研究院江苏苏州215004

时序异常是一种程序在最坏执行时间(worst-case execution time,WCET)分析中反直觉的时间行为,其特征在于,尽管局部执行速度更快,但整体的执行时间可能会增加,因此WCET分析必须以保守的态度考虑所有可能的执行情况,以确保分析结果的安全... 详细信息

时序异常是一种程序在最坏执行时间(worst-case execution time,WCET)分析中反直觉的时间行为,其特征在于,尽管局部执行速度更快,但整体的执行时间可能会增加,因此WCET分析必须以保守的态度考虑所有可能的执行情况,以确保分析结果的安全性,这使得WCET分析变得非常困难.相反地,如果能够确保要分析的程序与平台不存在时序异常,将大大减少WCET分析需要考虑的状态以及所花费的时间.因此,时序异常问题是WCET分析中的关键挑战.然而,尽管历经20多年的研究,学术界对时序异常问题仍未形成统一的定义和共识.自时序异常概念提出以来,学术界涌现出了各种文献描述时序异常,对于这些定义,可以根据定义方式和描述内容对它们进行分类,并分析它们各自的优劣.进一步地,如果对导致时序异常的原因进行研究,可以将其归结为调度策略、高速缓存以及组件影响这3个方面.此外,目前也有一些验证与消除时序异常的相关研究工作,这些工作也存在一些问题和不足.WCET分析的未来应当以分析方式为基础进行时序异常相关的研究,以更好地解决时序异常问题.

关键词：最坏执行时间处理器架构时序异常时间可预测实时系统

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基于周期事件触发机制的分布式资源分配算法

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控制与决策 2025年第2期40卷 563-571页

作者：李志勇谈世磊西南交通大学电气工程学院成都611756 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026

针对有限通信带宽下的多智能体系统最优资源分配问题,研究一种周期事件触发的分布式优化算法.首先,在连续时间型分布式加权梯度算法上,通过一种新的李雅普诺夫函数综合出一种事件触发通信机制,其触发器只需以一个固定周期采样自身状态... 详细信息

针对有限通信带宽下的多智能体系统最优资源分配问题,研究一种周期事件触发的分布式优化算法.首先,在连续时间型分布式加权梯度算法上,通过一种新的李雅普诺夫函数综合出一种事件触发通信机制,其触发器只需以一个固定周期采样自身状态信息并评估触发条件来判断是否需要进行通信;然后,通过稳定性分析表明,所提出分布式优化算法以指数速率收敛至最优解,这种周期事件触发机制不仅自然地排除芝诺行为,而且不需要触发器进行实时的检测;最后,通过数值仿真验证了所提出分布式事件触发优化算法的有效性.

关键词：多智能体系统资源分配问题分布式优化周期事件触发通信指数收敛连续时间算法

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低碳算法的发展及压缩和加速技术的应用

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控制与决策 2025年第5期40卷 1409-1428页

作者：赵洪科叶倩彤张志勇张凯汪珂航黄振亚天津大学管理与经济学部天津大学复杂管理系统实验室中国科学技术大学计算机科学与技术学院中国科学技术大学认知智能全国重点实验室

探讨低碳神经网络算法的设计及其在工业界和大型模型中的应用.首先,介绍低碳算法的概念及碳足迹视角下的深度学习算法;随后,深入研究多种设计策略,如剪枝、量化、低秩分解等,这些策略能显著降低数据中心和网络设备的资源消耗,推动绿色... 详细信息

探讨低碳神经网络算法的设计及其在工业界和大型模型中的应用.首先,介绍低碳算法的概念及碳足迹视角下的深度学习算法;随后,深入研究多种设计策略,如剪枝、量化、低秩分解等,这些策略能显著降低数据中心和网络设备的资源消耗,推动绿色计算的发展.此外,关注了低碳算法的实际应用,包括低精度计算、高效硬件设计和硬件加速,展示了其在减少能源浪费和环境影响方面的潜力.对于大语言模型(LLMs),讨论了训练过程中的压缩技术、模型结构优化等方法,以降低这类高资源需求模型的环境负担.最后,提出了评判标准来衡量不同算法的效能,并展望低碳算法未来的发展方向及其对可持续发展的重要意义,旨在促进低碳算法的研究与应用,为构建可持续的数字社会贡献力量.

关键词：低碳算法模型压缩大语言模型可持续计算模型加速模型压缩

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基于开源模式的产学研协同新机制探索与实践

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中国科学院院刊 2025年第3期40卷 465-470页

作者：包云岗中国科学院计算技术研究所中国科学院大学计算机科学与技术学院

DeepSeek通过开源模式在全球大规模快速扩散，让各界审视开源的价值与意义。文章提出开源是一种凝聚共识、组织高密度人才的有效方式，因为开源背后存在客观规律的支撑，包括开源符合打破知识垄断、促进知识传播的社会学规律，开源符合... 详细信息

DeepSeek通过开源模式在全球大规模快速扩散，让各界审视开源的价值与意义。文章提出开源是一种凝聚共识、组织高密度人才的有效方式，因为开源背后存在客观规律的支撑，包括开源符合打破知识垄断、促进知识传播的社会学规律，开源符合“交易成本”“杰文斯效应”等经济学规律；开源也是一种构建产学研高效协同机制的有效方式，并介绍了开源芯片创新联合体与“一生一芯”计划两个具体案例展现开源促进合作的有效性。

关键词： DeepSeek 开源凝聚共识产学研协同

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ChannelLink:基于链下状态通道的跨片状态迁移协议

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软件学报 2025年第3期36卷 1327-1354页

作者：贾林鹏孙毅中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

跨片状态迁移协议是保证跨片交易处理原子性的基础,其效率高低将直接影响分片系统性能.现有协议处理过程可以分为源分片状态迁出、片间状态传输和目的分片状态迁入这3个阶段,各阶段依次执行、紧密绑定.利用链下状态通道灵活度高、即时... 详细信息

跨片状态迁移协议是保证跨片交易处理原子性的基础,其效率高低将直接影响分片系统性能.现有协议处理过程可以分为源分片状态迁出、片间状态传输和目的分片状态迁入这3个阶段,各阶段依次执行、紧密绑定.利用链下状态通道灵活度高、即时确认的特点,提出了ChannelLink跨片状态迁移协议,将现有协议中紧密耦合的三阶段处理过程解耦,有效降低了跨片交易平均开销,提升了状态迁移效率.基于此,设计了一种低开销链下通道路由算法.该算法基于状态迁移交易与链下通道拓扑等特征,通过改进遗传算法,求解最优状态路由方案,兼顾迁移效率的同时,降低了用户跨片状态迁移开销.最后,实现了ChannelLink协议原型系统,并基于比特币交易以及闪电网络状态信息构造数据集进行实验验证.实验结果表明,该协议在16个分片、跨片交易比例为5.21%的场景下,分片系统吞吐量提升7.04%,交易确认延迟降低52.51%,跨片状态迁移开销下降45.44%以上,并且随着分片数量与跨片交易比例的上升,该协议的性能优势逐步扩大.

关键词：区块链分片状态迁移状态通道路由算法

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基于虚拟机页缓存机制的磁盘在线迁移系统

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小型微型计算机系统 2025年第1期46卷 235-241页

作者：周志强李京中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230001

在线迁移是云数据中心管理虚拟机的关键技术之一,它在负载均衡、降低能耗以及平台软硬件维护等场景有着重要的作用.预拷贝是目前虚拟机在线迁移的主流方式,有着停机时间短、对虚拟机性能影响小以及鲁棒性高的特点.然而,由于数据的修改... 详细信息

在线迁移是云数据中心管理虚拟机的关键技术之一,它在负载均衡、降低能耗以及平台软硬件维护等场景有着重要的作用.预拷贝是目前虚拟机在线迁移的主流方式,有着停机时间短、对虚拟机性能影响小以及鲁棒性高的特点.然而,由于数据的修改会导致多轮迭代传输,该方法在迁移时可能出现较大的网络传输量和较长的迁移时间的问题.考虑到磁盘通常比内存大几个数量级,该问题在迁移磁盘数据时尤为严重.本文通过提取页缓存数据信息实现了一个预拷贝优化方法,并且设计了一个新的磁盘在线迁移系统,使得虚拟机能够参与其自身迁移过程,让获取虚拟机内的信息更加方便.该方法能够高效地进行预拷贝迁移,从而快速而可靠地完成磁盘迁移,减少网络传输数据量和迁移时间.

关键词：虚拟机磁盘在线迁移预拷贝页缓存

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智能时代公共安全体系面临的技术挑战——兼序《中国科学院院刊》“人工智能与公共安全”专题

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中国科学院院刊 2025年第03期40卷 399-407页

作者：曹娟盛强李国杰中国科学院计算技术研究所中国科学院大学计算机科学与技术学院

人工智能生成内容（AIGC）技术快速发展，引发新的公共安全隐患，严重威胁国家安全和社会稳定。文章梳理了AIGC技术和检测技术的发展现状，指出了检测技术在实战场景中面临的挑战，提出发展面向公共安全的AIGC检测技术，形成从模型端到... 详细信息

人工智能生成内容（AIGC）技术快速发展，引发新的公共安全隐患，严重威胁国家安全和社会稳定。文章梳理了AIGC技术和检测技术的发展现状，指出了检测技术在实战场景中面临的挑战，提出发展面向公共安全的AIGC检测技术，形成从模型端到平台端的全流程检测技术体系，实现“生成时可赋标、传播中可鉴别、案发后可溯源”。

关键词：人工智能生成内容生成内容检测公共安全全流程治理

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基于预训练的符号化音乐生成

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计算机应用 2025年第2期45卷 578-583页

作者：洪予晨李金龙中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026

为解决音乐表征学习领域缺少充足成对多轨乐谱数据集的问题,提出一种音乐生成的预训练模型。首先,基于多轨音乐的生成需要保证单轨内的连续性的同时保证轨道间的和谐性的事实,提出基于Transformers的多生成器的生成模型,即基于预训练的... 详细信息

为解决音乐表征学习领域缺少充足成对多轨乐谱数据集的问题,提出一种音乐生成的预训练模型。首先,基于多轨音乐的生成需要保证单轨内的连续性的同时保证轨道间的和谐性的事实,提出基于Transformers的多生成器的生成模型,即基于预训练的多轨音乐生成网络(MMGPNet)作为基线模型;其次,为利用充足的单轨乐器数据集,在生成模型上设计音乐预训练模块;最后,在预训练过程中设计一个重建任务遮盖音乐符号的属性并对它们进行重建。实验结果表明,所提模型加速了模型训练,并提高了预测准确率,且该模型生成的多轨序列在多种音乐领域的评价指标相较于MuseGAN(Multi-track sequential Generative Adversarial Network)、SymphonyNet等基线模型更接近真实音乐。听力测试结果进一步验证了所提模型的有效性。

关键词：音乐生成多轨音乐序列模型预训练模型音乐序列表示

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基于对比学习的小样本图像分类方法

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计算机应用 2025年第2期45卷 383-391页

作者：严雪文黄章进中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027

基于深度学习的图像分类算法通常依赖大量训练数据,然而在实际场景中通常难以获取足够大规模的高质量标注样本。针对小样本场景下分类模型泛化能力不足的问题,提出一种基于对比学习的小样本图像分类方法。首先,在训练中增加全局对比学... 详细信息

基于深度学习的图像分类算法通常依赖大量训练数据,然而在实际场景中通常难以获取足够大规模的高质量标注样本。针对小样本场景下分类模型泛化能力不足的问题,提出一种基于对比学习的小样本图像分类方法。首先,在训练中增加全局对比学习作为辅助目标,从而使特征提取网络从实例中获得更丰富的信息;其次,对问询样本分块并用于计算局部对比损失,从而促进模型获得从局部推断整体的能力;最后,利用显著性检测混合查询样本的重要区域,并构造复杂样本,以增强模型泛化能力。在2个公开数据集miniImageNet和tieredImageNet上进行的5-way 1-shot和5-way 5-shot的图像分类任务实验结果表明:相较于小样本学习的基线模型Meta-Baseline,所提方法在miniImageNet上的分类准确率分别提高了5.97和4.25个百分点,在tieredImageNet上的分类准确率分别提高了3.86和2.84个百分点;并且,所提方法在miniImageNet上的分类准确率比DFR(Disentangled Feature Representation)模型分别提高了1.02和0.72个百分点。可见,所提方法有效提高了小样本图像分类的准确率,具有良好的泛化能力。

关键词：小样本学习图像分类对比学习数据增强显著性检测

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