检索结果-内蒙古大学图书馆

高技术通讯 2022年第9期32卷 903-913页

作者：李策章隆兵计算机体系结构国家重点实验室(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学院北京100190

图计算在机器学习、数据挖掘、网络安全等领域都有着重要应用。而图数据结构不规则且规模巨大,导致访存成为图应用运行时的瓶颈。由于图数据的顶点度数服从幂律分布,许多研究通过重排序图数据使高度数顶点连续储存在相邻位置,从而提升... 详细信息

图计算在机器学习、数据挖掘、网络安全等领域都有着重要应用。而图数据结构不规则且规模巨大,导致访存成为图应用运行时的瓶颈。由于图数据的顶点度数服从幂律分布,许多研究通过重排序图数据使高度数顶点连续储存在相邻位置,从而提升图数据被访问时的时间与空间局部性。然而重排序会破坏原始图数据中存在的群落结构,导致目前基于顶点度数信息的重排序算法在高结构性图数据集上无法产生性能提升。本文针对上述问题提出了一种新的保护图数据结构性的重排序算法,通过对自然图数据集中存在的群落结构进行研究,结合处理器访存结构特性,将图数据集合理划分成不同区域后进行重排序,保护其群落存储顺序以提高重排序后访存时的局部性。本文在通用处理器平台上,对6个不同结构性图数据集和3种图计算应用共18个测试点进行了验证,实验结果表明,该重排序方法相对于原始图数据集实现了平均18.86%的性能提升,相对于目前最优的基于顶点度数信息的轻量级重排序算法实现了平均11.3%的性能提升。

关键词：图数据重排序顶点度数访存局部性幂律分布群落结构

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基于OpenGL ES的图像滤波算法实现及优化研究

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计算机工程 2023年第11期49卷 257-266页

作者：常文斌牟明任贾海鹏张云泉张思佳大连海洋大学信息工程学院辽宁大连116023 中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室北京100190

图像滤波算法广泛应用在机器学习、图像处理、图像识别等领域,在降低椒盐噪声、图像二值化、边缘识别和特征提取等方面发挥着重要作用。现有图像滤波算法虽然在OpenCV开源库中均有实现,但是在Android平台的性能表现与其他平台相比仍存... 详细信息

图像滤波算法广泛应用在机器学习、图像处理、图像识别等领域,在降低椒盐噪声、图像二值化、边缘识别和特征提取等方面发挥着重要作用。现有图像滤波算法虽然在OpenCV开源库中均有实现,但是在Android平台的性能表现与其他平台相比仍存在较大差距。随着嵌入式平台的高速发展,实际应用对嵌入式平台上滤波算法的性能要求越来越高。为此,从形态学滤波、盒式滤波、阈值滤波、压缩滤波、算术滤波等具有广泛应用场景的滤波算法入手,提出并实现针对Android平台设计、基于OpenGL ES的一系列高性能图像滤波算法。使用OpenGL ES计算着色器对算法进行并行加速,使用纹理对象进行访存优化,并在图像边界处理、图像数据类型和数据通信等方面进行深入优化,取得了较优的性能。将优化的图像滤波算法与开源OpenCV库中对应算法进行对比,实验结果表明,基于Android平台使用OpenGL ES接口的图像滤波算法整体性能明显优于OpenCV库中的相关算法,且图像规模越大计算优势越明显,性能最大提升为OpenCV库中对应算法的110.018倍。

关键词： OpenGL ES接口图像滤波嵌入式平台计算着色器图像纹理

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醇胺法碳捕集技术的研究进展

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环境工程技术学报 2025年第1期15卷 90-99页

作者：魏青张振涛王瑞祥张化福杨俊玲吴宏伟北京建筑大学环境与能源工程学院中国科学院理化技术研究所中国轻工业食品药品保质加工储运装备与节能技术重点实验室赫特福德大学工程与计算机科学学院

燃煤电厂的烟气是CO_(2)长期、稳定、集中的来源,减缓温室效应的最直接有效的手段即从电厂烟气中捕集CO_(2),其中醇胺溶液吸收法是最具潜力、应用最广泛的碳捕集技术,但其存在再生能耗高的缺点。首先介绍了碳捕集技术的工作原理及流程,... 详细信息

燃煤电厂的烟气是CO_(2)长期、稳定、集中的来源,减缓温室效应的最直接有效的手段即从电厂烟气中捕集CO_(2),其中醇胺溶液吸收法是最具潜力、应用最广泛的碳捕集技术,但其存在再生能耗高的缺点。首先介绍了碳捕集技术的工作原理及流程,针对醇胺溶液碳捕集技术,从吸收剂的发展、吸收过程工艺优化、再生过程工艺优化和复合工艺优化等方面综述了目前基于醇胺溶液的碳捕集技术的发展现状。研究表明:未来应注重开发高吸收速率、低再生消耗、低胺耗的新型醇胺吸收剂;在工艺优化方面,吸收/再生过程工艺优化要提高吸收/解吸速率,降低能耗;复合工艺优化要合理耦合多种单一工艺优化方法,以更大程度地降低能耗。

关键词：碳捕集醇胺吸收剂化学吸收法 CO_(2)吸收 CO_(2)解吸

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基于位串行计算的动态精度神经网络处理器

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高技术通讯 2022年第9期32卷 881-893页

作者：郝一帆支天杜子东中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

针对当前神经网络动态精度计算系统在周期性的模型重训练和动态精度切换的过程中会引入大量的计算和访存开销问题,提出了基于串行位计算的动态精度神经网络处理器(DPNN),其可支持任意规模、任意精度的神经网络模型;支持以非重训练的方... 详细信息

针对当前神经网络动态精度计算系统在周期性的模型重训练和动态精度切换的过程中会引入大量的计算和访存开销问题,提出了基于串行位计算的动态精度神经网络处理器(DPNN),其可支持任意规模、任意精度的神经网络模型;支持以非重训练的方式对模型数据精度进行细粒度调整,并消除了动态精度切换时因权值bit位重叠造成的重复计算与访存。实验结果表明,相较于自感知神经网络系统(SaNNs)的最新进展之一MinMaxNN,DPNN可使计算量平均降低1.34~2.52倍,访存量降低1.16~1.93倍;相较于代表性的bit串行计算神经网络处理器Stripes,DPNN使性能提升2.57倍、功耗节省2.87倍、面积减少1.95倍。

关键词：神经网络处理器动态精度计算位串行计算

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融合神经网络与数值计算的人体逆向运动学求解

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中国科学：数学 2021年第1期51卷 137-152页

作者：胡磊张子豪夏时洪中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408

人体逆向运动学问题是人体运动合成、人体运动捕获和理解的基本问题.由于人体关节链式系统的复杂性,人体逆向运动学方程往往存在多解或无解的情形.传统的方法通常采用解析或数值迭代方法求解逆向运动学问题,在给定足够多约束的情形下能... 详细信息

人体逆向运动学问题是人体运动合成、人体运动捕获和理解的基本问题.由于人体关节链式系统的复杂性,人体逆向运动学方程往往存在多解或无解的情形.传统的方法通常采用解析或数值迭代方法求解逆向运动学问题,在给定足够多约束的情形下能够得到比较好的解,但无法处理少量约束下生成自然的人体姿态问题.近年来,从大规模数据集中学习统计模型参数的思想被广泛运用,求解人体逆向运动学的机器学习方法中经典工作|混合Gauss逆向运动求解模型(Gaussian mixture model-inverse kinematics,GMM-IK)就提出利用混合Gauss模型建模人体姿态数据分布,并采用期望最大化方法求解参数.随着深度学习技术的发展,本文提出一种自编码神经网络与数值迭代融合的方法,在给定少量约束的情形下依然能够得到自然的人体姿态,相较于GMM-IK方法,本文所提出的方法通过神经网络自动学习姿态分布,省去了模型的假设和特征的设计,且量化实验显示本文方法的关节坐标和角度重建误差相较于GMM-IK模型平均减少了25%和39%.在应用方面,本文方法可处理光学运动捕获数据,也可用于图像视频的人体姿态估计等领域.

关键词：逆向运动学人体姿态构建自编码神经网络

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图形图像积分与微分不变量的构造与应用

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图学学报 2022年第6期43卷 1182-1192页

作者：墨瀚林郝优郭锐郝宏翔张贺李琪李华中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

作为图形图像数据的常用特征,微分不变量和以矩不变量为代表的积分不变量在计算机视觉、模式识别和计算机图形学等领域扮演了重要角色。在过去二十年中,本研究团队利用基本生成函数构造了灰度图像、彩色图像、向量场、点云、曲线和网格... 详细信息

作为图形图像数据的常用特征,微分不变量和以矩不变量为代表的积分不变量在计算机视觉、模式识别和计算机图形学等领域扮演了重要角色。在过去二十年中,本研究团队利用基本生成函数构造了灰度图像、彩色图像、向量场、点云、曲线和网格曲面等图形图像数据在几何变换、颜色变换、图像模糊和全变换下的矩不变量;证明了仿射变换下几何矩不变量与微分不变量之间满足同构关系,提出了一种获取仿射微分不变量的简单方法,并进一步得到了射影变换和莫比乌斯变换下图形图像的微分不变量;为了增强深度神经网络对常见图形图像变换的不变性,探索了如何将图形图像不变量引入深度神经网络模型。系统回顾与总结了上述工作,简要介绍了如何使用基本生成函数构造图形图像在仿射变换下的几何矩不变量与微分不变量,分析了图形图像不变量的典型应用场景及优缺点,并对未来的研究进行了展望。

关键词：图形图像变换特征提取矩不变量微分不变量图像分类形状分析模板匹配

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基于区块链技术及应用的可视化研究综述

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计算机应用 2023年第10期43卷 3038-3046页

作者：邵怡敏赵凡王轶王保全中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

区块链技术源自比特币,是一项颠覆性的创新技术,具有十分广阔的发展前景。面对区块链平台及应用领域不断扩展的需求,引进可视化技术能够增强用户的认知能力,帮助用户从海量复杂数据中高效发现有用信息,并辅助用户的理解与决策,是区块链... 详细信息

区块链技术源自比特币,是一项颠覆性的创新技术,具有十分广阔的发展前景。面对区块链平台及应用领域不断扩展的需求,引进可视化技术能够增强用户的认知能力,帮助用户从海量复杂数据中高效发现有用信息,并辅助用户的理解与决策,是区块链技术的研究前沿之一。为了深入了解基于区块链技术及应用的可视化研究,首先,介绍了区块链和可视化基础理论,并从多个维度分析了现有区块链可视化研究文献;其次,从共性关键技术出发,介绍了区块链交易处理、共识机制、智能合约和网络安全方面的可视化研究方法;同时,概述了虚拟货币、社会民生和融合创新等多个领域中区块链可视化的应用现状;最后,总结和展望了基于区块链技术及应用的可视化研究的发展趋势。

关键词：区块链可视化可视分析区块链应用联盟链元宇宙

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以图像视频为中心的跨媒体分析与推理

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智能系统学报 2021年第5期16卷 835-848页

作者：黄庆明王树徽许倩倩李亮蒋树强中国科学院大学计算机科学与技术学院中国科学院计算技术研究所智能信息处理实验室

如何跨越从跨媒体数据到跨媒体知识所面临的"异构鸿沟"和"语义鸿沟",对体量巨大的跨媒体数据进行有效管理与利用,是发展新一代人工智能亟待突破的瓶颈问题。针对以图像视频为代表的海量网络跨媒体内容,借鉴人类感... 详细信息

如何跨越从跨媒体数据到跨媒体知识所面临的"异构鸿沟"和"语义鸿沟",对体量巨大的跨媒体数据进行有效管理与利用,是发展新一代人工智能亟待突破的瓶颈问题。针对以图像视频为代表的海量网络跨媒体内容,借鉴人类感知与认知机理,本文对跨媒体内容统一表征与符号化表征、跨媒体深度关联理解、类人跨媒体智能推理等关键技术开展研究。基于上述关键技术,着力于解决发展新一代人工智能的知识匮乏共性难题,开展大规模跨媒体知识图谱的构建及人机协同标注技术研究,为跨媒体感知进阶到认知提供关键支撑,进一步为跨媒体理解、检索、内容转换生成等跨媒体内容管理与服务热点应用领域提供了可行思路。

关键词：跨媒体图像视频统一表征关联理解可解释推理人机协同知识图谱内容管理与服务

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基于国产PuDianNao芯片的向量函数库优化

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郑州大学学报（工学版） 2023年第1期44卷 31-37页

作者：杨指政杜子东文渊博郑州大学河南先进技术研究院河南郑州450001 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190 中国科学技术大学计算机学院安徽合肥230026

目前国产人工智能处理器PuDianNao芯片上的向量数学函数只能依靠循环调用标量函数来实现,该方法性能比较低。基于PuDianNao芯片提出了3种优化方法。方法一为插值方法;方法二为SIMD加掩码方法;方法三基于PuDianNao的硬件阵列结构,使用VLI... 详细信息

目前国产人工智能处理器PuDianNao芯片上的向量数学函数只能依靠循环调用标量函数来实现,该方法性能比较低。基于PuDianNao芯片提出了3种优化方法。方法一为插值方法;方法二为SIMD加掩码方法;方法三基于PuDianNao的硬件阵列结构,使用VLIW指令操作阵列中的每个处理单元,封装出SIMT编程模型,提出了暴露分支范围和分支扁平化的编程方法。对以上3种方法进行精度和性能测试,对比实验结果表明,方法三具有最好的精度和性能。使用方法三实现基于国产PuDianNao芯片的向量数学函数库PuDianNao-VecMath,解决了数学函数多分支结构难以向量化的难题。该函数库精度性能较好、功能稳定、运行正确,提供的接口包括取整函数、超越函数、比较函数、激活函数等常见基础数学库函数。在精度上,将函数定义域区间全数据作为输入,运算结果和标量函数在CPU i7运行的结果进行对比。结果表明,单精度版本最大ULP值为2,半精度版本最大ULP值为1。性能与使用标量循环相比有较大提高,单精度版本相对于标量循环平均加速比平均值为18.26,最大加速比为35.90;半精度版本平均加速比平均值为15.65,最大加速比为30.11。

关键词：向量化函数 PuDianNao-VecMath 国产人工智能处理器暴露分支范围和分支扁平化

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基于知识图谱、TF-IDF和BERT模型的冬奥知识问答系统

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智能系统学报 2021年第4期16卷 819-826页

作者：罗玲李硕凯何清杨骋骐王宇洋恒陈天宇中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

传统信息检索技术已经不能满足人们对信息获取效率的要求,智能问答系统应运而生,并成为自然语言处理领域一个非常重要的研究热点。本文针对中文的冬奥问答领域,提出了基于知识图谱、词频-逆文本频率指数(term frequency-inverse documen... 详细信息

传统信息检索技术已经不能满足人们对信息获取效率的要求,智能问答系统应运而生,并成为自然语言处理领域一个非常重要的研究热点。本文针对中文的冬奥问答领域,提出了基于知识图谱、词频-逆文本频率指数(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)和自注意力机制的双向编码表示(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)的3种冬奥问答系统模型。本文首次构建了冬奥问答数据集,并将上述3种方法集成在一起,应用于冬奥问答领域,用户可以使用本系统来快速准确地获取冬奥内容相关的问答知识。进一步,对3种模型的效果进行了测评,测量了3种模型各自的回答可接受率。实验结果显示BERT模型的整体效果略优于知识图谱和TDIDF模型,BERT模型对3类问题的回答可接受率都超过了96%,知识图谱和TDIDF模型对于复合统计问答对的回答效果不如BERT模型。

关键词：智能问答冬奥问答对话模型知识图谱 TF-IDF BERT

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