检索结果-内蒙古大学图书馆

高技术通讯 2022年第7期32卷 687-695页

作者：郝一帆杜子东支天中国科学院计算技术研究所智能处理器研究中心北京100190 中国科学院大学北京100049

针对现有的简化神经网络推理计算方法面临模型精度下滑及重训练带来的额外开销问题,本文提出一种在比特级减少乘积累加运算(MAC)的乘加操作数的二进制张量分解法(IBTF)。该方法利用张量分解消除多个卷积核之间由于权值比特位重复导致的... 详细信息

针对现有的简化神经网络推理计算方法面临模型精度下滑及重训练带来的额外开销问题,本文提出一种在比特级减少乘积累加运算(MAC)的乘加操作数的二进制张量分解法(IBTF)。该方法利用张量分解消除多个卷积核之间由于权值比特位重复导致的计算重复,并保持计算结果不变,即无需重训练。在比特级简化模型计算的IBTF算法与量化、稀疏等数据级简化方法正交,即可以协同使用,从而进一步减少MAC计算量。实验结果表明,在多个主流神经网络中,相较于量化与稀疏后的模型,IBTF进一步使计算量减少了3.32倍,并且IBTF在不同卷积核大小、不同权值位宽及不同稀疏率的卷积运算中都发挥了显著的效果。

关键词：神经网络二进制张量分解(IBTF) 乘积累加运算(MAC)

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AccGecko:面向分布式存储系统的尾延迟SLO保证框架

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高技术通讯 2022年第6期32卷 553-564页

作者：冷镇宇蒋德钧熊劲中国科学院计算技术研究所先进计算机系统研究中心北京100190 中国科学院大学北京100049

对于分布式存储系统来说,保证多租户尾延迟服务质量目标(SLO)同时获得较高的资源利用率十分重要。现有租户负载建模方法忽略了突发流量的密集程度,采用间接方法来预测尾延迟,导致系统的资源利用率较低。为了解决上述问题,本文基于密度... 详细信息

对于分布式存储系统来说,保证多租户尾延迟服务质量目标(SLO)同时获得较高的资源利用率十分重要。现有租户负载建模方法忽略了突发流量的密集程度,采用间接方法来预测尾延迟,导致系统的资源利用率较低。为了解决上述问题,本文基于密度聚类算法(DBScan),从强度、概率及密集程度3个维度对租户负载突发流量进行建模,直接预测连续突发流量期间请求延迟超限的概率。结合固定速率分配方法,本文设计了尾延迟SLO保证框架AccGecko。相比于已有的工作,AccGecko可以使系统平均多承载66%的租户。

关键词：分布式存储系统尾延迟服务质量目标(SLO)保证尾延迟预测负载建模

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基于包络曲线集自动驾驶汽车障碍物识别判据的量化

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信息技术 2024年第3期48卷 83-89,97页

作者：高少波胡瑜张笑之江实验室先进计算机研究中心杭州310000 中国科学院计算技术研究所北京100190

为了实现自动驾驶汽车障碍物识别判据的量化,提出一种基于椭圆包络曲线集自动驾驶汽车障碍物识别判据量化的方法。通过激光雷达完成障碍物点云信息的采集,采用坐标变换、XYZ三向平面切分、平面内椭圆曲线的建立及判据量化计算等一系列... 详细信息

为了实现自动驾驶汽车障碍物识别判据的量化,提出一种基于椭圆包络曲线集自动驾驶汽车障碍物识别判据量化的方法。通过激光雷达完成障碍物点云信息的采集,采用坐标变换、XYZ三向平面切分、平面内椭圆曲线的建立及判据量化计算等一系列数学方法实现障碍物识别判据的量化,为自动驾驶汽车在行使过程中关于障碍物是否侵犯汽车驾驶安全空间提供了一种可量化的判断准则。

关键词：自动驾驶椭圆包络判据量化

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数据流芯片的发展现状、趋势与挑战

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中国科学:信息科学 2025年第3期55卷 452-463页

作者：冷静文过敏意曾德泽蒋文斌叶笑春陈华曦李文明上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 中国地质大学(武汉)计算机学院武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 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 之江实验室智能计算平台中心杭州311121

本文聚焦于新型数据流架构在多领域融合计算中的应用潜力与发展趋势.随着人工智能、图计算和大数据等新兴技术的发展,传统冯·诺依曼(von Neumann)架构和领域专用架构的性能瓶颈愈加显著,难以满足未来计算系统对高性能和高灵活性的... 详细信息

本文聚焦于新型数据流架构在多领域融合计算中的应用潜力与发展趋势.随着人工智能、图计算和大数据等新兴技术的发展,传统冯·诺依曼(von Neumann)架构和领域专用架构的性能瓶颈愈加显著,难以满足未来计算系统对高性能和高灵活性的需求.本文首先梳理了现有数据流芯片的设计方法,基于专用性与通用性、执行粒度等维度探讨了数据流架构的不同实现方式及其应用现状.在此基础上,提出了一种基于并发代码块的数据流抽象机模型,并设计了完整的指令集和微体系结构,进一步实现了跨领域的统一中间表示和多种算子融合策略,优化了数据流在图神经网络、大模型计算和实时信号处理等任务中的执行效率.实验结果表明,基于该抽象机模型的处理器在性能与功耗方面优于现有的通用处理器架构.最终,本文展望了数据流架构在未来计算系统中的广泛应用前景及其对高效能计算的深远影响.

关键词：多领域融合计算数据流架构抽象机模型

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基于梯度的自适应阈值结构化剪枝算法

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计算机工程 2022年第9期48卷 113-120页

作者：王国栋叶剑谢萦钱跃良临沂中科人工智能创新研究院山东临沂276000 中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心北京100190

在边缘设备上运行深度神经网络模型并进行实时性分析,需要对网络模型进行压缩以减少模型参数量和计算量,但现有剪枝算法存在耗时长和模型压缩率低的问题。提出一种基于梯度设置不同阈值的结构化剪枝算法。对神经元进行细粒度评价,采用... 详细信息

在边缘设备上运行深度神经网络模型并进行实时性分析,需要对网络模型进行压缩以减少模型参数量和计算量,但现有剪枝算法存在耗时长和模型压缩率低的问题。提出一种基于梯度设置不同阈值的结构化剪枝算法。对神经元进行细粒度评价,采用神经网络的梯度信息衡量权重的重要性,通过网格搜索和计算曲率的方式获取不同网络层的剪枝权重阈值,根据搜索后的剩余参数量确定不同网络层的卷积核中需要剔除的冗余参数。在此基础上,保留网络层中有效参数较多的卷积核,实现对卷积核个数的调整,进而重新训练以保证模型精度。分别对VGG16、ResNet50分类模型和SSD、Yolov4、MaskRCNN目标检测模型进行剪枝实验,结果表明,经该算法剪枝后,分类模型参数量减少92%以上,计算量减少70%以上,目标检测模型参数量减少75%以上,计算量减少57%以上,剪枝效果优于Rethinking、PF等算法。

关键词：模型压缩神经网络梯度信息自适应阈值结构化剪枝

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ACRank:在神经排序模型中引入检索公理知识

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计算机学报 2023年第10期46卷 2117-2131页

作者：薄琳庞亮张朝亮王钊伟董振华徐君文继荣中国人民大学信息学院北京100872 中国科学院计算技术研究所北京100190 华为技术有限公司诺亚方舟实验室广东深圳518129 中国人民大学高瓴人工智能学院北京100872 新一代智能搜索与推荐教育部工程研究中心北京100872

传统的信息检索(Information Retrieval,IR)是知识驱动的方法,如以BM25、LMIR等为代表的检索模型在设计过程中考虑词频、逆文档频率、文档长度等关键因素计算查询-文档的相关性得分.这些关键因素被总结为IR公理,在传统模型的设计和评价... 详细信息

传统的信息检索(Information Retrieval,IR)是知识驱动的方法,如以BM25、LMIR等为代表的检索模型在设计过程中考虑词频、逆文档频率、文档长度等关键因素计算查询-文档的相关性得分.这些关键因素被总结为IR公理,在传统模型的设计和评价中起到了至关重要的作用.如词频规则认为有更多查询词的文档更相关.与之相对,数据驱动的神经排序模型基于大量的标注数据与精巧的神经网络结构自动学习相关性评分函数,带来了显著的排序精度提升.传统IR公理知识是否能用来提升神经排序模型的效果是一个值得研究的重要问题且已有学者进行了初步探索,其首先通过公理指导增强数据生成,然后利用生成的标注数据直接训练神经网络.但IR公理的形式是通过比较匹配信号的强弱给出两个文档间相对的相关关系,而非直接给出文档的相关度标签.针对这一问题,本文提出了一种通过对比学习将IR公理知识引入神经排序模型的框架,称为***利用信息检索公理生成增强数据,抽取不同文档的匹配信号,利用对比学习拉开匹配信号间差距,使正样本匹配信号强于负样本,通过上述方式,ACRank将IR公理知识自然地融入到数据驱动的神经排序模型中.ACRank作为通用框架,可应用于不同规则,本文选择词频规则进行实验,基于大规模公开数据集上的实验结果表明,ACRank能够有效提升已有神经检索模型如BERT的排序精度,相关分析实验验证了该框架的有效性.

关键词：神经检索模型信息检索公理对比学习知识驱动数据驱动

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医学人工智能标准体系:历史与现状

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协和医学杂志 2023年第6期14卷 1135-1141页

作者：郑欣雅黄运有张奕婷翁晟杰詹剑锋张知非首都医科大学基础医学院北京100069 广西师范大学计算机科学与工程学院广西桂林541000 中国科学院计算技术研究所先进计算机系统研究中心北京100086

当前医学人工智能标准化进程尚处于萌芽阶段,难以满足医学人工智能产品在研发、部署、管控、评估以及指导等多方面的需求。这一方面导致人工智能产品的研发过程难以规范化,增加了研发成本,影响了产品质量;另一方面也造成了人工智能产品... 详细信息

当前医学人工智能标准化进程尚处于萌芽阶段,难以满足医学人工智能产品在研发、部署、管控、评估以及指导等多方面的需求。这一方面导致人工智能产品的研发过程难以规范化,增加了研发成本,影响了产品质量;另一方面也造成了人工智能产品难以进行统一的交互、比较和评价,可能导致产品被错误评估,从而误导医学人工智能产品的研发方向,因此建立成熟统一的医学人工智能标准体系成为当务之急。为推动医学人工智能标准体系从萌芽阶段走向成熟,本文从医学数据标准、标准数据集、基准和规范/指南4个方面深入分析医学人工智能标准的发展历程,揭示当前医学人工智能标准中存在的问题,以期为相关研究提供参考和借鉴。

关键词：医学人工智能标准体系数据标准标准数据集测试基准规范

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互联网发展新阶段网络暴力治理进展、挑战和应对建议

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中国信息安全 2024年第9期 17-21页

作者：李晓东杨晓波伏羲智库清华大学互联网治理研究中心中国科学院计算技术研究所

当前,互联网正在迈向新的发展阶段,各行业、各领域的数字化转型不断深入,网络生态也变得更加复杂。各种网络暴力信息在互联网上不断滋生和传播,借助新兴技术和服务演进、升级,对公民个人权益和社会公共利益造成损害。因此,进一步加强对... 详细信息

当前,互联网正在迈向新的发展阶段,各行业、各领域的数字化转型不断深入,网络生态也变得更加复杂。各种网络暴力信息在互联网上不断滋生和传播,借助新兴技术和服务演进、升级,对公民个人权益和社会公共利益造成损害。因此,进一步加强对这些网络暴力信息的治理,是实现建设数字中国和网络强国目标的必要举措。

关键词：个人权益网络暴力新的发展阶段互联网数字化转型社会公共利益网络生态网络强国

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基于演化模式的推特话题流行度预测方法

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计算机应用 2022年第11期42卷 3364-3370页

作者：解伟凡郭岩匡广生余智华薛源海沈华伟中国科学院计算技术研究所数据智能系统研究中心北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 中国科学院大学人工智能学院北京101408

针对以往流行度预测方法未利用演化模式之间的差异和忽略预测时效性的问题,提出了一种基于演化模式的推特话题流行度预测方法。首先,基于K⁃SC算法对大量历史话题的流行度序列进行聚类,并得到6类演化模式;然后,使用各类演化模式下的历史... 详细信息

针对以往流行度预测方法未利用演化模式之间的差异和忽略预测时效性的问题,提出了一种基于演化模式的推特话题流行度预测方法。首先,基于K⁃SC算法对大量历史话题的流行度序列进行聚类,并得到6类演化模式;然后,使用各类演化模式下的历史话题数据分别训练全连接网络(FCN)作为预测模型;最后,为选择待预测话题的预测模型,提出幅度对齐的动态时间规整(AADTW)算法来计算待预测话题的已知流行度序列与各演化模式的相似度,并选取相似度最高的演化模式的预测模型进行流行度预测。在根据已知前20 h的流行度预测后5 h的流行度的任务中,与差分整合移动平均自回归(ARIMA)方法以及使用单一的全连接网络进行预测的方法相比,所提方法的预测结果的平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了58.2%和31.0%。实验结果表明,基于演化模式得到的模型群相较于单一模型能更加准确地预测推特话题流行度。

关键词：推特话题演化模式流行度预测社交网络时间序列

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说话人生成研究现状与发展趋势

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计算机科学 2023年第8期50卷 68-78页

作者：宋昕洋阎志远孙沐毅戴琳琳李琦孙哲南中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室智能感知与计算研究中心北京100190 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

说话人生成是视觉生成领域的热门研究方向,旨在根据输入的多模态信息生成逼真的说话人视频。说话人生成在影视传媒、游戏动漫和互联网相关产业中具有广阔的应用前景,同时也可以为唇读识别、伪造鉴别和数字人生成等任务的研究提供数据支... 详细信息

说话人生成是视觉生成领域的热门研究方向,旨在根据输入的多模态信息生成逼真的说话人视频。说话人生成在影视传媒、游戏动漫和互联网相关产业中具有广阔的应用前景,同时也可以为唇读识别、伪造鉴别和数字人生成等任务的研究提供数据支持。现阶段主流的说话人生成方法已经能够实现包含个性化属性、视听同步的说话人视频生成,但还未能达到虚拟现实、人机交互和元宇宙等新兴应用场景的要求。因此,研究说话人生成对于推动相关产业发展具有重要意义。对说话人生成的研究现状进行梳理与总结,首先阐述了说话人生成的研究背景和相关技术,然后根据方法分类介绍了近年来主流的说话人生成方法,整理了相关研究中常用的视听数据集和评价指标,最后总结现有方法存在的问题,分析了说话人生成未来潜在的研究方向。

关键词：人脸生成视频生成图像生成深度学习多模态学习人脸重建深度伪造计算机视觉

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