检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2023年第4期49卷 731-743页

作者：陈闻宇李晓东杨学徐彦之中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 中国互联网络信息中心北京100190 广东粤港澳大湾区国家纳米科技创新研究院广州510770

针对中心化域名安全扩展(Domain name system security extensions,DNSSEC)架构所导致的信任链复杂性和单边控制模式,提出了一种去中心化的DNSSEC公钥验证机制.该机制结合区块链结构、密码学累加器和共识算法设计,创新性地实现使用区块... 详细信息

针对中心化域名安全扩展(Domain name system security extensions,DNSSEC)架构所导致的信任链复杂性和单边控制模式,提出了一种去中心化的DNSSEC公钥验证机制.该机制结合区块链结构、密码学累加器和共识算法设计,创新性地实现使用区块链技术的密钥绑定、轮转和验证操作,无需中心化权威节点即可使用可信公钥验证域名记录.进一步分析和实验表明,所提出的机制在保证密钥管理安全性的同时,提高了密钥验证的效率.

关键词：域名安全扩展公钥基础设施区块链密码学累加器

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基于多视角融合的CBCT图像牙齿实例分割算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：李孜政李淳芃黄晓峰肖云鹏郑州大学河南先进技术研究院中国科学院大学中国科学院计算技术研究所智能计算技术研究中心首都医科大学附属北京友谊医院口腔科

在牙科治疗中，准确、快速地从锥形束CT图像(CBCT)分割出单颗牙齿具有重要意义. 为了解决咬合面难以处理和CBCT图像分辨率较低的问题，提出一个基于多视角融合的CBCT图像牙齿实例分割算法. 首先，将CBCT数据转化为水平面和矢状面两... 详细信息

在牙科治疗中，准确、快速地从锥形束CT图像(CBCT)分割出单颗牙齿具有重要意义. 为了解决咬合面难以处理和CBCT图像分辨率较低的问题，提出一个基于多视角融合的CBCT图像牙齿实例分割算法. 首先，将CBCT数据转化为水平面和矢状面两个视角的序列切片; 其次，结合不同视图的数据特点，使水平面分割结果为矢状面分割提供分割指导和实例标签信息; 最后，基于矢状面图像的实例分割结果还原CBTC数据，得到高精度的牙齿实例分割结果. 以基于Test29构造的CBCT数据集为例，以平均Dice系数为评价指标，所提算法在牙齿和咬合面的平均Dice系数分别达到89.74%和93.56%，与CGDNet等算法相比，平均提升0.82～3.45个百分点; 同时，平均分割速度为9.2 s，实现短时间内完成CBCT数据高精度实例分割.

关键词：锥形束CT 深度学习实例分割数字化医疗

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面向SW26010-Pro的1、2级BLAS函数众核并行优化技术

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软件学报 2023年第9期34卷 4421-4436页

作者：胡怡陈道琨杨超刘芳芳马文静尹万旺袁欣辉林蓉芬中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 北京大学数学科学学院北京100871 国家并行计算机工程技术研究中心北京100190

BLAS (basic linear algebra subprograms)是高性能扩展数学库的一个重要模块,广泛应用于科学与工程计算领域. BLAS 1级提供向量-向量运算, BLAS 2级提供矩阵-向量运算.针对国产SW26010-Pro众核处理器设计并实现了高性能BLAS 1、2级函数... 详细信息

BLAS (basic linear algebra subprograms)是高性能扩展数学库的一个重要模块,广泛应用于科学与工程计算领域. BLAS 1级提供向量-向量运算, BLAS 2级提供矩阵-向量运算.针对国产SW26010-Pro众核处理器设计并实现了高性能BLAS 1、2级函数.基于RMA通信机制设计了从核归约策略,提升了BLAS 1、2级若干函数的归约效率.针对TRSV、TPSV等存在数据依赖关系的函数,提出了一套高效并行算法,该算法通过点对点同步维持数据依赖关系,设计了适用于三角矩阵的高效任务映射机制,有效减少了从核点对点同步的次数,提高了函数的执行效率.通过自适应优化、向量压缩、数据复用等技术,进一步提升了BLAS 1、2级函数的访存带宽利用率.实验结果显示, BLAS 1级函数的访存带宽利用率最高可达95%,平均可达90%以上, BLAS 2级函数的访存带宽利用率最高可达98%,平均可达80%以上.与广泛使用的开源数学库GotoBLAS相比, BLAS 1、2级函数分别取得了平均18.78倍和25.96倍的加速效果. LU分解、QR分解以及对称特征值问题通过调用所提出的高性能BLAS 1、2级函数取得了平均10.99倍的加速效果.

关键词： BLAS 1级 BLAS 2级访存带宽 SW26010-Pro众核处理器 RMA通信点对点同步自适应优化

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基于ARM+DLP+SRIO的嵌入式智能计算系统研究

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电子学报 2021年第3期49卷 443-453页

作者：赵二虎吴济文查晶晶郭振徐勇军中国科学院计算技术研究所专项技术研究中心北京100190

以x86+GPU为代表的当前主流AI计算平台,受限于功耗、体积、带宽、环境适应性等因素,无法适用于物端及边缘智能计算场景.提出并研究了一种基于ARM+DLP+SRIO的嵌入式智能计算系统,从AI算力、能效比、IO带宽三个方面分析了所提嵌入式智能... 详细信息

以x86+GPU为代表的当前主流AI计算平台,受限于功耗、体积、带宽、环境适应性等因素,无法适用于物端及边缘智能计算场景.提出并研究了一种基于ARM+DLP+SRIO的嵌入式智能计算系统,从AI算力、能效比、IO带宽三个方面分析了所提嵌入式智能计算系统的设计思路和技术优势,并实验验证了该系统的功能及性能指标.实验结果表明:基于ARM+DLP+SRIO的嵌入式智能计算系统AI峰值算力达到114.9TOPS,能效比达到1.03TFLOPS/W,IO带宽达到20Gbps.在智能计算系统领域,其能效比优于国内其它已知同类板卡或系统,嵌入式环境适应能力优于传统台式机和服务器,可作为物端及边缘环境下AI计算任务的通用硬件加速平台.

关键词：人工智能深度学习处理器嵌入式智能计算系统串行RapidIO 能效比

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视觉语言导航研究进展

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自动化学报 2023年第1期49卷 1-14页

作者：司马双霖黄岩何科技安东袁辉王亮中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心北京100190 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北京100190 中国科学院自动化研究所脑科学与智能技术卓越创新中心上海200031 中科人工智能创新技术研究院胶州266300

视觉语言导航,即在一个未知环境中,智能体从一个起始位置出发,结合指令和周围视觉环境进行分析,并动态响应生成一系列动作,最终导航到目标位置.视觉语言导航有着广泛的应用前景,该任务近年来在多模态研究领域受到了广泛关注.不同于视觉... 详细信息

视觉语言导航,即在一个未知环境中,智能体从一个起始位置出发,结合指令和周围视觉环境进行分析,并动态响应生成一系列动作,最终导航到目标位置.视觉语言导航有着广泛的应用前景,该任务近年来在多模态研究领域受到了广泛关注.不同于视觉问答和图像描述生成等传统多模态任务,视觉语言导航在多模态融合和推理方面,更具有挑战性.然而由于传统模仿学习的缺陷和数据稀缺的现象,模型面临着泛化能力不足的问题.系统地回顾了视觉语言导航的研究进展,首先对于视觉语言导航的数据集和基础模型进行简要介绍;然后全面地介绍视觉语言导航任务中的代表性模型方法,包括数据增强、搜索策略、训练方法和动作空间四个方面;最后根据不同数据集下的实验,分析比较模型的优势和不足,并对未来可能的研究方向进行了展望.

关键词：视觉语言导航视觉语言理解跨模态匹配具身智能

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资源失配时低代价的数据与计算密集型服务重配

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计算机学报 2024年第9期47卷 2035-2058页

作者：周长兵李小翠王煜炜王亚沙中国地质大学(北京)信息工程学院北京大学计算机学院北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院中国科学院计算技术研究所北京大学软件工程国家工程研究中心

随着边缘计算的广泛应用,近年来在网络边缘侧激增了一些延迟敏感的用户请求,这些应用对边缘网络中物联网设备提供的资源提出了较高的服务质量(Quality of Service,QoS)需求,例如严格的地理空间约束、时延/能量及其他资源约束.物联网设... 详细信息

随着边缘计算的广泛应用,近年来在网络边缘侧激增了一些延迟敏感的用户请求,这些应用对边缘网络中物联网设备提供的资源提出了较高的服务质量(Quality of Service,QoS)需求,例如严格的地理空间约束、时延/能量及其他资源约束.物联网设备提供的功能通常被封装为运行在边缘节点上的服务,用户请求可以通过组合数据和/或计算密集型的物联网服务来实现.考虑到物联网设备的资源稀缺性以及用户请求的在线持续部署和潜在长期执行特征,边缘服务运行期间对物联网设备资源的占用和释放导致边缘网络中资源动态变化.由于物联网设备的资源通常难以得到有效补充,且消耗差异可能较大,有些设备可能会过载,导致在当前时间点适配的物联网服务,在随后时间点可能难以适配用户请求,并导致QoS降级.针对边缘网络高负载时新请求持续部署导致特定强约束难以满足的挑战,本文开展资源失配时低代价的服务重配研究,提出了一种资源高效的服务重配方法,旨在通过服务迁移技术重调度物联网设备所提供的服务,以满足更多具有一定QoS约束的用户请求.基于上海电信基站数据集进行了大量实验,实例验证本文方法的有效性.实验结果表明,本文所提方法在满足用户服务请求时延约束、降低物联网设备能量消耗、提高边缘网络资源利用效益等方面表现均优于对比技术.

关键词：数据与计算密集型服务资源利用效益服务重配服务迁移边缘网络

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处理器片上渗透缓存蕴含的时间与空间及时局部性

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电子学报 2024年第10期52卷 3589-3599页

作者：胡九川程建聪万良易吴楠士叶笑春严龙北京交通大学计算机科学与技术学院北京100044 教育部教育管理信息中心北京100816 中国电子科技集团公司第32研究所上海201800 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

处理器片上寄存器的分布形态与数量规模对处理器的整体计算性能有直接影响,这种影响表面上看是波及处理器片上缓存结构的改进和优化,本质上是时间要素与空间要素交织在一起的综合反映.因此,从时间和空间上确保处理器内核对片上缓存的局... 详细信息

处理器片上寄存器的分布形态与数量规模对处理器的整体计算性能有直接影响,这种影响表面上看是波及处理器片上缓存结构的改进和优化,本质上是时间要素与空间要素交织在一起的综合反映.因此,从时间和空间上确保处理器内核对片上缓存的局部化访问必将进一步提高处理器的整体计算性能.为了认识处理器片上缓存中存在的时间与空间及时局部性,以由传统缓存耦合而成的渗透缓存为工具来分析处理器内核访问片上缓存的时间与空间局部性,仿真实验表明渗透缓存因具备容纳时间与空间局部性的结构提高了处理器访问片上缓存的命中率,客观上缩短访存延迟,从而为提高处理器性能创造了有利条件.

关键词：渗透缓存时间局部性空间局部性片上数据流转

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引入激活加权策略的分组排序学习方法

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计算机科学与探索 2022年第7期16卷 1594-1602页

作者：李玉轩洪学海汪洋唐正正班艳中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京100049 中国科学院计算技术研究所北京100190

排序学习(LtR)将有监督机器学习技术(SML)用于解决排序问题,旨在给出输入文档列表的相关度更优化的排序结果。此前关于深度排序模型的研究,对于列表内文档的相关度计算彼此独立,缺乏考虑文档之间的相互作用。近年来一些新方法致力于挖... 详细信息

排序学习(LtR)将有监督机器学习技术(SML)用于解决排序问题,旨在给出输入文档列表的相关度更优化的排序结果。此前关于深度排序模型的研究,对于列表内文档的相关度计算彼此独立,缺乏考虑文档之间的相互作用。近年来一些新方法致力于挖掘文档之间的相互影响,如分组评分法(GSF),通过学习多元变量评分函数来联合判断文档相关性,但大多忽略了文档间相互影响的差异性,同时增加了很大的计算代价。针对此问题,提出了一种带权重的分组深度排序模型(W-GSF)。该方法借鉴推荐领域的深度兴趣网络,引入其根据候选商品调整历史行为序列权重的思想,在排序学习中多元评分法基础上,以多层前馈神经网络为主体结构,并在输入端加入激活单元,利用神经网络自适应学习调整输入的多元变量的权重,来挖掘交叉文档关系的差异性。在公共基准数据集MSLR上的实验验证了该方法的有效性,相比基线排序模型,激活策略的引入带来了排序指标上的明显提升,同时相对于同等效果的排序方法计算量大幅降低。

关键词：排序学习(LtR) 分组评分法(GSF) 深度神经网络深度兴趣网络

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基于BERT提示的矿产资源管理规则检测方法研究

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高技术通讯 2023年第11期33卷 1136-1145页

作者：胡容波张广发王雅雯方金云中国科学院计算技术研究所北京100190 自然资源部信息中心北京100036 中国科学院大学北京100190

政策文本中管理规则检测是一个新兴的自然语言处理任务,在政策冲突检测、政策智能检索、事项合规性检查以及政务系统需求工程等方面具有重要应用价值。本文以矿产资源管理规则检测为研究目标,提出基于转换器的双向编码表征(BERT)提示的... 详细信息

政策文本中管理规则检测是一个新兴的自然语言处理任务,在政策冲突检测、政策智能检索、事项合规性检查以及政务系统需求工程等方面具有重要应用价值。本文以矿产资源管理规则检测为研究目标,提出基于转换器的双向编码表征(BERT)提示的政策文本管理规则检测方法。该方法通过构建融入管理规则信息、带有[MASK]标记的提示模板,可以充分发挥掩码语言模型的自编码优势,有效激发BERT模型提取与管理规则相关的文本特征,增加模型稳定性;提出基于BERT模型进行管理规则检测的新应用模式,放弃使用[CLS]隐向量而采用[MASK]隐向量进行分类预测;在矿产资源管理规则数据集上的实验结果表明,该方法的准确率、宏平均F_(1)值、加权平均F_(1)值均优于基线方法,在公开数据集上的实验结果也表明了该方法的有效性。

关键词：矿产资源管理规则文本分类基于转换器的双向编码表征(BERT) 提示学习

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基于深度学习的自然资源政策文本分类研究

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高技术通讯 2023年第7期33卷 692-703页

作者：胡容波郭诚王锦浩方金云中国科学院计算技术研究所北京100190 自然资源部信息中心北京100036 中国科学院大学北京100190

政策文本分类是一项涉及自然语言处理(NLP)、机器学习、政策解析等多领域的综合性技术,在政策管理、研究以及信息服务等方面有重要应用。首先,针对目前政策文本领域公共资源较少的问题,提出结合领域知识和NLP构建政策文本分类数据集的... 详细信息

政策文本分类是一项涉及自然语言处理(NLP)、机器学习、政策解析等多领域的综合性技术,在政策管理、研究以及信息服务等方面有重要应用。首先,针对目前政策文本领域公共资源较少的问题,提出结合领域知识和NLP构建政策文本分类数据集的半自动化方法,构建了句子级自然资源政策文本分类数据集;其次,挖掘政策文本自身特点,提出基于深度学习的标题信息自适应增强政策文本分类方法,并在现有主流深度学习模型上进行扩展应用;最后,在自然资源政策文本分类数据集上的实验表明,应用该方法后,5个常用深度学习分类模型的准确率获得了3%以上提升,宏平均F_(1)值获得了5%以上提升。

关键词：政策文本文本分类深度学习自然资源延迟决策数据集构建

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