检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：信息科学 2023年第12期53卷 2458-2471页

作者：曾军寇明阳郑惜元姚海龙孙富春清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

随着深度学习应用的快速发展,神经网络模型的参数量变得越来越大,这意味着训练一个可用的神经网络模型需要更多的算力和更长的计算时间,因此如何提升神经网络训练的效率至关重要.然而训练效率在很大程度上取决于硬件后端和编译器.为了... 详细信息

随着深度学习应用的快速发展,神经网络模型的参数量变得越来越大,这意味着训练一个可用的神经网络模型需要更多的算力和更长的计算时间,因此如何提升神经网络训练的效率至关重要.然而训练效率在很大程度上取决于硬件后端和编译器.为了提升神经网络训练的性能,编译器的效率亟待提升,而这主要取决于计算图的优化、算子级别的优化和代码生成.主流的神经网络训练框架(如TensorFlow,PyTorch)使用了供应商特定的、通过手工设计算子获得的算子库.然而,手工设计算子浪费了大量的算子级别的优化空间,因此研究人员提出了TVM.作为一个端到端的编译器,TVM实现了算子级的自动优化,比现有框架进一步提高了性能.此外,TVM支持从多种神经网络框架中导入神经网络模型,并在不同主流硬件后端上部署.然而,TVM的注意力集中于提升神经网络推理任务的性能,并不支持神经网络的训练.本文提出了TVM_(T),第一个基于TVM、支持神经网络训练的端到端编译器.为了支持神经网络训练,本文提出了以下方法.(1)合并损失函数到现有的计算图中,以支持前向和后向传播;(2)在训练过程中采用设备到主机的机制来更新权重参数;(3)集成了最先进的张量程序调优器,以自动优化神经网络训练程序.实验结果表明,与PyTorch相比,TVM_(T)在Intel CPU和NVIDIA GPU上的神经网络训练性能达到了最高4.88倍的提升;与TensorFlow相比,TVM_(T)在Intel CPU和NVIDIA GPU上的神经网络训练性能达到了最高11.5倍的提升.

关键词：神经网络编译器神经网络训练算子自动优化参数更新反向传播

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面向智能家居应用的物联网“场景分解式”实训设计

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实验技术与管理 2023年第5期40卷 171-175,195页

作者：崔晓龙边胜琴皇甫伟郑榕张敏北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

通过PacketTracer模拟物联网智能家居场景,并将所涉及的理论知识进行分解后纳入实训课程,使学生能够循序渐进地掌握智能设备、网络、物联网等方面知识和技术,同时理解雾计算的概念以及在智能家居场景中选择雾计算的必要性,培养解决物联... 详细信息

通过PacketTracer模拟物联网智能家居场景,并将所涉及的理论知识进行分解后纳入实训课程,使学生能够循序渐进地掌握智能设备、网络、物联网等方面知识和技术,同时理解雾计算的概念以及在智能家居场景中选择雾计算的必要性,培养解决物联网工程领域复杂工程问题的能力。

关键词：物联网实践教学改革场景分解雾计算智能家居 Packet Tracer

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深度神经网络模型量化方法综述

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工程科学学报 2023年第10期45卷 1613-1629页

作者：杨春张睿尧黄泷遆书童林金辉董志伟陈松路刘艳殷绪成北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学自动化学院北京100083 北京科技大学−亿智电子人工智能联合实验室北京100083

近年来,利用大型预训练模型来提高深度神经网络在计算机视觉以及自然语言处理等具体任务下的泛化能力和性能,逐渐成为基于深度学习的人工智能技术与应用的发展趋势.虽然这些深度神经网络模型表现优异,但是由于模型的结构复杂、参数量庞... 详细信息

近年来,利用大型预训练模型来提高深度神经网络在计算机视觉以及自然语言处理等具体任务下的泛化能力和性能,逐渐成为基于深度学习的人工智能技术与应用的发展趋势.虽然这些深度神经网络模型表现优异,但是由于模型的结构复杂、参数量庞大与计算成本极高,使得它们仍然难以被部署在如家电或智能手机等资源受限的边缘及端侧硬件平台上,这很大程度上阻碍了人工智能技术的应用.因此,模型压缩与加速技术一直都是深度神经网络模型大规模商业化应用推广的关键问题之一.当前在多种模型压缩与加速方案中,模型量化是其中主要的有效方法之一.模型量化技术可以通过减少深度神经网络模型参数的位宽和中间过程特征图的位宽,从而达到压缩加速深度神经网络的目的,使量化后的网络能够部署在资源有限的边缘设备上,然而,由于量化会导致信息的大量丢失,如何在保证模型任务精度条件下实现模型量化已经成为热点问题.另外,因硬件设备以及应用场景的不同,模型量化技术已经发展成为一个多分支的研究问题.通过全面地调研不同角度下模型量化相关技术现状,并且深入地总结归纳不同方法的优缺点,可以发现量化技术目前仍然存在的问题,并为未来可能的发展指明方向.

关键词：深度神经网络模型压缩与加速模型量化量化感知训练后训练量化混合精度量化

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基于二维码的室内视觉定位系统研究

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光学学报 2024年第9期44卷 149-155页

作者：张天意许一祎冯莉芳薛卓北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 内蒙古汇能煤电集团有限公司内蒙古鄂尔多斯017000

本文研究了一种基于二维码的室内视觉定位系统,首先分析了二维码信标的有效识别范围,推导了基于标志物尺寸、摄像头清晰度等参数的识别范围计算公式,并据此对定位场景的二维码信标布局进行设计,系统定位采用透视n点(PnP)标定算法实现,... 详细信息

本文研究了一种基于二维码的室内视觉定位系统,首先分析了二维码信标的有效识别范围,推导了基于标志物尺寸、摄像头清晰度等参数的识别范围计算公式,并据此对定位场景的二维码信标布局进行设计,系统定位采用透视n点(PnP)标定算法实现,最后通过实验验证二维码识别范围的有效性。实验结果证明,当接收端固定时,识别范围内平均定位误差为8.32 cm,当接收端以直线或环形运动时,二维码的成功识别率分别为92.31%或91.59%,90%的定位结果中误差小于9 cm。

关键词：室内定位视觉标签二维码识别范围误差分析

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面向Φ-OTDR实时系统的单边带频谱截取算法

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北京邮电大学学报 2025年

作者：连志文刘飞王智杨旭周娴北京科技大学顺德创新学院北京科技大学计算机与通信工程学院北京科技大学自动化学院

为了满足相位敏感光时域反射计传感系统实时化监测的需求，提出了一种基于信号单边带频谱截取的相位提取算法，并运用多线程结构与中央处理器和图形处理器的异构并行计算相结合的系统架构，实现Φ-OTDR系统的数据实时处理，可满足每秒... 详细信息

为了满足相位敏感光时域反射计传感系统实时化监测的需求，提出了一种基于信号单边带频谱截取的相位提取算法，并运用多线程结构与中央处理器和图形处理器的异构并行计算相结合的系统架构，实现Φ-OTDR系统的数据实时处理，可满足每秒上百兆数据量的解调要求。实验结果表明，所提算法在保持Φ-OTDR系统性能稳定的前提下，监测相位解调时间减少了约21.1%，同时降低了输出数据文件的大小，使得数据存储效率提高近70%，实现了监测数据的实时存储。该算法显著降低了实时Φ-OTDR硬件系统对数据处理速率的需求与系统研制成本。

关键词：相位敏感光时域反射计分布式光纤传感实时系统

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基于改进Mask R-CNN的矿石类型检测算法

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烧结球团 2024年第2期49卷 65-73,106页

作者：肖成勇李擎栗辉王莉陈子一张德政车伟杰北京科技大学自动化学院北京100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

针对不同的矿石类型进行选矿工艺参数设置和操作有利于保障精矿质量,提高回收率和降低物资消耗。由于缺乏矿石类型实时检测有效手段,选矿过程的精准操作目前较难实现。为此,本文提出一种全面改进的Mask R-CNN矿石类型检测算法。算法步骤... 详细信息

针对不同的矿石类型进行选矿工艺参数设置和操作有利于保障精矿质量,提高回收率和降低物资消耗。由于缺乏矿石类型实时检测有效手段,选矿过程的精准操作目前较难实现。为此,本文提出一种全面改进的Mask R-CNN矿石类型检测算法。算法步骤:①使用ResNetV1d-50提取矿石图像各阶段的特征图,并在主干网络中加入可变形卷积以便增强异形矿石的特征;②改进FPN,通过在主干网络的C5特征层加入特征残差模块,并融合到P5特征层,得到具有更强语义信息的多尺度特征图;③改进RPN,设计自适应的正样本IOU选取方案来匹配宽高比异常的矿石,进一步提高异形矿石的识别精度;④在RoIAlign网络基础上加入Global-Context,以提高小矿石的检测能力;⑤在数据增强和训练技巧方面对模型进行改进。结果表明,本文算法的平均精度为67.92%,平均交并比为63.54%,分别比基准模型提高了13.67%和9.71%。本文研究方法在矿石类型识别领域具有较好的应用价值。

关键词： Mask R-CNN 矿石类型识别可变形卷积训练技巧

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面向工业时敏业务的5G TSN融合网络切片资源调度

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电信科学 2024年第3期40卷 53-63页

作者：管婉青刘诺言李卫付美霞张海君北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学自动化学院北京100083

5G与时间敏感网络(time sensitive network,TSN)融合部署是实现工业互联网无线化和柔性制造的重要基础,如何实现多类型工业业务和移动业务的共网高质量传输,是5G TSN融合网络需要解决的关键问题。为此,面向工业互联网场景,依据业务特征... 详细信息

5G与时间敏感网络(time sensitive network,TSN)融合部署是实现工业互联网无线化和柔性制造的重要基础,如何实现多类型工业业务和移动业务的共网高质量传输,是5G TSN融合网络需要解决的关键问题。为此,面向工业互联网场景,依据业务特征差异划分工业业务流的类型,设计了一种适配周期性时敏业务和突发性时敏业务的网络切片资源调度策略,提出了基于均匀分布的资源分区调度算法。所提方法通过控制资源预留和资源抢占,在优化无线资源使用的同时,保障了工业业务流的时延,满足了移动业务的传输速率需求。最后,通过仿真实验验证了所提方法在提升业务需求满足度和资源利用率方面的有效性。

关键词： 5G TSN融合网络资源调度网络切片时延敏感类业务

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6G低空通信场景下的无人机部署优化研究

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航空学报 2024年

作者：张海君夏清悦马旭任超陆阳北京科技大学计算机与通信工程学院中国电力科学研究院

随着6G标准的迅速演进，无人机在低空通信网络中的应用成为研究热点。针对无人机在低空通信场景下的部署优化问题，开展了无人机的静态与动态部署策略研究，并对相关的部署优化算法进行了分析。文章首先阐述了无人机部署的三种基本策略... 详细信息

随着6G标准的迅速演进，无人机在低空通信网络中的应用成为研究热点。针对无人机在低空通信场景下的部署优化问题，开展了无人机的静态与动态部署策略研究，并对相关的部署优化算法进行了分析。文章首先阐述了无人机部署的三种基本策略，即静态部署、单无人机动态部署和多无人机动态部署，探讨了它们在不同应用场景下的优势。然后，详细讨论了无人机部署1优化模型，从低空通信网络的信道模型、约束条件和目标函数三个方面分别进行阐述。在此基础上，系统地对现有的无人机部署优化算法进行了对比，从多角度分析了各类算法的优势与不足。最后展望了未来无人机部署优化的研究方向，并结合智能反射面、通感一体化等前沿技术进行了分析，旨在为相关领域的研究人员提供参考和借鉴。

关键词：低空通信网络 6G 无人机部署优化资源分配

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基于多安全机制的轻量级Linux沙箱设计与实现

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实验室研究与探索 2023年第9期42卷 83-87页

作者：崔晓龙简川杰刘欣张敏北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

在Linux环境设计与实现一款轻量级的安全沙箱,在占用资源少、损失较小的基础上实现对程序的安全控制访问。使用Linux内核Seccomp提供的安全性API接口,结合白名单、权限控制等多种安全机制,仅允许使用常见的非高危性系统调用,可限制程序... 详细信息

在Linux环境设计与实现一款轻量级的安全沙箱,在占用资源少、损失较小的基础上实现对程序的安全控制访问。使用Linux内核Seccomp提供的安全性API接口,结合白名单、权限控制等多种安全机制,仅允许使用常见的非高危性系统调用,可限制程序运行时的时间和内存占用,以免产生恶意占用系统资源的行为。通过对沙箱进行安全程序和不安全程序的对比测试,结果证明,该设计能阻止危险程序的运行,并且额外开销不大,可满足实际需求。

关键词：沙箱 Linux内核多安全机制隔离机制轻量级

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人工智能驱动的雷达通信一体化研究综述

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雷达学报 2025年 1-21页

作者：王先梅刘向博任语铮陆阳张海君北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 中国电力科学研究院北京102209

雷达通信一体化通过资源共享机制，在提高系统频谱利用率的同时实现了轻量化设计，广泛应用于空中交通管制、医疗监测、自动驾驶等领域。传统的雷达通信一体化算法通常依赖于精确的数学建模和信道估计，无法适应难以刻画的动态复杂环境... 详细信息

雷达通信一体化通过资源共享机制，在提高系统频谱利用率的同时实现了轻量化设计，广泛应用于空中交通管制、医疗监测、自动驾驶等领域。传统的雷达通信一体化算法通常依赖于精确的数学建模和信道估计，无法适应难以刻画的动态复杂环境。人工智能凭借其强大的学习能力直接从大量数据中自动学习特征，无需对数据进行显式建模，促进了雷达通信的深度融合。该文围绕人工智能驱动的雷达通信一体化研究展开系统的综述。具体而言，首先阐述了雷达通信一体化系统模型与核心问题。在此基础上，从雷达通信共存和双功能雷达通信一体化两个方面梳理了人工智能驱动的雷达通信一体化最新研究进展。最后，总结全文并对该领域潜在的技术挑战和未来的研究方向进行了展望。

关键词：人工智能雷达通信一体化机器学习干扰管控资源分配

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