检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学院院刊 2022年第1期37卷 46-52页

作者：徐志伟李国杰孙凝晖中国科学院计算技术研究所北京100190 计算机体系结构国家重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

人类正在进入一个“人机物”三元融合的万物智能互联时代,需要一种新型信息基础设施,即全球规模的高通量低熵算力网,形象地简称为“信息高铁”。文章介绍了信息高铁的愿景,包括基础性需求、关键科学技术问题和系统结构。与互联网、云计... 详细信息

人类正在进入一个“人机物”三元融合的万物智能互联时代,需要一种新型信息基础设施,即全球规模的高通量低熵算力网,形象地简称为“信息高铁”。文章介绍了信息高铁的愿景,包括基础性需求、关键科学技术问题和系统结构。与互联网、云计算、大数据、物联网等现有网络计算系统相比,信息高铁的目标是原生支持“人机物”三元融合和低熵有序,降低系统无序的负面影响,提升系统通量与应用品质。

关键词： “人机物”融合系统低熵算力网高通量计算受限尾行为智能流

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边缘计算中面向互动直播的用户分配策略

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计算机研究与发展 2023年第8期60卷 1858-1874页

作者：刘伟张骁宇杜薇彭若涛武汉理工大学计算机与人工智能学院武汉430070 交通物联网湖北重点实验室(武汉理工大学) 武汉430070 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学) 上海201804 处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190

将互动直播部署在边缘计算环境中,可以在网络边缘对直播视频进行转码和传输,通过用户附近的边缘服务器提供低延迟的直播服务.然而,在多边缘服务器、多用户场景下存在着直播用户分配问题,导致直播用户体验质量(quality of experience, Q... 详细信息

将互动直播部署在边缘计算环境中,可以在网络边缘对直播视频进行转码和传输,通过用户附近的边缘服务器提供低延迟的直播服务.然而,在多边缘服务器、多用户场景下存在着直播用户分配问题,导致直播用户体验质量(quality of experience, QoE)无法得到保证.为了提高直播用户QoE,需要根据用户的个性化需求合理地分配服务器资源.首先分析真实数据集,发现大多数用户处于多基站重叠覆盖区域内,并且不同用户的互动需求存在差异;然后根据互动直播的特点提出一种适用于边缘计算场景的用户QoE模型,该模型综合考虑了直播用户的视频质量和互动体验;最后设计一种高效的直播用户分配算法,优化了多边缘服务器重叠覆盖区域内的直播用户QoE.仿真实验表明,所提出的用户分配策略可为用户提供高码率和低延迟的直播视频,同时能有效降低边缘服务器切换次数和码率抖动,使直播用户QoE相较于其他策略提升超过19%.

关键词：互动直播边缘计算用户体验重叠覆盖区域用户分配

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基于代理模型的XAI可解释性量化评估方法

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控制与决策 2024年第2期39卷 680-688页

作者：李瑶王春露左兴权黄海丁忆宁张修建北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876 可信分布式计算与服务教育部重点实验室北京100876 北京航天计量测试技术研究所北京100076 国家市场监管重点实验室(人工智能计量测试与标准) 北京100076

可解释人工智能(explainable artificial intelligence, XAI)近年来发展迅速,已出现多种人工智能模型的解释技术,但是目前缺乏XAI可解释性的定量评估方法.已有评估方法大多需借助用户实验进行评估,这种方法耗时长且成本高昂.针对基于代... 详细信息

可解释人工智能(explainable artificial intelligence, XAI)近年来发展迅速,已出现多种人工智能模型的解释技术,但是目前缺乏XAI可解释性的定量评估方法.已有评估方法大多需借助用户实验进行评估,这种方法耗时长且成本高昂.针对基于代理模型的XAI,提出一种可解释性量化评估方法.首先,针对这类XAI设计一些指标并给出计算方法,构建包含10个指标的评估指标体系,从一致性、用户理解性、因果性、有效性、稳定性5个维度来评估XAI的可解释性;然后,对于包含多个指标的维度,将熵权法与TOPSIS相结合,建立综合评估模型来评估该维度上的可解释性;最后,将该评估方法用于评估6个基于规则代理模型的XAI的可解释性.实验结果表明,所提出方法能够展现XAI在不同维度上的可解释性水平,用户可根据需求选取合适的XAI.

关键词：可解释人工智能可解释性评估评估模型代理模型规则模型定量评估

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威胁情报提取与知识图谱构建技术研究

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西安电子科技大学学报 2023年第4期50卷 65-75页

作者：史慧洋魏靖烜蔡兴业王鹤高随祥张玉清中国科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 中国科学院大学国家计算机网络入侵防范中心北京101408 中国科学院大学沈阳计算技术研究所辽宁沈阳110168 西安电子科技大学网络与信息安全学院陕西西安710071 中国科学院大学数学科学学院北京101408 中关村实验室北京100094

目前,攻击者使用的基础设施能适应更多的目标环境,成功侵入目标后,使用合法的用户凭证取得信任,并通过不断学习利用新的漏洞达到攻击目的。为了对抗攻击,提高威胁情报的使用价值,提出由情报搜集、信息抽取、本体构建和知识推理构建威胁... 详细信息

目前,攻击者使用的基础设施能适应更多的目标环境,成功侵入目标后,使用合法的用户凭证取得信任,并通过不断学习利用新的漏洞达到攻击目的。为了对抗攻击,提高威胁情报的使用价值,提出由情报搜集、信息抽取、本体构建和知识推理构建威胁情报的知识图谱框架,该框架可实现情报中重要指标的搜索和相互关联。然后基于Bert+BiSLTM+CRF的失陷指标,识别抽取方法,加以正则匹配机制进行输出限制,用于从文本信息中识别抽取失陷指标信息,并进行结构化威胁信息表达标准格式转换。经过横向和纵向对比,该抽取模型在文本信息抽取中的精度和召回率较高。最后,以APT1为例,构建出威胁情报实体关系图,结合对抗战术和技术知识库框架将攻击行为转换为结构化格式,建立本体与原子本体知识图谱;通过知识图谱关联分析数据之间潜在的关联,发现具有相似性和相关性的威胁情报潜在的关联信息和攻击主体,进行威胁情报的关联分析,为制定防御策略提供依据。

关键词：威胁情报神经网络本体失陷指标抽取对抗战术和技术知识库存知识图谱

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面向目标检测的卷积神经网络优化方法

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高技术通讯 2022年第3期32卷 227-238页

作者：张志超王剑章隆兵肖俊华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 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 中国电子科技集团公司第十五研究所北京100083

针对星载等功耗受限平台下遥感影像目标检测存在的高准确率、低功耗以及高吞吐量等要求,本文提出了一种面向目标检测的现场可编程门阵列(FPGA)卷积神经网络(CNN)优化方法。采用数据流调度技术以及基于乘法矩阵与前向加法链的卷积计算阵... 详细信息

针对星载等功耗受限平台下遥感影像目标检测存在的高准确率、低功耗以及高吞吐量等要求,本文提出了一种面向目标检测的现场可编程门阵列(FPGA)卷积神经网络(CNN)优化方法。采用数据流调度技术以及基于乘法矩阵与前向加法链的卷积计算阵列设计对浮点卷积神经网络模型进行加速。利用该方法在FPGA开发板上实现了浮点卷积目标检测网络,在应用中达到了与原模型一致的准确率,平均准确率为97.59%,吞吐量达到了Titan X的22倍。与同类的FPGA加速浮点卷积方法对比,该方法的吞吐量以及能效比达到了最优。实验数据表明,该方案突破了浮点卷积加速的线速吞吐难点,解决了应用中存在的功耗、准确率以及吞吐量三者制衡的问题。

关键词：卷积神经网络(CNN) 现场可编程门阵列(FPGA) 数据流调度目标检测加速

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基于FPGA的浮点可分离卷积神经网络加速方法

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高技术通讯 2022年第5期32卷 441-453页

针对可分离卷积神经网络在星载飞机目标型号分类应用中存在的速度瓶颈以及功耗限制等问题,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)数据流调度的浮点深度分离卷积神经网络加速方法,对通用MobileNet的图像分类模型进行加速。采用基于乘法... 详细信息

针对可分离卷积神经网络在星载飞机目标型号分类应用中存在的速度瓶颈以及功耗限制等问题,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)数据流调度的浮点深度分离卷积神经网络加速方法,对通用MobileNet的图像分类模型进行加速。采用基于乘法矩阵与前向加法树的深度分离卷积计算阵列设计,解决了深度分离卷积浮点加速的线速吞吐瓶颈。实验结果表明,基于FPGA的目标分类速度为633 FPS,功耗为22.226 W,运算性能为236.04 GFLOPS,计算速度达到了Titan Xp GPU的1.10~2.61倍,计算效能是Titan Xp GPU的7.44~18.66倍。在同类基于FPGA的浮点卷积加速方案中,该方法在运算性能及能效比上达到了最优。同时,该方法提供了与原模型一致性的图像分类准确率,解耦合了软硬件协同开发流程,降低了应用开发人员使用FPGA加速计算的门槛。

关键词：深度可分离卷积现场可编程门阵列(FPGA) 数据流调度加速图像分类

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基于超级参数调整的网络表示学习算法性能公平比较框架

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计算机学报 2022年第5期45卷 897-917页

作者：郭梦影孙振宇朱妤晴包云岗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 北京信息科学与技术国家研究中心(清华大学) 北京100084 大数据系统软件国家工程实验室北京100084

网络结构数据在现今生活中广泛存在,但由于数据结构稀疏、规模较大等特性,难以直接利用现有的机器学习算法对数据进行分析.网络表示学习算法的出现,通过将高维数据映射到低维向量空间,解决了上述问题.但是网络表示学习算法中存在大量超... 详细信息

网络结构数据在现今生活中广泛存在,但由于数据结构稀疏、规模较大等特性,难以直接利用现有的机器学习算法对数据进行分析.网络表示学习算法的出现,通过将高维数据映射到低维向量空间,解决了上述问题.但是网络表示学习算法中存在大量超级参数,参数的选择与数据分析任务密切相关且对算法性能有明显影响,如何针对数据分析任务,通用地对多种网络表示学习算法进行超级参数调整,以获取不同算法的最优性能,实现算法间性能的公平比较,从而选择出最优者对数据进行分析,是一个亟待解决的问题.此外,对算法进行超级参数调整通常需要花费较长时间,且由于网络结构数据规模通常较大,还会有内存占用过高问题的存在,因此如何能够在有资源限制(时间、内存占用)的条件下进行超级参数调整,是面临的另一个问题.基于上述两个问题,本文提出了基于超级参数调整的网络表示学习算法性能公平比较框架JITNREv,能够在有资源限制的条件下通用对多种网络表示学习算法进行超级参数调整,通过获取不同算法针对相同数据分析任务的性能最优值,实现算法之间的性能公平比较.该框架具有4个松耦合且可扩展的组件,组件间仅通过数据流进行交互,并在闭环结构中完成样本的测试优化,满足了框架的通用性.JITNREv基于拉丁超立方采样对超级参数进行采样;根据“当前最优值附近,有更大概率出现更优值”的假设对采样范围进行剪枝;针对超大规模数据集,提出了图粗化方式在保留数据结构的基础上压缩数据规模,满足了资源限制条件下对超级参数进行调整的要求.框架还融合了网络表示学习算法常用的评测数据集、评测指标和数据分析应用,实现了框架的易用性.实验证明JITNREv框架能够在资源限制条件下稳定提高算法性能,例如,针对GCN算法的节点分类任务相比默认参数设置,JITNREv框架能够将性能提升31%.

关键词：网络表示学习网络嵌入图卷积网络自动化机器学习超级参数调整

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基于改进YOLOv8算法的实时细粒度植物病害检测

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中国农机化学报 2024年第5期45卷 188-194页

作者：薛霞刘鹏周文运城学院数学与信息技术学院山西运城044000 山西农业大学信息科学与工程学院山西晋中030800 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市100190

为解决现有识别方法在植物病害检测中遇到的密集分布、不规则形态、多尺度目标类别、纹理相似性等障碍,提出一种高性能的实时细粒度植物病害检测框架。首先,在YOLOv8主干网络和颈部设计两个新的残差块,增强特征提取和降低计算成本;其次... 详细信息

为解决现有识别方法在植物病害检测中遇到的密集分布、不规则形态、多尺度目标类别、纹理相似性等障碍,提出一种高性能的实时细粒度植物病害检测框架。首先,在YOLOv8主干网络和颈部设计两个新的残差块,增强特征提取和降低计算成本;其次,引入DenseNet层,并使用Hard-Swish函数作为主要激活函数,以提高模型的准确性;最后,设计PANet网络,用于保留细粒度的局部信息和改善特征融合。在不同的复杂环境下,对番茄植株的四种不同病害进行检测。试验结果表明,所提改进模型在检测准确性和速度上均优于现有模型的检测模型。当检测速度为71.23 FPS时,所提改进模型精确度为92.58%,召回率为97.59%,F_(1)分数为93.64%。为精准农业自动化提供有效的技术手段。

关键词：植物病害检测改进YOLOv8 实时目标检测深度神经网络残差网络

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一种结合轻量级注意力机制的人体姿态估计算法

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计算机应用与软件 2024年第5期41卷 131-137页

作者：李文星喻明毫王子牛高建瓴林宁贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025 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

针对现有的人体姿态估计模型存在的模型参数量和计算量大、冗余度高、耗时长等问题,提出一种基于轻量级注意力机制的网络框架。使用轻量级网络MobilenetV3替代了原OpenPose的主干网络VGG-19;对OpenPose的二分支多阶段的卷积神经网络框... 详细信息

针对现有的人体姿态估计模型存在的模型参数量和计算量大、冗余度高、耗时长等问题,提出一种基于轻量级注意力机制的网络框架。使用轻量级网络MobilenetV3替代了原OpenPose的主干网络VGG-19;对OpenPose的二分支多阶段的卷积神经网络框架进行压缩;引入空间和通道相结合的注意力机制模块CBAM对模型的速度和精度进行权衡。实验结果表明,该方法下的网络模型大小和浮点计算量分别为10.51 MB和22.65 GFlops,相对于原OpenPose减少了79.91%和83.35%;在COCO2017测试集下,能够在保持较高的检测精度和召回率的基础上显著提升检测速度。

关键词：人体姿态估计计算机视觉 OpenPose 轻量级网络注意力机制

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高升力控制计算机系统关键技术研究

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工业控制计算机 2023年第8期36卷 33-35页

作者：郑久寿马小博安书董马子飞许培元航空工业西安航空计算技术研究所飞控研究室陕西西安710068

高升力系统是现代大型飞机的重要组成部分,直接影响飞机的起飞、降落以及巡航阶段特定任务的执行。在介绍高升力系统现状的基础上,针对现阶段高升力系统控制计算机安全性设计不足以及集中式驱动架构存在的潜在问题,进行了关键技术研究... 详细信息

高升力系统是现代大型飞机的重要组成部分,直接影响飞机的起飞、降落以及巡航阶段特定任务的执行。在介绍高升力系统现状的基础上,针对现阶段高升力系统控制计算机安全性设计不足以及集中式驱动架构存在的潜在问题,进行了关键技术研究。提出了一种满足高升力系统安全性需求的通道故障逻辑设计,在分析国内外高升力系统架构的基础上,提出了一种基于时间确定性网络的分布式架构。上述工作可为高升力系统设计提供参考。

关键词：高升力系统控制计算机通道故障逻辑分布式

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