检索结果-内蒙古大学图书馆

图学学报 2024年第3期45卷 539-547页

作者：石敏禚心如孙碧莲韩国庆朱登明华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室北京100190

虚拟角色着装动画生成是三维动画的关键技术,着装变形作为其核心一直是该领域的研究热点。现有着装变形方法大多基于单一服装款式进行研究,一旦款式变化则需要重新训练,耗费时间和增加计算成本。同时现有方法大多基于有监督的方法进行... 详细信息

虚拟角色着装动画生成是三维动画的关键技术,着装变形作为其核心一直是该领域的研究热点。现有着装变形方法大多基于单一服装款式进行研究,一旦款式变化则需要重新训练,耗费时间和增加计算成本。同时现有方法大多基于有监督的方法进行网络训练,需要大量的数据准备和训练成本。基于此,提出一种适用于不同款式的无监督着装动画生成方法。首先,提出一个可学习的款式特征表示方式,学习款式约束的运动隐空间概率分布模型;其次,基于编解码结构搭建款式约束的无监督服装变形预测网络,进一步引入Transformer编解码层对时序运动特征进行提取;最后,进行多款式动画生成实验,并与现有方法基于视觉效果和定量指标进行对比分析。实验结果表明,相较于现有方法,本文方法可以生成款式可调的、视觉合理的着装动画,在预测精度以及穿透损失等方面具有明显的优越性。

关键词：着装动画无监督计算机图形学服装变形 Transformer

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面向YOLO神经网络的数据流架构优化研究

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计算机学报 2025年第1期48卷 82-99页

作者：穆宇栋李文明范志华吴萌吴海彬安学军叶笑春范东睿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 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

YOLO目标检测算法具有速度快、精度高、结构简单、性能稳定等优点,因此在多种对实时性要求较高的场景中得到广泛应用。传统的控制流架构在执行YOLO神经网络时面临计算部件利用率低、功耗高、能效较低等挑战。相较而言,数据流架构的执行... 详细信息

YOLO目标检测算法具有速度快、精度高、结构简单、性能稳定等优点,因此在多种对实时性要求较高的场景中得到广泛应用。传统的控制流架构在执行YOLO神经网络时面临计算部件利用率低、功耗高、能效较低等挑战。相较而言,数据流架构的执行模式与神经网络算法匹配度高,更能充分挖掘其中的数据并行性。然而,在数据流架构上部署YOLO神经网络时面临三个问题:(1)数据流架构的数据流图映射并不能结合YOLO神经网络中卷积层卷积核较小的特点,造成卷积运算数据复用率过低的问题,并进一步降低计算部件利用率;(2)数据流架构在算子调度时无法利用算子间结构高度耦合的特点,导致大量数据重复读取;(3)数据流架构上的数据存取与执行高度耦合、串序执行,导致数据存取延迟过高。为解决这些问题,本文设计了面向YOLO神经网络的数据流加速器DFU-Y。首先,结合卷积嵌套循环的执行模式,本文分析了小卷积核卷积运算的数据复用特征,并提出了更有利于执行单元内部数据复用的数据流图映射算法,从而整体提升卷积运行效率;然后,为充分利用结构耦合的算子间的数据复用,DFU-Y提出数据流图层次上的算子融合调度机制以减少数据存取次数、提升神经网络运行效率;最后,DFU-Y通过双缓存解耦合数据存取与执行,从而并行执行数据存取与运算,掩盖了程序间的数据传输延迟,提高了计算部件利用率。实验表明,相较数据流架构(DFU)和GPU(NVIDIA Xavier NX),DFU-Y分别获得2.527倍、1.334倍的性能提升和2.658倍、3.464倍的能效提升;同时,相较YOLO专用加速器(Arria-YOLO),DFU-Y在保持较好通用性的同时,达到了其性能的72.97%、能效的87.41%。

关键词： YOLO算法数据流架构数据流图优化卷积神经网络神经网络加速

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基于知识推理和兴趣区域过滤的军事标图作业评判方法

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火力与指挥控制 2023年第7期48卷 115-119,126页

作者：张俊峰窦长旭陈企华张扬解放军32370部队北京100091 华北计算技术研究所北京100083

军事标图是军队参谋人员一项重要的指挥技能训练内容。提出基于知识推理和兴趣区域过滤的标图评判方法,用于实现军事标图作业的自动化评判。阐述了知识推理的一般原理,以及针对标图要素的知识表示,分析基于Rete算法的知识推理网络运用;... 详细信息

军事标图是军队参谋人员一项重要的指挥技能训练内容。提出基于知识推理和兴趣区域过滤的标图评判方法,用于实现军事标图作业的自动化评判。阐述了知识推理的一般原理,以及针对标图要素的知识表示,分析基于Rete算法的知识推理网络运用;采用兴趣区域过滤的方式,提高评判精准度,阐述标图作业智能化评判的具体实现流程。通过在标图训练系统中的运用,证实了方法的有效性。

关键词：知识推理规则库标图评判兴趣区域过滤

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基于HA-UNet++的甲状腺结节超声图像分割方法

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计算机与现代化 2025年第3期 93-98,105页

作者：朱永田田飞董宝良华北计算技术研究所系统四部北京100083

甲状腺疾病是成年人群中最常诊断出的结节性病变之一,发病率呈现逐年升高的趋势。随着人工智能技术的发展,使用计算机视觉技术对甲状腺超声图像进行自动化的诊断,可以显著提高诊断的准确性和效率。但是大多数基于深度学习的图像分割方法... 详细信息

甲状腺疾病是成年人群中最常诊断出的结节性病变之一,发病率呈现逐年升高的趋势。随着人工智能技术的发展,使用计算机视觉技术对甲状腺超声图像进行自动化的诊断,可以显著提高诊断的准确性和效率。但是大多数基于深度学习的图像分割方法,受限于感受野的大小,对于图像的重要特征不能及时地进行关注及有效提取,导致分割的准确性不高。为了解决以上问题,本文采用一种新的深度学习网络模型HA-UNet++,对甲状腺结节超声图像进行分割。HA-UNet++在编码路径每个阶段中,会改良backbone网络结构,同时在网络中具有3层卷积的卷积块中加入混合膨胀卷积,并在每个卷积块后加入注意力机制,使其能够迅速地预测增强后的甲状腺结节数据集,并在此基础上对甲状腺结节进行标记分割。

关键词：图像分割甲状腺结节混合膨胀卷积注意力机制 U-Net++

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Neptune:一种通用网络处理器微结构模拟和性能仿真框架

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计算机研究与发展 2025年第5期62卷 1091-1107页

作者：林涵越吴婧雅卢文岩钟浪辉鄢贵海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 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 上交所技术有限责任公司上海200131

网络包处理是网络设备的基本功能,涉及报文修改、校验和与哈希计算、数据包镜像或过滤、统计限速等多项任务.作为网络包处理的重要部件,网络处理器(network processor,NP)基于处理器结构,为网络设备提供线速的性能和充分的可编程能力,... 详细信息

网络包处理是网络设备的基本功能,涉及报文修改、校验和与哈希计算、数据包镜像或过滤、统计限速等多项任务.作为网络包处理的重要部件,网络处理器(network processor,NP)基于处理器结构,为网络设备提供线速的性能和充分的可编程能力,但其架构多样,可分为单段式架构和多段式架构,现有模拟方法无法同时对二者性能进行模拟仿真.因此,提出一种通用网络处理器的结构模拟和性能仿真框架Neptune,采用多段式架构作为硬件抽象,使用事件链表、核间队列结构为数据通路和多段式架构模拟提供保障,同时满足单段式架构模拟需求.另外,借助同步图计算模式进行准确的并行模拟,并采用混合事件与时间驱动方法保障模拟高效性.实际测试中,Neptune以95%以上准确率支持2种架构的模拟,并以3.31MIPS的性能对网络处理器进行模拟,相较PFPSim取得1个数量级的性能提升.最后,展示了3个运用该框架进行网络处理器优化分析的应用案例.

关键词：网络包处理网络处理器可编程数据面专用处理器模拟器

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ResNet使能的OTFS联合信道估计和信号检测

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西安电子科技大学学报 2023年第3期50卷 19-30页

作者：周硕周一青张冲邢旺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 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

正交时频空调制能够在高多普勒频偏下实现宽带可靠通信,是6G感通算融合场景中的潜在应用技术之一。针对该系统中接收机算法复杂度高、性能受限的问题,提出了一种基于修正残差神经网络的联合信道估计和信号检测方案,在无需获得显式信道... 详细信息

正交时频空调制能够在高多普勒频偏下实现宽带可靠通信,是6G感通算融合场景中的潜在应用技术之一。针对该系统中接收机算法复杂度高、性能受限的问题,提出了一种基于修正残差神经网络的联合信道估计和信号检测方案,在无需获得显式信道信息的情况下直接恢复传输符号信息。根据时延-多普勒域信道的稳定性,将深度学习技术引入到接收机设计中,采用嵌入式导频的数据帧结构,设计了一种能够充分提取信号特征的轻量级残差神经网络模型,可以直接对时延-多普勒域信号输入输出关系进行拟合,实现隐式的信道估计并完成信号检测。联合设计方案利用实际通信链路中采集的数据进行离线训练,获取最优网络模型用于在线检测,以离线训练时间为代价来减少在线检测的耗时,同时借助误差反向传播机制和梯度下降准则实现信道估计和信号检测的联合优化,有效提升通信性能。仿真结果表明,与传统接收算法对比,所提方案兼具更强的鲁棒性和良好的泛化性,不仅降低了算法的复杂度,同时将误码率性能也提升了2 dB左右。

关键词：正交时频空调制深度学习信道估计信号检测

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基于集合效用边际贡献学习的可解释薪酬预测算法

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计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1276-1289页

作者：孙莹章玉婷庄福振祝恒书何清熊辉香港科技大学(广州)人工智能学域广州511458 中国科学院计算技术研究所专项技术研究中心北京100190 北京航空航天大学人工智能研究院北京100191 BOSS直聘职业科学实验室北京100028 中国科学院智能信息处理重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学北京101408

知识技能对薪酬影响作用视为一种多变量影响下高维元素集合的效用建模问题.深度神经网络为解决复杂问题提供了新的机遇,但针对知识导向的细粒度薪酬预测问题,仍缺乏能够对复杂变量影响下的集合效用进行准确、可解释建模的神经网络结构.... 详细信息

知识技能对薪酬影响作用视为一种多变量影响下高维元素集合的效用建模问题.深度神经网络为解决复杂问题提供了新的机遇,但针对知识导向的细粒度薪酬预测问题,仍缺乏能够对复杂变量影响下的集合效用进行准确、可解释建模的神经网络结构.为此,提出一种基于边际贡献的增量式集合效用网络(marginal contribution-based incremental set utility network,MCISUN)来拟合元素加入时的效用增量,从而灵活且可解释地建模集合效用.区别于以往基于池化层的排列不变性建模算法,MCISUN构建顺序敏感的中间结果,利用集合的排列不变性实现数据增强,有效提升模型数据效率及泛化性.最后,大规模真实薪酬数据上的实验结果表明所提模型在基于技能的薪酬预测任务上比最先进的(state-of-the-art,SOTA)模型效果提升超过30%.同时,定性实验证明模型能够为技能设置合理的贡献值且发现技能间的关联.

关键词：集合效用建模边际贡献薪酬预测神经网络可解释性

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基于意图识别的空中群目标动态威胁评估

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计算机与现代化 2023年第12期 100-104,111页

作者：王宇航董宝良公超尚真真姚康宁华北计算技术研究所北京100083

为解决传统威胁评估算法对态势要素随时间变化的忽略所导致的评估准确率下降的问题,本文提出基于意图识别的空中群目标动态威胁评估方法。本方法首先利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)进行意图预测,接着采用注意力机制(A... 详细信息

为解决传统威胁评估算法对态势要素随时间变化的忽略所导致的评估准确率下降的问题,本文提出基于意图识别的空中群目标动态威胁评估方法。本方法首先利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)进行意图预测,接着采用注意力机制(Attention)提升意图预测模型的特征学习能力,通过对输入的多维特征进行一定的加权处理,使得不同特征对结果的影响程度不一样,运用Softmax进行意图结果分类,再以级联的方式将意图预测的结果作为威胁评估的重要输入,并结合静态态势要素和当前时刻的动态态势要素利用多层感知机(MLP)进行威胁评估。通过仿真实验表明,对比传统威胁评估方法,基于意图识别的空中群目标动态威胁评估方法结果更准确。

关键词：意图预测威胁评估神经网络多层感知机注意力机制长短期记忆网络

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基于态势评估及DDPG算法的一对一空战格斗控制方法

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航空工程进展 2024年第2期15卷 179-187页

作者：贺宝记白林亭文鹏程航空工业西安航空计算技术研究所人工智能与图形图像研究室西安710076

已有的空中格斗控制方法未综合考虑基于专家知识的态势评估及通过连续性速度变化控制空战格斗的问题。基于深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习算法,在态势评估函数作为强化学习奖励函数的基础上,设计综合考虑飞行高度上下限、飞行过载以... 详细信息

已有的空中格斗控制方法未综合考虑基于专家知识的态势评估及通过连续性速度变化控制空战格斗的问题。基于深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习算法,在态势评估函数作为强化学习奖励函数的基础上,设计综合考虑飞行高度上下限、飞行过载以及飞行速度上下限的强化学习环境;通过全连接的载机速度控制网络与环境奖励网络,实现DDPG算法与学习环境的交互,并根据高度与速度异常、被导弹锁定时间以及格斗时间设计空战格斗结束条件;通过模拟一对一空战格斗,对该格斗控制方法在环境限制学习、态势评估得分以及格斗模式学习进行验证。结果表明:本文提出的空战格斗控制方法有效,能够为自主空战格斗进一步发展提供指导。

关键词：强化学习态势评估深度确定性策略梯度空战格斗

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基于GAN和中文词汇网的文本摘要技术

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计算机科学 2022年第12期49卷 301-304页

作者：刘晓影王淮乌吉斯古愣华北计算技术研究所网络安全工作组北京100083

随着神经网络技术的广泛应用,文本摘要技术吸引了越来越多科研人员的注意。由于生成式对抗网络(GANs)具有提取文本特征或学习整个样本的分布并以此产生相关样本点的能力,因此正逐步取代传统基于序列到序列(Seq2seq)的模型,被用于提取文... 详细信息

随着神经网络技术的广泛应用,文本摘要技术吸引了越来越多科研人员的注意。由于生成式对抗网络(GANs)具有提取文本特征或学习整个样本的分布并以此产生相关样本点的能力,因此正逐步取代传统基于序列到序列(Seq2seq)的模型,被用于提取文本摘要。利用生成式对抗网络的特点,将其用于生成式的文本摘要任务。提出的生成式对抗模型由3部分组成:一个生成器,将输入的句子编码为更短的文本表示向量;一个可读性判别器,强制生成器生成高可读性的文本摘要;以及一个相似性判别器,作用于生成器,抑制其输出的文本摘要与输入的摘要之间的不相关性。此外,在相似性判别器中,引用中文的WordNet作为外部知识库来增强判别器的作用。生成器使用策略梯度算法进行优化,将问题转化为强化学习。实验结果表明,所提模型得到了较高的ROUGE评测分数。

关键词：文本摘要生成式对抗网络 WordNet 强化学习自然语言处理

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