检索结果-内蒙古大学图书馆

标准类型：行业标准

本文件规定了工业互联网时间敏感网络集中网络配置（CNC）技术要求，包括框架、功能、性能、接口、可靠性等方面的要求。本文件适用于工业互联网时间敏感网络集中网络配置（CNC）的设计、开发、生产以及测评等活动。

标准号: YD/T 4671-2024

关键词：

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合实体知识描述的实体联合消歧方法

引用

中文信息学报 2020年第7期34卷 42-49,78页

作者：范鹏程沈英汉许洪波程学旗廖华明中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

实体消歧(entity disambiguation)是指将文档中识别出的实体指称(entity mention)链向其在特定知识库中相应条目的过程。该文结合主流的基于深度学习的实体消歧方法并融合实体知识描述展开了实验性研究。实验结果表明,融合实体知识描述... 详细信息

实体消歧(entity disambiguation)是指将文档中识别出的实体指称(entity mention)链向其在特定知识库中相应条目的过程。该文结合主流的基于深度学习的实体消歧方法并融合实体知识描述展开了实验性研究。实验结果表明,融合实体知识描述的实体消歧方法在公开数据集上取得了与已有最好算法相当的F1性能。

关键词：实体消歧深度学习注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于梯度优化的大语言模型后门识别探究

引用

网络安全与数据治理 2023年第12期42卷 14-19页

作者：陈佳华陈宇曹婍电子科技大学信息与软件工程学院四川成都610066 北京邮电大学计算机学院北京100876 中国科学院计算技术研究所智能算法安全重点实验室北京100190

随着大语言模型的流行并且应用在越来越多的领域,大语言模型的安全问题也随之而来。通常训练大语言模型对数据集以及计算资源有着极为苛刻的要求,所以有使用需求的用户大部分都直接利用网络上开源的数据集以及模型,这给后门攻击提供了... 详细信息

随着大语言模型的流行并且应用在越来越多的领域,大语言模型的安全问题也随之而来。通常训练大语言模型对数据集以及计算资源有着极为苛刻的要求,所以有使用需求的用户大部分都直接利用网络上开源的数据集以及模型,这给后门攻击提供了绝佳的温室。后门攻击是指用户在模型中输入正常数据时模型表现像没有注入后门时一样正常,但当输入带有后门触发器的数据时模型输出异常。防止后门攻击的有效方法就是进行后门识别。目前基于梯度的优化方法是比较常用的,但使用这些方法时内部影响因子的设定对识别效果具有一定影响。文章就词令牌数量、最邻近数量、噪声大小进行了实验测量和作用机制的分析,以便为后续使用这些方法的研究者提供参考。

关键词：大语言模型后门攻击基于梯度的后门识别影响因子

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

龙芯KVM虚拟机I/O中断子系统的优化

引用

高技术通讯 2020年第9期30卷 893-900页

作者：朱琛王剑高翔毛碧波李星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 龙芯中科技术有限公司北京100190

本文针对虚拟机I/O中断子系统的性能问题,以龙芯KVM虚拟机为实验平台,分析了KVM虚拟机中I/O中断子系统的性能瓶颈,并在KVM中实现虚拟I/O中断控制器的基础上,进一步采用只读页表代替陷入、类虚拟化等手段对其进行了优化。测试结果显示虚... 详细信息

本文针对虚拟机I/O中断子系统的性能问题,以龙芯KVM虚拟机为实验平台,分析了KVM虚拟机中I/O中断子系统的性能瓶颈,并在KVM中实现虚拟I/O中断控制器的基础上,进一步采用只读页表代替陷入、类虚拟化等手段对其进行了优化。测试结果显示虚拟机处理I/O中断的吞吐量提升了300%以上。在部分I/O中断较频繁的网络和磁盘测试中,性能有60.9%~215.1%的提升,文中的优化方法同样适用于其他架构的KVM虚拟机。

关键词： KVM虚拟机 I/O中断 I/O虚拟化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于卷积神经网络的三维流场重构研究

引用

航空计算技术 2023年第5期53卷 11-14,19页

作者：李鑫韩仁坤刘子扬李立陈刚西安交通大学陕西西安710000 陕西省先进飞行器服役环境与控制重点实验室陕西西安710000 航空工业西安航空计算技术研究所陕西西安710000

三维流场的快速分析是工程应用领域最关心的内容。为了实现对三维非定常流场的降阶重构,提出了一种基于卷积神经网络和残差连接的U型架构降阶模型,通过对当前的流场快照进行多层次的特征提取,并通过解码器将多尺度特征进行融合,将其解... 详细信息

三维流场的快速分析是工程应用领域最关心的内容。为了实现对三维非定常流场的降阶重构,提出了一种基于卷积神经网络和残差连接的U型架构降阶模型,通过对当前的流场快照进行多层次的特征提取,并通过解码器将多尺度特征进行融合,将其解码为未来时刻的流场数据。基于有限体积法求解Navier-Stokes方程得到的圆球绕流全阶流场快照作为真实的物理数据,评估降阶模型对三维典型流动的学习和推理能力。研究结果表明,增量预测结果与真实流场基本吻合,最大相对误差在0.2%以内,速度比数值模拟提升两个量级。所提出的降阶模型,实现了三维非定常流场快速重构的预期目标。

关键词：卷积神经网络特征提取流场重构降阶模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于SIMD的Square Root函数高性能实现与优化

引用

计算机工程与科学 2021年第4期43卷 662-669页

作者：赵永浩贾海鹏张云泉张思佳大连海洋大学信息工程学院辽宁大连116023 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

在计算机图形学、积分计算和神经网络等应用场景中,平方根函数的高性能实现在构建处理器的基础软件生态中起到了十分重要的作用。随着ARM架构处理器得到广泛的使用,研究ARM架构下的函数快速算法实现变得更加关键。当前大量处理器都采用... 详细信息

在计算机图形学、积分计算和神经网络等应用场景中,平方根函数的高性能实现在构建处理器的基础软件生态中起到了十分重要的作用。随着ARM架构处理器得到广泛的使用,研究ARM架构下的函数快速算法实现变得更加关键。当前大量处理器都采用了SIMD架构,所以,研究基于SIMD实现高性能函数计算方法具有重要的研究意义和发展前景。因此,对平方根函数进行了高性能的实现与优化。通过分析IEEE 754标准的浮点数在内存中的存储格式,设计了高效的平方根函数算法;然后通过结合平方根倒数和泰勒公式算法,进一步提高了算法精度;最后通过SIMD优化进一步提升了算法性能。实验结果表明,在满足精度的前提下,相比于libm算法库,实现的平方根函数的,性能提高了约7倍,相比于ARM V8提供的计算平方根的指令在性能上提高了约3倍。

关键词：平方根函数 SIMD 高性能数值分析 ARM V8架构

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于用户级融合I/O的Key-Value存储系统优化技术研究

引用

计算机研究与发展 2020年第3期57卷 649-659页

作者：安仲奇张云尧邢晶霍志刚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 中国科学院大学计算机与控制工程学院北京100049

传统分布式键值存储系统大都基于操作系统提供的套接字与可移植操作系统接口构建,受限于接口语义及内核开销,难以发挥底层新型网络和存储硬件高吞吐与低延迟的性能优势.聚焦键值存储系统的数据通路,面向高速以太网与NVMe(non-volatile m... 详细信息

传统分布式键值存储系统大都基于操作系统提供的套接字与可移植操作系统接口构建,受限于接口语义及内核开销,难以发挥底层新型网络和存储硬件高吞吐与低延迟的性能优势.聚焦键值存储系统的数据通路,面向高速以太网与NVMe(non-volatile memory express)固态存储,于用户态整合网络栈与I O栈,协同设计以优化吞吐性能与延迟稳定性.用户级融合I O栈的控制平面由同一处理器核心于同一上下文中统一管理网卡与固态存储设备的硬件队列,消除了传统分离式设计所导致的多次进出内核态、多次上下文切换以及潜在的核间通信与数据迁移等的弊端,最大限度降低系统软件层面的管控开销.数据平面采用统一的内存池,借助用户级设备驱动,数据于上层键值系统与底层设备之间直接通过DMA传输,没有额外数据拷贝与操作系统干涉.针对大消息访问请求,通过将数据分片并交叠执行网络与存储DMA操作,进一步掩藏了访问延迟.实现了全用户态键值存储系统UKV,支持内存外存2层存储以及广泛应用的Memcache接口.将UKV与由Twitter开源的Fatcache系统进行了测试对比.实验结果表明,涉及外存的SET请求的每秒查询吞吐量提高了14.97%~97.78%,GET操作的每秒查询吞吐量提高了14.60%~51.81%;涉及外存的SET操作的p95延迟降低了26.12%~40.90%,GET操作的p95延迟降低了15.10%~24.36%.

关键词：键值存储系统旁路内核用户级融合I O 高速以太网 NVMe固态硬盘

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

灵境卫士:基于ACP的网络安全平行监管研究

引用

智能科学与技术学报 2023年第2期5卷 247-253页

作者：陈晓光韩金朋杨满智王晓刘昕王震王飞跃澳门科技大学澳门系统工程研究所中国澳门999078 西安交通大学软件学院陕西西安710049 安徽大学人工智能学院安徽合肥230031 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580 杭州电子科技大学网络空间安全学院浙江杭州310018 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 北京怀柔平行传感智能研究院北京101407 中国科学院自动化研究所北京市智能化技术与系统工程技术研究中心北京100190

网络安全起源于计算机网络的理论测试,而随着信息与通信技术的发展,网络安全风险呈现出来源广(volume)、方式多(variety)、过程隐(visibility)与损失高(value)的“4V”特性,与之相伴的是网络空间形态与复杂度的双重变化。近期兴起的元... 详细信息

网络安全起源于计算机网络的理论测试,而随着信息与通信技术的发展,网络安全风险呈现出来源广(volume)、方式多(variety)、过程隐(visibility)与损失高(value)的“4V”特性,与之相伴的是网络空间形态与复杂度的双重变化。近期兴起的元宇宙风潮,使以人为中心构建出的网络空间拥有映射出真实世界的能力,也将真实世界暴露在网络安全风险之下。然而,网络安全监管没有跟上网络空间的变化,仍然在网络空间中寻求解决之道。介绍了一种网络安全平行监管系统——灵境卫士,它基于人工系统、计算实验与平行执行的ACP方法搭建,从信息-物理-社会系统(cyber-physical-socialsystems,CPSS)的视角改善当前网络安全监管的窘境。展示了灵境卫士在电信反诈骗与工业物联网场景下的应用方案,为其在不同领域的网络安全监管工作提供启发与借鉴。

关键词：网络安全信息-物理-社会系统知识自动化平行智能平行安全

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

城轨智慧车站管控平台方案研究与设计

引用

铁道运输与经济 2023年第9期45卷 74-80页

作者：梁海英田源杜呈欣孙同庆北京市轨道交通建设管理有限公司北京100068 城市轨道交通全自动运行系统与安全监控北京市重点实验室北京100068 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 中国铁道科学研究院集团有限公司高速铁路与城轨交通系统技术国家工程研究中心北京100081

城市轨道交通发展趋于网络化运营模式,车站运营管理提升面临新的挑战。既有智慧车站相关研究成果在车站的整体性和协同性方面存在不足。根据运营组织架构,分析了车站运行管控与客运服务的业务需求,从符合网络化运营发展的角度,研究“线... 详细信息

城市轨道交通发展趋于网络化运营模式,车站运营管理提升面临新的挑战。既有智慧车站相关研究成果在车站的整体性和协同性方面存在不足。根据运营组织架构,分析了车站运行管控与客运服务的业务需求,从符合网络化运营发展的角度,研究“线网+车站”双层级的城轨智慧车站管控平台设计方案。首先,围绕车站运营管理、客运服务、设备维修3个维度,通过调用线网调度中心、客服热线中心和设备维修中心业务资源,以及与航站楼、高速铁路车站等综合交通枢纽信息互通,实现了车站管控的整体性和协同性;依托智能视频和数字建模技术,增强客运服务和车站运行监测手段;最后,研究移动站务管理与车站场景模式,实现车站运营管理能力与事件响应能力的显著提升。

关键词：智慧车站运营管理客运服务设备维修管控平台

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Transformer神经网络的滚动轴承故障类型识别

引用

高技术通讯 2021年第1期31卷 1-11页

作者：邱大伟刘子辰周一青龙隆谭雯雯曹欢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 中国科学院大学北京100049 北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

工程应用中的滚动轴承故障类型识别要求同时具有较高的识别准确度和时间效率,基于上述需求提出基于Transformer神经网络的滚动轴承故障类型识别方法。所提方法结合小波包变换时频域能量特征和快速傅里叶变换频域特征生成满足Transforme... 详细信息

工程应用中的滚动轴承故障类型识别要求同时具有较高的识别准确度和时间效率,基于上述需求提出基于Transformer神经网络的滚动轴承故障类型识别方法。所提方法结合小波包变换时频域能量特征和快速傅里叶变换频域特征生成满足Transformer神经网络的输入样本矩阵,解决Transformer神经网络的输入问题。同时,提出应用于滚动轴承故障类型识别的归一化位置编码方法,解决Transformer神经网络在滚动轴承故障分析领域的位置编码问题。在此基础上,提出Transformer神经网络双向输入样本矩阵处理机制和算法训练过程中错误样本权重增强机制,提升所提方法的鲁棒性。使用KAt数据中心的滚动轴承数据集验证所提方法的识别性能,与现有常用深度学习方法相比,所提方法在时间效率和准确度性能上均有一定的优势,其中,准确度能够提升11%以上,单个样本的平均处理时间小于1 ms。

关键词：滚动轴承故障类型识别 Transformer神经网络前向特征矩阵后向特征矩阵归一化位置编码权重增强

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：