检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2019年第2期56卷 410-420页

作者：贾迅邬贵明谢向辉吴东数学工程与先进计算国家重点实验室江苏无锡214125

矩阵乘运算在多个应用领域特别是数值计算领域被广泛使用,但双精度浮点矩阵乘在CPU,GPGPU,FPGA等现有计算平台上的性能和效率受限,其往往成为大规模数值计算应用的性能瓶颈.针对该问题,以线性阵列计算结构为基础,研究了双精度浮点矩阵... 详细信息

矩阵乘运算在多个应用领域特别是数值计算领域被广泛使用,但双精度浮点矩阵乘在CPU,GPGPU,FPGA等现有计算平台上的性能和效率受限,其往往成为大规模数值计算应用的性能瓶颈.针对该问题,以线性阵列计算结构为基础,研究了双精度浮点矩阵乘的定制加速.首先,对线性阵列计算结构进行了双缓冲优化并设计了针对双缓冲的存储访问调度,以提高结构的计算效率.其次,提出了矩阵乘协处理器和加速计算系统的结构,构建了协处理器的性能模型并对其结构设计空间进行了探索.最后,验证了协处理器的功能正确性并在某主流工艺下评估了其硬件开销.实验结果表明,设计的双精度浮点矩阵乘协处理器可以达到3 TFLOPS的计算性能和99%的计算效率.与NVIDIA K40 GPGPU相比,协处理器执行双精度浮点矩阵乘的性能是K40的1.95倍,而面积开销仅为K40的21.05%.探索了定制加速结构设计在高性能计算中的应用,对现有计算系统的性能提升具有一定的参考价值.

关键词：矩阵乘协处理器加速浮点硬件定制

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基于增强灰度共生矩阵的深度恶意代码可视化分类方法

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信息安全学报 2025年第2期10卷 84-102页

作者：王金伟陈正嘉谢雪罗向阳马宾南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 南京信息工程大学计算机学院南京210044 数学工程与先进计算国家重点实验室 450001 中国科学技术大学网络空间安全学院合肥230031 中国航天系统科学与工程研究院北京100048 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郑州450001 齐鲁工业大学网络空间安全学院济南250353

随着恶意代码规模和种类的增加,传统恶意代码分析方法由于需要人工提取特征,变得耗时且易出错。同时,恶意代码制作者也在不断研究和使用新技术手段逃避这些传统方法,因此传统分析方法不再适用。近年来,恶意代码可视化方法因其能够在图... 详细信息

随着恶意代码规模和种类的增加,传统恶意代码分析方法由于需要人工提取特征,变得耗时且易出错。同时,恶意代码制作者也在不断研究和使用新技术手段逃避这些传统方法,因此传统分析方法不再适用。近年来,恶意代码可视化方法因其能够在图像中显示恶意代码的核心特征而成为研究热点。然而,目前恶意代码可视化方法中存在一些问题。首先,部分算法的模型训练复杂度较高,导致了较长的训练时间和更高的计算成本。其次,一些算法仅关注恶意代码的二进制级别特征,可能无法捕捉到更高层次的特征信息。另外,现有的算法大多针对恶意代码家族分类任务设计,而这些算法在针对恶意代码类型分类方面的适用性较低。为了解决这些问题,本文提出了一种基于增强灰度共生矩阵的深度恶意代码可视化分类方法。该方法将常应用于机器学习的灰度共生矩阵与深度学习相结合,避免了手动特征提取的复杂度和难度。在预处理方面,本文首先利用Nataraj矢量化方法将恶意代码数据集转化为灰度图像,随后对其提取灰度共生矩阵并转化为灰度共生矩阵灰度图,接着采用像素值乘积以实现图像增强,有效减少图像中黑色像素点的个数,增加图像亮度。在模型设计方面,本文基于残差连接和密集连接的特性,构建了D-ResNet18网络模型用于灰度图分类任务,该模型能够充分利用每个层次的特征信息,有效提取恶意代码的核心特征。实验结果表明,本文提出的方法取得了优越的分类效果,具有准确率高、训练速度快等优点,且预处理操作简单,适用于大规模恶意代码样本的快速分类等即时性要求较高的场景。更重要的是,该方法在恶意代码家族分类和恶意代码类型分类两个任务上均表现出优越的性能,相较于之前的方法,准确率分别提高了0.22%和4.86%,同时训练一轮所需时间分别缩短了52.68%和86.11%,具有实际应用价值。

关键词：深度学习数据可视化恶意代码检测和分类灰度共生矩阵

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横向光力最新研究进展(特邀)

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光学学报 2024年第7期44卷 1-26页

作者：施宇智赖成兴夷伟成黄海洋冯超何涛刘爱群仇成伟王占山程鑫彬同济大学物理科学与工程学院同济大学精密光学工程技术研究所上海200092 先进微结构材料教育部重点实验室上海200092 上海市数字光学前沿科学研究基地上海200092 上海市全光谱高性能光学薄膜器件及应用专业技术服务平台上海200092 香港理工大学电机与电子工程学系中国香港999077 新加坡国立大学电气与计算机工程系新加坡117583

光镊技术利用光和物质之间动量交换产生的光力对细小颗粒进行操控,具有无接触、操控尺寸小、精度高等特点,在基础物理、量子计算、生物医学等领域得到了广泛的应用。其中,横向光力(也称光横向力,OLF)是一种垂直于光的传播方向且与场强... 详细信息

光镊技术利用光和物质之间动量交换产生的光力对细小颗粒进行操控,具有无接触、操控尺寸小、精度高等特点,在基础物理、量子计算、生物医学等领域得到了广泛的应用。其中,横向光力(也称光横向力,OLF)是一种垂直于光的传播方向且与场强度梯度无关的特殊光力。近十年来,OLF的理论研究和实验探索成为了热点课题,在手性颗粒等超精密分选、光动量探测等方面有重要应用。从OLF的原理和产生条件、不同物理机制,以及在生物医学和物理化学等领域的应用等方面出发,对OLF的发展进行回顾和讨论,并对新的产生机制和更多的潜在应用与挑战进行展望。

关键词：横向光力角动量光学操控光学自旋手性颗粒

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JPEG量化步长估计综述

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信息安全学报 2024年第4期9卷 150-162页

作者：程鑫王金伟王昊罗向阳李晓龙朱国普马宾南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 数学工程与先进计算国家重点实验室郑州450001 南京理工大学自动化学院南京210094 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郑州450001 北京交通大学信息科学研究所北京100044 哈尔滨工业大学网络空间安全学院哈尔滨150001 齐鲁工业大学网络空间安全学院济南250353

随着JPEG(Joint Photographic Experts Group)格式的图片在网络存储和传输中的广泛应用,基于JPEG格式的篡改、拼接等恶意操作也层出不穷,利用JPEG图像特性的研究受到越来越多的关注。其中,JPEG图像特性与量化步长息息相关。如果,JPEG压... 详细信息

随着JPEG(Joint Photographic Experts Group)格式的图片在网络存储和传输中的广泛应用,基于JPEG格式的篡改、拼接等恶意操作也层出不穷,利用JPEG图像特性的研究受到越来越多的关注。其中,JPEG图像特性与量化步长息息相关。如果,JPEG压缩后的图像以位图的形式进行保存,研究者无法直接获取到量化步长,从而无法有效地分析JPEG图像特性。因此,对于量化步长的估计在数字图像取证领域越来越受到关注。本文首先介绍了量化步长估计的研究背景,并将量化步长估计问题分成两类问题:单压缩图像的量化步长估计和重压缩图像的首次量化步长估计。其次,在经典的JPEG压缩模型基础上分别了给出了这两类问题的量化步长估计模型,并对每类问题的各种现有方法进行了详细介绍和梳理。随后,在相同实验环境下对经典算法进行了实验,并对经典算法进行了相应的分析与评价。实验结果表明:在单压缩图像的量化步长估计任务中,现有技术相对成熟并且部分算法估计准确率高于90%;但是,在对齐重压缩图像的首次量化步长估计任务中,现有方法仅能估计低频、中频的量化步长,并且当首次与第二次的压缩质量因子相近时,估计准确率较低;在非对齐重压缩图像的首次量化步长估计任务中,由于网格偏移会增加估计量化步长的困难,导致算法在非对齐重压缩上性能较差。最后,指出了量化步长估计中有待进一步解决的问题和发展趋势。

关键词：数字取证 JPEG压缩量化步长估计 DCT系数分析深度学习取证

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基于网络和组学方法的产电微生物胞外电子传递研究进展

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生物学杂志 2024年第1期41卷 107-112页

作者：丁德武张鵾何小青谢建明宜春学院数学与计算机科学学院宜春336000 池州学院材料与环境工程学院池州247000 东南大学生物科学与医学工程学院南京210096 东南大学生物电子学国家重点实验室南京210096

介绍产电微生物胞外电子传递(extracellular electron transfer,EET)研究的背景和意义,概述细胞色素c、菌毛蛋白、电子介体等多种分子在EET过程中的作用,综述近年来利用网络方法和组学方法研究产电微生物EET过程的相关工作。从蛋白网络... 详细信息

介绍产电微生物胞外电子传递(extracellular electron transfer,EET)研究的背景和意义,概述细胞色素c、菌毛蛋白、电子介体等多种分子在EET过程中的作用,综述近年来利用网络方法和组学方法研究产电微生物EET过程的相关工作。从蛋白网络、调控网络与整合网络等方面总结网络分析方法在关键电子传递分子识别、电子传递模块挖掘、电子传递途径推断等方面的应用;从基因组、转录组、蛋白组、多组学与宏组学等方面总结使用组学方法识别电子传递基因及其功能分析方面的研究;介绍整合生物网络与组学数据在产电微生物EET过程生物分子协调利用、关键基因与基因簇识别等方面的研究。探讨当前存在的问题,展望未来整合多种生物网络和组学数据开展产电微生物EET研究的方向。

关键词：生物信息学生物网络组学方法胞外电子传递产电微生物

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SWAM:SNN工作负载自动映射器

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计算机科学与探索 2021年第9期15卷 1641-1657页

作者：郁龚健张鲁飞李佩琦华夏刘家航柴志雷陈闻杰江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 数学工程与先进计算国家重点实验室江苏无锡214215 华东师范大学软硬件协同设计技术与应用教育部工程研究中心上海200062

为了满足大规模脉冲神经网络(SNN)的计算需求,类脑计算系统通常需要采用大规模并行计算平台。因此,如何快速为SNN工作负载确定合理的计算节点数(即如何把工作负载合理映射到计算平台上)以获得最佳的性能、功耗等指标就成为类脑计算系统... 详细信息

为了满足大规模脉冲神经网络(SNN)的计算需求,类脑计算系统通常需要采用大规模并行计算平台。因此,如何快速为SNN工作负载确定合理的计算节点数(即如何把工作负载合理映射到计算平台上)以获得最佳的性能、功耗等指标就成为类脑计算系统需解决的关键问题之一。首先分析了SNN工作负载特性并为其建立起计算模型;然后针对NEST类脑仿真器,进一步实例化了SNN的内存、计算和通信负载模型;最终设计并实现了一种基于NEST的SNN工作负载自动映射器(SWAM)。SWAM可以自动计算出映射结果并完成映射,避免了极其耗时的工作负载映射手动试探过程。在ARM+FPGA、纯ARM、PC集群三种不同的计算平台上运行SNN典型应用,并比较SWAM、LM算法拟合和实测的映射结果。实验结果表明:SWAM的平均映射准确率达到98.833%,与LM方法与实测映射相比,SWAM具有绝对的时间代价优势。

关键词：脉冲神经网络(SNN) 工作负载映射 PYNQ集群现场可编程逻辑门阵列(FPGA)加速 NEST仿真器

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一种面向异构众核处理器的并行编译框架

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软件学报 2019年第4期30卷 981-1001页

作者：李雁冰赵荣彩韩林赵捷徐金龙李颖颖数学工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001

异构众核处理器是面向高性能计算领域处理器发展的重要趋势,但其更为复杂的体系结构使得编程难的问题更加突出.针对这一问题,基于开源编译器Open64,提出了一种面向异构众核处理器的并行编译框架,将程序自动转换为异构并行程序.该框架主... 详细信息

异构众核处理器是面向高性能计算领域处理器发展的重要趋势,但其更为复杂的体系结构使得编程难的问题更加突出.针对这一问题,基于开源编译器Open64,提出了一种面向异构众核处理器的并行编译框架,将程序自动转换为异构并行程序.该框架主要包括4个模块:任务划分模块用来识别适合进行加速计算的程序段,实现了嵌套循环的多维并行识别方法;数据布局模块完成数据在主存和SPM之间的布局,实现了数组边界分析和指针范围分析;传输优化模块实现了数据传输合并、传输外提、打包传输、数组转置等多种数据传输优化方法;收益评估模块在构建代价模型的基础上实现了一种动静结合的收益评估方法.并且,基于SW26010处理器,对该编译框架进行了实现,测试结果表明,该编译框架能够实现一些程序以面向异构众核结构的并行变换,且获得较好的加速效果.

关键词：异构众核处理器 SW26010 并行编译数据传输优化 OpenACC

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胶囊聚合注意力机制求解车辆路径规划问题

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中国科学:数学 2025年第4期55卷 849-874页

作者：师瑞阳牛凌峰戴彧虹中国科学院大学数学科学学院北京100049 中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心北京100190 中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室北京100190 中国科学院大学经济与管理学院北京100190 中国科学院数学与系统科学研究院计算数学与科学工程计算研究所北京100190

近年来,深度学习在求解车辆路径规划问题(vehicle routing problem,VRP)中展示出巨大潜力.注意力机制在其中发挥着重要作用,已成为提高求解质量的关键模块,但其加和聚合范式不足以充分捕捉VRP实例中丰富的信息.针对该问题,本文提出一种... 详细信息

近年来,深度学习在求解车辆路径规划问题(vehicle routing problem,VRP)中展示出巨大潜力.注意力机制在其中发挥着重要作用,已成为提高求解质量的关键模块,但其加和聚合范式不足以充分捕捉VRP实例中丰富的信息.针对该问题,本文提出一种新的胶囊聚合注意力机制.它使用胶囊存储更多的信息,应用动态路由机制进行信息聚合,利用软门控胶囊选择器来区分不同胶囊的重要性,并修改解码过程中的上下文节点向量以反映状态变化.基于上述改进,本文设计了一种强化学习框架下求解VRP的新型图注意力网络,并通过大量数值实验证明了所提出方法的有效性.

关键词：车辆路径规划问题胶囊网络注意力机制

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信赖域方法在Hölderian局部误差界下的收敛性质

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计算数学 2021年第4期43卷 484-492页

作者：马积瑞范金燕上海交通大学数学科学学院教育部科学工程计算重点实验室上海200240

信赖域方法是求解非线性方程组的一种重要方法.本文研究了求解非线性方程组的信赖域半径趋于零的信赖域算法在Jacobi矩阵Hölderian连续条件下的全局收敛性质,以及其在Hölderian局部误差界和Jacobi矩阵Hölderian连续条件... 详细信息

信赖域方法是求解非线性方程组的一种重要方法.本文研究了求解非线性方程组的信赖域半径趋于零的信赖域算法在Jacobi矩阵Hölderian连续条件下的全局收敛性质,以及其在Hölderian局部误差界和Jacobi矩阵Hölderian连续条件下的收敛速度.

关键词：非线性方程组信赖域方法 Hölderian局部误差界

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引入外部词向量的文本信息网络表示学习

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智能系统学报 2019年第5期14卷 1056-1063页

作者：张潇鲲刘琰陈静数学工程与先进计算国家重点实验室

针对信息网络(text-based information network)现有研究多基于网络自身信息建模,受限于任务语料规模,只使用任务相关文本进行建模容易产生语义漂移或语义残缺的问题,本文将外部语料引入建模过程中,利用外部语料得到的词向量对建模过程... 详细信息

针对信息网络(text-based information network)现有研究多基于网络自身信息建模,受限于任务语料规模,只使用任务相关文本进行建模容易产生语义漂移或语义残缺的问题,本文将外部语料引入建模过程中,利用外部语料得到的词向量对建模过程进行优化,提出基于外部词向量的网络表示模型NE-EWV(network embeddingbased on external word vectors),从语义特征空间以及结构特征空间两个角度学习特征融合的网络表示。通过实验,在现实网络数据集中对模型有效性进行了验证。实验结果表明,在链接预测任务中的AUC指标,相比只考虑结构特征的模型提升7%~19%,相比考虑结构与文本特征的模型在大部分情况下有1%~12%提升;在节点分类任务中,与基线方法中性能最好的CANE性能相当。证明引入外部词向量作为外部知识能够有效提升网络表示能力。

关键词：网络表示学习文本信息网络自编码器外部词向量节点分类词向量分布式表示表示学习

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