检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2023年第4期46卷 743-760页

作者：刘耿耿鲍晨鹏王鑫郭文忠陈国龙福州大学计算机与大数据学院福州350116 计算机系统结构国家重点实验室北京100190 天津大学智能与计算学部天津300350 天津市认知计算与应用重点实验室天津300350

层分配作为超大规模集成电路物理设计中的关键环节,在决定布线方案的时延起到非常重要作用.为了优化集成电路的时延性能,现有的层分配工作通常注重优化互连时延和通孔数量,但要么未考虑到对线网中时序关键段的分配问题,要么对线网段的... 详细信息

层分配作为超大规模集成电路物理设计中的关键环节,在决定布线方案的时延起到非常重要作用.为了优化集成电路的时延性能,现有的层分配工作通常注重优化互连时延和通孔数量,但要么未考虑到对线网中时序关键段的分配问题,要么对线网段的时序关键性的表示不够合理,最终使得算法的时延优化不够理想.为此,本文提出一种非默认规则线技术下基于多策略的时延驱动层分配算法,主要包含4种关键策略:(1)提出轨道数感知的层选择策略,增强层分配器为线网段选择合适布线层的能力;(2)提出多指标驱动的初始线网排序策略,综合考虑线长、信号接收器数和可布线轨道资源等多个指标为线网确定层分配优先级,从而获得高质量的初始层分配结果;(3)提出线网段调整策略,通过重绕线网,将时序关键段调整至上层布线层,优化线网时延;(4)提出线网段时延优化策略,对存在溢出线网进行拆线重绕,从而可同时优化时延和溢出数.实验结果表明,本文提出的算法相比于现有的层分配算法能够在时延和通孔数两个指标上均取得最佳,并且保证不产生溢出.

关键词：超大规模集成电路层分配时延通孔时序关键段

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基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第1期35卷 118-127页

作者：蒲正东陈姝邹北骥蒲保兴湘潭大学数学与计算科学学院湘潭411105 湘潭大学计算机学院.网络空间安全学院湘潭411105 中南大学计算机学院长沙410083 梧州学院大数据与软件工程学院梧州543002

使用深度学习方法进行单目深度估计时,由于使用多级下采样会出现重建结果细节信息缺失、边缘轮廓模糊等问题.为此,提出一种基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法.首先,通过并行连接使得特征图在编码过程中始终保持高分辨率表示,以... 详细信息

使用深度学习方法进行单目深度估计时,由于使用多级下采样会出现重建结果细节信息缺失、边缘轮廓模糊等问题.为此,提出一种基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法.首先,通过并行连接使得特征图在编码过程中始终保持高分辨率表示,以充分地保留细节信息;其次,为了提高编码器的学习能力,在编码部分引入注意力模块,对图像特征进行筛选和提炼;最后,针对深度估计的多义性问题,利用非相邻帧图像之间的一致性,设计了一种有效的损失函数,并使用可靠性掩膜来消除动点和遮挡点的干扰.在TensorFlow框架下采用KITTI和Cityscapes数据集进行实验,实验结果表明,与已有深度估计方法相比,该方法不仅能够保留预测深度的边缘信息,而且能够提高预测深度的准确性,可达到0.119的平均相对误差.

关键词：单目深度估计卷积神经网络自监督编码器深度估计

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持续学习的研究进展与趋势

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计算机研究与发展 2024年第6期61卷 1476-1496页

作者：李文斌熊亚锟范祉辰邓波曹付元高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 山西大学计算机与信息技术学院(大数据学院) 太原030006 山西大学大数据学院太原030006

随着深度学习技术的发展与应用,特别是资源受限场景和数据安全场景对序列任务和数据进行快速学习需求的增多,持续学习逐渐成为机器学习领域关注的一个新热点.不同于人类所具备的持续学习和迁移知识的能力,现有深度学习模型在序列学习过... 详细信息

随着深度学习技术的发展与应用,特别是资源受限场景和数据安全场景对序列任务和数据进行快速学习需求的增多,持续学习逐渐成为机器学习领域关注的一个新热点.不同于人类所具备的持续学习和迁移知识的能力,现有深度学习模型在序列学习过程中容易遭受灾难性遗忘的问题.因此,如何在动态、非平稳的序列任务及流式数据中不断学习新知识、同时保留旧知识是持续学习研究的核心.首先,通过对近年来持续学习国内外相关工作的调研与总结,将持续学习方法分为基于回放、基于约束、基于结构三大类,并对这3类方法做进一步的细分.具体而言,根据所使用的样本来源将基于回放的方法细分为采样回放、生成回放、伪样本回放3类;根据训练约束的来源将基于约束的方法细分为参数约束、梯度约束、数据约束3类;根据对于模型结构的使用方式将基于结构的方法细分为参数隔离、模型拓展2类.通过对比相关工作的创新点,对各类方法的优缺点进行总结.其次,对国内外研究现状进行分析.最后,针对持续学习与其他领域相结合的未来发展方向进行展望.

关键词：深度学习知识迁移持续学习灾难性遗忘序列任务

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注意力机制下的多层次特征融合图像去雾算法

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福州大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 7-13页

作者：连文杰叶少珍福州大学计算机与大数据学院福建福州350108 福州大学智能制造仿真研究院福建福州350108

提出一种基于注意力机制的多层次特征融合的图像去雾算法.该算法通过残差密集网络和自校准卷积网络来提取不同尺度的特征,再利用双重注意单元和像素注意力将特征融合重建.同时采用一种由均方误差损失、边缘损失和鲁棒性损失函数相结合... 详细信息

提出一种基于注意力机制的多层次特征融合的图像去雾算法.该算法通过残差密集网络和自校准卷积网络来提取不同尺度的特征,再利用双重注意单元和像素注意力将特征融合重建.同时采用一种由均方误差损失、边缘损失和鲁棒性损失函数相结合的损失函数,可以更好地保留细节特征.实验表明,该算法与其他去雾算法相比在峰值信噪比和结构相似度指标上得到一定的提高,去雾图像在主观视觉上取得了较好表现.

关键词：图像去雾注意力机制多层次特征融合

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中华菜系饮食数据可视分析

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第4期35卷 562-574页

作者：冯丹月小琪秦红星胡海波信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044 重庆大学大数据与软件学院重庆400044 重庆大学计算机学院重庆400044

饮食文化是中华文明的重要组成部分,对饮食文化中八大菜系的探究有助于传承和弘扬中华文明.为了向人们进行合理的食谱推荐,提出一个可视分析系统DietVis.首先,设计一种用于表达菜系多维属性的新颖视图,帮助用户分析菜系构成特征;其次,... 详细信息

饮食文化是中华文明的重要组成部分,对饮食文化中八大菜系的探究有助于传承和弘扬中华文明.为了向人们进行合理的食谱推荐,提出一个可视分析系统DietVis.首先,设计一种用于表达菜系多维属性的新颖视图,帮助用户分析菜系构成特征;其次,通过对食谱的食材构成和烹饪手法等进行聚类分析,让用户可以多角度地探究食谱间的关联;并结合食谱搭配的关联规则进行推荐,以满足不同用户的检索需求;最后,通过多视图联动构建出完整的饮食数据可视分析系统,支持用户在多层面对菜系及食谱进行探索和对比分析.通过案例分析和用户评估实验,采用李克特量表对调查问卷进行分析,验证了可视化视图的有效性以及系统的实用性.

关键词：多维数据可视化关联可视分析饮食文化

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考虑流端口数量约束下的连续微流控生物芯片流路径规划算法

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电子与信息学报 2023年第9期45卷 3321-3330页

作者：陈志盛朱予涵刘耿耿黄兴徐宁福州大学计算机与大数据学院福州350116 中国科学院计算机体系结构国家重点实验室北京100190 西北工业大学计算机科学学院西安710072 武汉理工大学信息工程学院武汉430070

连续微流控生物芯片通常需要构建复杂交错的流路径来支持样本/试剂的运输,也需要大量的流端口来推动液体的有序流动,这阻碍了生物芯片的进一步发展。因此,该文考虑了有限流端口驱动下的流路径规划问题,并提出一个流路径驱动下的连续微... 详细信息

连续微流控生物芯片通常需要构建复杂交错的流路径来支持样本/试剂的运输,也需要大量的流端口来推动液体的有序流动,这阻碍了生物芯片的进一步发展。因此,该文考虑了有限流端口驱动下的流路径规划问题,并提出一个流路径驱动下的连续微流控生物芯片的架构综合设计流程。首先采用基于列表调度算法实现操作的绑定与调度,通过时间窗对调度进行调整,从而满足给定的流端口数量约束;然后采用基于序列对表示的遗传算法求得芯片的布局设计,通过考虑并行任务之间的冲突以及组件之间的连接关系,进一步优化了布局解的质量;最后采用基于A^(*)寻路的优化布线算法规划所需的流路径,以有效减少流通道总长度和交叉点数量,生成具有高执行效率的芯片架构。实验结果表明,该方法在严格满足给定的流端口数量约束条件下,极大地避免了各种液体运输任务的冲突,同时也优化了流通道的总长度以及交叉点的数量,降低了芯片的构造成本。

关键词：连续微流控生物芯片高层次综合流层物理设计

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基于单态的量子隐私集合求交协议

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安徽大学学报（自然科学版） 2024年第6期48卷 47-54页

作者：田欣莹林舒欣林崧厦门工学院数据科学与计算机学院福建厦门361000 福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350007 福州大学计算机与大数据学院福建福州350108

隐私集合求交(private set intersection,简称PSI)是一种重要的密码原语.提出基于单态的量子隐私集合求交(quantum private set intersection,简称QPSI)协议.在该协议中,单态作为信息载体由一个半可信第三方制备,两个参与者根据各自的... 详细信息

隐私集合求交(private set intersection,简称PSI)是一种重要的密码原语.提出基于单态的量子隐私集合求交(quantum private set intersection,简称QPSI)协议.在该协议中,单态作为信息载体由一个半可信第三方制备,两个参与者根据各自的私有数据集将信息编码至载体粒子.参与者在半可信第三方协助下能获得正确的交集,且不会得到交集以外另一方集合的任何信息.该文协议能抵抗一些常见的外部攻击和内部攻击.该文协议可推广至多方情形,具有良好的扩展性。

关键词：量子密码隐私集合求交单态 Fourier变换

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意图注意力引导的小样本3D点云目标检测

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计算机工程 2024年第12期50卷 288-295页

作者：徐守坤张路军石林刘毅常州大学计算机与人工智能学院、阿里云大数据学院、软件学院江苏常州213164

现有的点云目标检测方法往往要求严苛的监督式数据集,这带来了人力、物力等方面的挑战。因此提出一种创新性的解决方案,即采用元学习框架来克服大量标注数据的困扰。对小样本学习技术在3D点云目标检测中的应用进行研究。这一方法能够基... 详细信息

现有的点云目标检测方法往往要求严苛的监督式数据集,这带来了人力、物力等方面的挑战。因此提出一种创新性的解决方案,即采用元学习框架来克服大量标注数据的困扰。对小样本学习技术在3D点云目标检测中的应用进行研究。这一方法能够基于有限的新类别标注样本,预测未标注样本的分类,从而在有限数据条件下仍能取得良好效果。引入原型投票网络来学习类别的几何原型以及支持集的类别原型。此外,为了学习点云上下文信息,引入意图注意力机制,以实现更加精准的信息融合。在原型生成方面,为避免点云原型过度依赖最大池化而丧失大量信息,采用平均池化方法来生成原型。与基准数据集上的基线模型相比,该方法呈现出显著且一致的提升效果,为点云目标检测领域的研究和应用提供了有力支持。

关键词：点云目标检测小样本投票网络意图注意力

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低T深度条件下ZUC-128的高效量子线路实现

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中国科学：物理学、力学、天文学 2024年第12期54卷 34-51页

作者：邹剑向思明邹长忠吴文玲福州大学计算机与大数据学院福州350108 福州大学网络系统信息安全重点实验室福州350108 中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室北京100191

祖冲之密码算法(ZUC)是我国推出的一种流密码算法,本文主要研究如何以较低T深度实现ZUC-128算法的完整量子线路.S盒是ZUC-128算法非线性组件的重要组成部分,本文首先通过穷搜剪枝策略和塔域分解技术分别获得了S_(0)和S_(1)的经典线路实... 详细信息

祖冲之密码算法(ZUC)是我国推出的一种流密码算法,本文主要研究如何以较低T深度实现ZUC-128算法的完整量子线路.S盒是ZUC-128算法非线性组件的重要组成部分,本文首先通过穷搜剪枝策略和塔域分解技术分别获得了S_(0)和S_(1)的经典线路实现,然后分两步设计S_(0)和S_(1)量子线路:第一步是减小经典线路的与门深度,第二步是实现量子线路的T深度等于经典线路的与门深度.本文新型的S_(0)和S_(1)的量子线路的T深度都为7.同时本文还研究了加法器和L函数的量子线路实现,以降低整体线路的T深度.最后本文探索出了ZUC-128算法整个流程的量子线路构造,当工作步骤中的L=32轮时,该量子线路需要46008个量子比特,682340个T门,2008535个CNOT门和42680个NOT门,T深度为11341,其量子比特数与T深度的乘积为5.22×10^(8).

关键词： ZUC-128 塔域分解量子线路

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基于混合离散粒子群优化的Slew约束下X结构Steiner最小树算法

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计算机学报 2021年第12期44卷 2542-2559页

作者：刘耿耿黄逸飞王鑫郭文忠陈国龙福州大学计算机与大数据学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 天津大学智能与计算学部天津300354 天津市认知计算与应用重点实验室天津300350

Steiner最小树是超大规模集成电路中布线阶段的最佳模型,进一步考虑能够有效防止信号失真的电压转换速率(Slew)约束这一个更为贴近实际芯片设计模型和更具线长优化能力的X结构,首次提出基于混合离散粒子群优化的Slew约束下X结构Steiner... 详细信息

Steiner最小树是超大规模集成电路中布线阶段的最佳模型,进一步考虑能够有效防止信号失真的电压转换速率(Slew)约束这一个更为贴近实际芯片设计模型和更具线长优化能力的X结构,首次提出基于混合离散粒子群优化的Slew约束下X结构Steiner最小树算法.首先,为了避免频繁的Slew约束计算,提出了高效的预处理策略,并且提出一种能够有效考虑Slew约束的针对性的惩罚机制.其次,为了能够有效求解该离散问题,基于遗传算子重新设计了粒子群优化算法的离散更新机制,并提出一种更适合遗传算子的引脚对编码方式.然后,为了进一步优化布线树的长度,提出一种有效的精炼策略.最终,提出一种混合修正策略以完全满足Slew约束.实验表明,所提算法可完全满足电压转换速率约束并取得同类工作中最佳的布线结果.

关键词：粒子群优化 Steiner树电压转换速率约束 X结构超大规模集成电路

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