检索结果-内蒙古大学图书馆

高技术通讯 2025年第1期35卷 9-19页

作者：冯雪林石晶林戴曼刘林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京100080 中国科学院大学北京100049 北京中科晶上科技股份有限公司北京100190

第五代移动通信技术(5th-generation mobile communication technology,5G)网络对高速率、低时延、高可靠性的移动通信处理需求不断增加,对终端基带信道估计算法的高性能和低复杂度设计、矩阵处理动态范围提出挑战。针对上述问题,本文... 详细信息

第五代移动通信技术(5th-generation mobile communication technology,5G)网络对高速率、低时延、高可靠性的移动通信处理需求不断增加,对终端基带信道估计算法的高性能和低复杂度设计、矩阵处理动态范围提出挑战。针对上述问题,本文提出一种基于相关矩阵托普利兹(Toeplitz)特性的信道估计算法。依据信道的相干带宽特性计算信道相关矩阵并保留必要的较低矩阵阶数;基于相关矩阵的Toeplitz特性设计低复杂度的递归求逆算法,并针对加权矩阵乘法的元素重复性将矩阵乘法化简为矩阵点乘,简化加权矩阵运算;同时引入跟踪信噪比变化的缩放补偿因子对计算过程和结果分别进行缩放和补偿。理论分析和仿真结果显示,本文所提算法可在达到优异的信道估计性能条件下,有效降低运算复杂度,并极大降低算法矩阵处理的动态范围。

关键词： 5G终端基带信道估计均方根托普利兹动态范围

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

以人为本的可解释智能医疗综述

引用

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第5期36卷 645-657页

作者：宋淑超陈益强于汉超张迎伟杨晓东中国科学院计算技术研究所移动终端与新型计算北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100190 中国科学院前沿科学与教育局北京100864

随着人工智能(artificial intelligence,AI)的高速发展,“黑盒”模型已逐渐展示出逼近甚至超越人类的能力,尤其在智能医疗等高风险应用场景中,其可解释性是用户在应用中信任和理解AI的关键基础.虽然已有工作提供了大量事前和事后的AI可... 详细信息

随着人工智能(artificial intelligence,AI)的高速发展,“黑盒”模型已逐渐展示出逼近甚至超越人类的能力,尤其在智能医疗等高风险应用场景中,其可解释性是用户在应用中信任和理解AI的关键基础.虽然已有工作提供了大量事前和事后的AI可解释方法,但大都采用通用型解决思路,未考虑不同用户在不同场景下多维度的理解和信任需求.以人为本的AI可解释方法能够针对用户实际需求对AI模型进行可解释分析,近年来逐渐受到国内外学者的关注.文中聚焦智能医疗应用,对近5年人机交互国际顶级会议的文献进行分析,回顾现有辅助诊断、辅助用药、未病预警方面以人为本的AI可解释方法及系统,从决策时间花费、用户专业度和诊疗工作流程3个维度梳理和定位可解释需求的系统性方法,得出4类典型用户画像和对应案例;并从考虑资源受限、不同用户的多样需求、与现有流程结合3个方面,为如何设计可解释的医疗辅助诊断系统提出建议.

关键词：可解释人工智能临床决策支持系统智能医疗人智交互用户体验

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于数据面加速器的工业5G协议处理架构研究

引用

高技术通讯 2023年第10期33卷 1038-1046页

作者：杨喜宁周一青陈洋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 中国科学院大学北京100049 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190

伴随5G标准的不断演进和商用网络的规模部署,5G已成为引领我国智能制造高质量发展的新引擎。与此同时,以高带宽、高频次小包通信为特征的工业应用也对5G终端基带芯片协议处理提出了挑战。本文提出一种以数据面加速器(DPA)为核心的高性... 详细信息

伴随5G标准的不断演进和商用网络的规模部署,5G已成为引领我国智能制造高质量发展的新引擎。与此同时,以高带宽、高频次小包通信为特征的工业应用也对5G终端基带芯片协议处理提出了挑战。本文提出一种以数据面加速器(DPA)为核心的高性能软硬件协同5G协议处理架构,该架构将异构芯片计算资源与协议处理功能进行了合理映射,并通过并行化设计大幅提升5G用户面数据处理性能。实验结果表明,相比纯软件的实现方案本文提出的协同架构在不同业务负载条件下,数据包处理时延平均下降28.3%,包处理通量平均提升38%。在0.5 ms的时隙周期配置下,本文架构的数据包处理速率大于2000包/s,可以满足工业5G大规模现场节点集中式数据采集的需求。

关键词：工业5G 软硬协同协议处理加速器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于剪枝的大模型联邦参数高效微调技术

引用

计算机应用 2025年第3期45卷 715-724页

作者：曾辉熊诗雨狄永正史红周移动计算与新型终端北京市重点实验室(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京100190

随着数据隐私重要性的不断提升,用于下游任务的预训练基础模型(PFM)的微调变得愈发困难,这推动了基于PFM的联邦学习研究。然而,PFM给联邦学习系统带来了显著的挑战,特别是在本地计算和通信方面。因此,针对联邦学习的本地计算和聚合通信... 详细信息

随着数据隐私重要性的不断提升,用于下游任务的预训练基础模型(PFM)的微调变得愈发困难,这推动了基于PFM的联邦学习研究。然而,PFM给联邦学习系统带来了显著的挑战,特别是在本地计算和通信方面。因此,针对联邦学习的本地计算和聚合通信这两个主要阶段,分别提出对应的解决方案,即本地高效微调模式和环形本地聚合模式。本地高效微调模式采用基于参数高效微调(PEFT)的模型剪枝算法以减轻本地计算和通信开销;环形本地聚合模式采用分布式的本地聚合方法取代中心化的聚合方法以提升聚合阶段的通信效率。实验结果表明,所提大模型联邦参数高效微调框架在最终性能和效率方面均表现良好。

关键词：联邦学习大模型微调参数高效微调模型剪枝

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于差分隐私的联邦大模型微调技术

引用

信息安全研究 2024年第7期10卷 616-623页

随着私有数据可用性的降低,基于联邦学习的大模型参数微调成为备受关注的研究领域.尽管联邦学习本身具有一定程度的隐私保护能力,但其中的梯度泄露攻击和针对大模型的嵌入反转攻击等隐私安全问题仍然威胁着参与者的敏感信息.在当前对隐... 详细信息

随着私有数据可用性的降低,基于联邦学习的大模型参数微调成为备受关注的研究领域.尽管联邦学习本身具有一定程度的隐私保护能力,但其中的梯度泄露攻击和针对大模型的嵌入反转攻击等隐私安全问题仍然威胁着参与者的敏感信息.在当前对隐私保护意识不断增强的背景下,这些潜在的隐私风险显著阻碍了基于联邦学习的大模型参数微调在实际应用中的推广.因此,提出一种联邦大模型嵌入差分隐私控制算法,通过全局和本地双重隐私控制机制,在高效参数微调过程中为大模型的嵌入模型添加可控的随机噪声,以增强基于联邦学习的大模型参数微调的隐私保护能力.此外,通过对不同联邦设置的实验比较,展示了该算法在大模型参数微调中的隐私保护效果,并通过中心化和联邦化的性能比较实验验证了该算法的可行性.

关键词：联邦学习大模型高效参数微调差分隐私数据隐私泄露

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于生成式对抗网络的联邦学习激励机制

引用

计算机应用 2024年第2期44卷 344-352页

作者：余孙婕曾辉熊诗雨史红周移动计算与新型终端北京市重点实验室(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京100190

针对当前联邦学习缺乏公平合理的激励机制,难以衡量不同数据量、不同数据质量、不同数据分布的参与节点的联邦学习贡献度等问题,提出一种基于生成式对抗网络(GAN)的联邦学习激励机制。首先,提出融合训练模型的生成式对抗网络实现高精度... 详细信息

针对当前联邦学习缺乏公平合理的激励机制,难以衡量不同数据量、不同数据质量、不同数据分布的参与节点的联邦学习贡献度等问题,提出一种基于生成式对抗网络(GAN)的联邦学习激励机制。首先,提出融合训练模型的生成式对抗网络实现高精度样本生成;随后,基于融合训练模型的生成式对抗网络实现激励机制的贡献度评估算法,该算法通过联合模型筛选样本并生成数据标签,引入参与节点的本地数据标签分布平衡非独立同分布数据标签对贡献度评估的影响;最后,使用两阶段Stackelberg博弈实现联邦学习激励过程。安全性分析结果表明,所提激励机制在联邦学习过程中保证数据安全和系统稳定。实验结果表明,所提激励机制具备正确性,贡献度评估算法在不同数据量、不同数据质量和不同数据分布的情况下均有较好的性能。

关键词：联邦学习生成式对抗网络激励机制两阶段Stackelberg博弈数据共享

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

卫星互联网资源管控技术研究

引用

中国工程科学 2023年第6期25卷 27-38页

作者：王龙河周一青曹欢刘子凡陈岩陈道进石晶林中国科学院计算技术研究所北京100190 处理器芯片全国重点实验室北京100190 移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

卫星互联网支持全球无缝覆盖,是地面通信系统的重要扩展和延伸、构建“空天地”一体化网络的关键环节、实现网络强国的重要基础信息设施;发展卫星互联网战略意义重大,相应的资源管控研究较为迫切。本文阐述了卫星互联网的基本概念及国... 详细信息

卫星互联网支持全球无缝覆盖,是地面通信系统的重要扩展和延伸、构建“空天地”一体化网络的关键环节、实现网络强国的重要基础信息设施;发展卫星互联网战略意义重大,相应的资源管控研究较为迫切。本文阐述了卫星互联网的基本概念及国际发展前沿、卫星互联网资源管控的基本要素与研究进展,辨识了以卫星互联网新环境、新模式为代表的卫星互联网资源管控发展挑战,形成了相应的应对策略。设计了卫星互联网资源管控技术路线,涵盖星地网络互联互通、星地异构资源融合、智能按需服务、智慧内生等主要阶段;论证提出了卫星互联网资源管控模式与架构,构建了包括高时空动态资源表征、多维资源时间连续确定性分析、多维时变能力池索引、智能决策规划在内的卫星网络资源管控关键技术体系。研究建议,重点关注资源异质异构、网络结构动态变化、服务需求差异化的网络特征,按照优化的技术路线循序渐进发展,突破卫星网络资源管控关键技术并融合人工智能技术,从而实现智能高效的卫星网络资源管控。

关键词：卫星互联网资源管控空天地一体化网络动态资源表征智能规划决策

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于可穿戴人工智能的老年衰弱症早期预警与干预技术研究

引用

老年医学与保健 2024年第5期30卷 1212-1217页

作者：陈益强杨晓东孙嘉壕曾碧霄孙睿哲秦欣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

老年衰弱症(senile debilitating syndrome)是指老年人因生理功能减退和多系统失调,导致应激抵抗力下降、易受外界因素影响的一种临床综合征[1]。老年衰弱症的状态是动态可逆的,早期进行及时的预警评估和干预能够延缓甚至逆转病情,从而... 详细信息

老年衰弱症(senile debilitating syndrome)是指老年人因生理功能减退和多系统失调,导致应激抵抗力下降、易受外界因素影响的一种临床综合征[1]。老年衰弱症的状态是动态可逆的,早期进行及时的预警评估和干预能够延缓甚至逆转病情,从而有效降低患病风险和节省治疗费用,对于健康老龄化有着重要的临床意义。然而,虽然目前老年衰弱症的研究已取得一些进展[2-4],但其发病机制目前仍不明确,诊断和评估方法也缺乏客观量化的“金标准”。近年来,可穿戴设备和人工智能(artificial intelligence,AI)技术的发展为人体生理、运动及认知的感知评估提供了一系列解决方案,有望对老年衰弱症的早期预警和干预提供支撑。本文将从可穿戴人工智能角度出发,对老年衰弱症的早期预警与干预技术的研究进行阐述,以期助力老年医学的发展,推动老年衰弱症的规范化诊疗和全周期管理。

关键词：老年衰弱症可穿戴人工智能预警干预

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

CNN-Transformer轻量级智能调制识别算法

引用

西安电子科技大学学报 2023年第3期50卷 40-49页

作者：杨静雅齐彦丽周一青赵登攀王尚权石晶林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 中国人民解放军77646部队西藏自治区日喀则858600

现有基于深度学习的调制识别方法,当存在噪声及不确定信道干扰影响时识别率较低,同时由于模型参数量大,难以直接应用到移动终端。针对该问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的轻量级智能调制识别方法。该方法首先利用卷积... 详细信息

现有基于深度学习的调制识别方法,当存在噪声及不确定信道干扰影响时识别率较低,同时由于模型参数量大,难以直接应用到移动终端。针对该问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的轻量级智能调制识别方法。该方法首先利用卷积神经网络对信号进行局部信息特征提取,然后利用卷积神经网络通道注意力和Transformer时域注意力模块分别从信号的通道和时域两个维度关注最有利于识别的特征,降低信道或噪声等的影响,以提升识别率。所提方法可以适应多种信号表征,如原始IQ信号、幅度相位信号及变换域特征。仿真表明,在RadioML2016.10b数据集上,相较现有基于卷积神经网络的方法,所提方法的平均识别率提升了约8%~12%,相比基于残差神经网络和长短时记忆网络的方法,参数量降低了约90%~92%,计算量降低了约83%~93%。实验结果验证了所提方法增加模型分类精度的同时,有效地降低了模型的参数量和计算量。

关键词：调制识别通道注意力时域注意力轻量级网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于细粒度迁移的跨场景认知能力评估方法

引用

中国科学：信息科学 2023年第4期53卷 647-662页

作者：张迎伟陈益强于汉超杨晓东谷洋中国科学院计算技术研究所移动终端与新型计算北京市重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 鹏城实验室深圳518066 中国科学院前沿科学与教育局北京100864

认知健康是大脑健康的重要组成部分,与个体全生命周期的正常发展密切相关.目前,非受限普适场景下的认知能力评估已成为实现认知障碍相关疾病早期预警的重要途径.然而,在医疗、家庭等不同计算场景下,因感知设备、认知评估流程等的不同,... 详细信息

认知健康是大脑健康的重要组成部分,与个体全生命周期的正常发展密切相关.目前,非受限普适场景下的认知能力评估已成为实现认知障碍相关疾病早期预警的重要途径.然而,在医疗、家庭等不同计算场景下,因感知设备、认知评估流程等的不同,往往存在不同场景间评估模型相互适用难的问题.针对以上跨场景认知能力评估挑战,本文提出了一种参数自适应的细粒度迁移学习方法 ***-TL基于随机森林模型实现,通过参数自适应的个体分类器评估策略和领域自适应的决策树生长机制实现参数无关的个体分类器聚类评估和决策树细粒度进化生长.通过在临床认知评估和公开基准数据集上进行实验验证,证明了PAFG-TL方法在跨场景认知能力评估中的有效性.

关键词：参数自适应细粒度迁移学习跨场景认知能力评估

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：