检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2023年第5期7卷 71-80页

作者：崔焕庆杨峻铸宋玮情山东科技大学计算机科学与工程学院青岛266590 高效能服务器和存储技术国家重点实验室济南250014

【目的】充分利用学术文献的特征信息和关系信息解决作者姓名消歧问题。【方法】提出了一种特征信息嵌入和关系图优化相结合的姓名消歧方法。首先基于文本信息提取文献特征,通过表示学习得到文献的嵌入向量,然后挖掘文献之间的关系信息... 详细信息

【目的】充分利用学术文献的特征信息和关系信息解决作者姓名消歧问题。【方法】提出了一种特征信息嵌入和关系图优化相结合的姓名消歧方法。首先基于文本信息提取文献特征,通过表示学习得到文献的嵌入向量,然后挖掘文献之间的关系信息并分析关系强弱,构建4个关系图以优化每篇文献嵌入向量,最后使用凝聚层次聚类算法得到消歧结果。【结果】在AMiner-na数据集上的实验结果表明,本文方法得到的F1分数平均值为68.78%,相比次优方法提升了1.81个百分点。【局限】注重所有作者的平均消歧效果,部分作者消歧效果有待提高。【结论】本文方法能够充分利用文献关系信息,综合特征信息有效地提升作者姓名消歧的效果。

关键词：姓名消歧特征提取表示学习关系抽取聚类

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知识水波图卷积网络推荐模型

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计算机科学与探索 2023年第9期17卷 2209-2218页

作者：崔焕庆宋玮情杨峻铸山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 浪潮集团有限公司高效能服务器和存储技术国家重点实验室济南250014

为了解决基于知识图谱的推荐系统中常见的高阶建模难和用户特征建模不充分问题,提出了以端到端的方法获取知识图谱中高阶语义信息的知识水波图卷积网络(KRGCN)。模型分为用户特征学习和项目特征学习两部分,其中用户特征学习基于用户历... 详细信息

为了解决基于知识图谱的推荐系统中常见的高阶建模难和用户特征建模不充分问题,提出了以端到端的方法获取知识图谱中高阶语义信息的知识水波图卷积网络(KRGCN)。模型分为用户特征学习和项目特征学习两部分,其中用户特征学习基于用户历史交互记录,利用偏好传播和交叉压缩单元进行嵌入传播来获得用户特征表示;项目特征学习是在项目知识图谱上利用图卷积网络聚合每一项目的高阶邻域信息,使用偏差区分项目邻域的重要性来获得项目特征表示。最后,利用用户特征表示和项目特征表示计算预测值,利用向量之间的内积操作计算用户与项目的交互概率。在两个公开数据集上,使用五个基线方法进行了对比实验。在Book-Crossing数据集上,KRGCN的AUC、ACC和F1值分别提升了4.43%~11.96%、1.68%~10.82%和1.90%~12.78%;在***数据集上,KRGCN的AUC、ACC和F1值分别提升了2.94%~16.84%、2.36%~16.59%和0.83%~17.69%。实验结果表明,KRGCN能够同时实现用户和项目的高阶建模,与其他代表性的模型相比有良好的推荐效果。

关键词：推荐系统知识图谱偏好传播图卷积网络(GCN)

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二维钙钛矿光伏器件

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化学进展 2022年第9期34卷 2063-2080页

作者：姬超李拓邹晓峰张璐梁春军高效能服务器和存储技术国家重点实验室济南250013 山东浪潮人工智能研究院有限公司济南250013 北京交通大学理学院发光与光信息技术教育部重点实验室北京100044

有机-无机杂化卤化物钙钛矿太阳能电池(perovskite solar cells, PSCs)由于其成本低廉、制备工艺简单、光电转换率高等优点引起了越来越多的关注,在下一代半导体光伏技术中显示出巨大的发展潜力。然而PSCs器件在商业化生产应用之前,必... 详细信息

有机-无机杂化卤化物钙钛矿太阳能电池(perovskite solar cells, PSCs)由于其成本低廉、制备工艺简单、光电转换率高等优点引起了越来越多的关注,在下一代半导体光伏技术中显示出巨大的发展潜力。然而PSCs器件在商业化生产应用之前,必须解决某些关键问题,例如器件在湿度、光照和过热条件下缺乏稳定性,性能会急剧衰退。层状二维(two-dimensional, 2D)钙钛矿由于其优异的环境稳定性而受到研究人员的广泛关注。通过引入不同种类的疏水性大体积有机铵阳离子可以在钙钛矿体内形成稳定的2D结构。然而,由于绝缘有机间隔阳离子的存在,使其电荷输运能力受阻并影响光电转换性能。本文根据不同种类2D钙钛矿光伏器件的发展进程,总结了影响2D钙钛矿结构和性能的关键问题,如晶体垂直取向设计、量子阱调控和有机层间隔阳离子替换工程等。最后对2D PSCs的未来发展进行展望。

关键词：钙钛矿光伏器件二维结构高效率稳定性

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面向分布式卷积神经训练网络的FPGA加速器设计

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实验室研究与探索 2023年第9期42卷 100-104,113页

作者：张小军王俊英王晓静韩钦王正荣张德学山东科技大学电子信息工程学院山东青岛266590 高效能服务器和存储技术国家重点实验室济南250101

为提高卷积神经网络(CNN)训练速度,设计一种基于FPGA的分布式CNN加速器。采用数据并行分布式架构,通过多FPGA并行计算提高CNN的训练速度。分析各层数据依赖性,调整矩阵卷积运算顺序,实现层内和层间的细粒度流水线。针对卷积运算消耗过... 详细信息

为提高卷积神经网络(CNN)训练速度,设计一种基于FPGA的分布式CNN加速器。采用数据并行分布式架构,通过多FPGA并行计算提高CNN的训练速度。分析各层数据依赖性,调整矩阵卷积运算顺序,实现层内和层间的细粒度流水线。针对卷积运算消耗过多存储资源,设计一种数据拼接存储结构,有效节省存储资源。为实现多FPGA互联,采用40G光纤传输数据,同时优化Ring-Allreduce传输模式,减少板间数据传递的延迟。针对Mnist数据集,选用16 bit定点量化,不同层间选用不同量化方案,减小梯度下降误差。测试表明,基于Intel Arria 10硬件平台,设计的2 FPGA和3 FPGA架构相对于单FPGA可分别实现1.99、2.98的加速比。

关键词：分布式现场可编程门阵列卷积神经网络训练定点量化

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基于忆阻器的组合逻辑电路设计

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半导体技术 2022年第8期47卷 649-659页

作者：姬超李拓邹晓峰张璐高效能服务器和存储技术国家重点实验室济南250013 山东浪潮人工智能研究院有限公司济南250013

基于忆阻器的数字逻辑电路为探索先进的计算体系结构开辟了新的途径。在多种基于忆阻器的逻辑设计方法中,忆阻器比例逻辑(MRL)可以与传统CMOS工艺兼容制备出基本的门电路元件。简化了CMOS结构,仅单独使用NMOS管与忆阻器级联可以实现各... 详细信息

基于忆阻器的数字逻辑电路为探索先进的计算体系结构开辟了新的途径。在多种基于忆阻器的逻辑设计方法中,忆阻器比例逻辑(MRL)可以与传统CMOS工艺兼容制备出基本的门电路元件。简化了CMOS结构,仅单独使用NMOS管与忆阻器级联可以实现各种逻辑门单元。随后根据所提出的方案设计了编码器、解码器、全加器、乘法器等,并使用LTspice软件进行信号仿真,模拟结果与真值表完全一致。与传统的逻辑电路进行比较,该设计方案大量节省了元件数量,并且部分电路设计不需要为晶体管提供额外的独立电源,因此应用在更复杂的电路中可以大大节省芯片集成面积,为传统集成电路技术提供了一种有前途的替代方案。

关键词：忆阻器组合逻辑 LTspice仿真异或门全加器

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针对极化码置信度传播算法的低复杂度早期停止准则

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电子与信息学报 2021年第1期43卷 77-84页

作者：张小军李娜董雁飞崔建明郭华山东科技大学电子信息工程学院青岛266590 高效能服务器和存储技术国家重点实验室济南250101

针对极化码译码延迟较高的问题,该文提出了一种针对置信度传播算法的早期停止准则,通过监测码字估值x的收敛性来终止译码。该准则利用高斯近似分析选取码字中Q个出错概率较小的比特构成比较空间,由于比较的位数较少,且仅采用异或和或运... 详细信息

针对极化码译码延迟较高的问题,该文提出了一种针对置信度传播算法的早期停止准则,通过监测码字估值x的收敛性来终止译码。该准则利用高斯近似分析选取码字中Q个出错概率较小的比特构成比较空间,由于比较的位数较少,且仅采用异或和或运算,其计算复杂度较低。与基于信息序列估值u的方案不同,提出的准则在计算u之前已完成检测,不会导致额外的译码延迟。仿真和FPGA综合结果表明:该准则相对于G-Matrix,最坏信息位(WIB)和冻结位误码率(FBER)可有效节省硬件资源;当最大迭代次数设置为40次时,相比于G-Matrix准则,复杂度下降的代价是平均迭代次数在3.5 dB处上升了29.98%,相比于WIB和FBER方案,平均迭代次数分别减少39.44%和27.67%。

关键词：极化码置信度传播早期停止准则低复杂度码字估值

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面向边缘端设备的轻量化视频异常事件检测方法

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计算机应用研究 2024年第1期41卷 306-313,320页

作者：李南君李爽李拓邹晓峰王长红山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司济南250013 高效能服务器和存储技术国家重点实验室济南250013 齐鲁工业大学(山东省科学院) 济南250353

现有基于CNN模型的视频异常事件检测方法在精度不断提升的同时,面临架构复杂、参数庞大、训练冗长等问题,致使硬件算力需求高,难以适配无人机等计算资源有限的边缘端设备。为此,提出一种面向边缘端设备的轻量化异常事件检测方法,旨在平... 详细信息

现有基于CNN模型的视频异常事件检测方法在精度不断提升的同时,面临架构复杂、参数庞大、训练冗长等问题,致使硬件算力需求高,难以适配无人机等计算资源有限的边缘端设备。为此,提出一种面向边缘端设备的轻量化异常事件检测方法,旨在平衡检测性能与推理延迟。首先,由原始视频序列提取梯度立方体与光流立方体作为事件表观与运动特征表示;其次,设计改进的小规模PCANet获取梯度立方体对应的高层次分块直方图特征;再次,根据每个局部分块的直方图特征分布情况计算表观异常得分,同时基于内部像素光流幅值累加计算运动异常得分;最后,依据表观与运动异常得分的加权融合值判别异常分块,实现表观与运动异常事件联合检测与定位。在公开数据集UCSD的Ped1与Ped2子集上进行实验验证,该方法的帧层面AUC分别达到86.7%与94.9%,领先大多数对比方法,且参数量明显降低。实验结果表明,该方法在低算力需求下,可以实现较高的异常检测稳定性和准确率,能够有效兼顾检测精度与计算资源,因此适用于低功耗边缘端设备。

关键词：智能视频监控边缘端设备异常事件检测主成分分析网络分块直方图特征

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改进YOLOX-S的红外舰船目标检测算法

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应用光学 2023年第5期44卷 1054-1060页

作者：娄树理王岩郭建勤公维锋烟台大学物理与电子信息学院山东烟台264005 山东电子职业技术学院电子与通信工程系山东济南250200 高效能服务器和存储技术国家重点实验室山东济南250101

红外舰船目标检测与识别技术是反舰导弹红外成像制导的关键,对于武器装备制导性能具有重大意义。针对在复杂环境下红外舰船目标检测的精度和速度问题,提出了改进YOLOX-S的红外舰船目标检测算法。首先引入深度可分离卷积(depthwise separ... 详细信息

红外舰船目标检测与识别技术是反舰导弹红外成像制导的关键,对于武器装备制导性能具有重大意义。针对在复杂环境下红外舰船目标检测的精度和速度问题,提出了改进YOLOX-S的红外舰船目标检测算法。首先引入深度可分离卷积(depthwise separable convolution)代替FPN(feature pyramid network)及YOLOHead残差结构中的传统卷积,降低模型的参数量;其次引入ECANet通道注意力机制,提高网络的注意力,降低舰船目标的虚检率和漏检率;最后使用CIoU损失函数,进一步提高网络的检测准确率。实验表明,改进后算法的检测平均精度(AP)达到98%,检测速度为56帧/s,对比改进前YOLOX-S算法,检测速度与平均精度分别提升6帧/s和3%,且模型更加轻量化。实验结果充分证明本文提出的算法能够有效完成红外舰船目标检测任务。

关键词：红外舰船目标检测注意力机制损失函数

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基于标签传播与沙丘猫优化的属性图划分算法

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计算机工程 2024年

作者：崔焕庆吴一凡董柯桢周升庆山东科技大学计算机科学与工程学院高效能服务器和存储技术国家重点实验室齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省人工智能研究院

图在社交网络、通信网络等领域有着广泛应用，而且随着图规模日益增长，分布式图处理系统成为处理、分析大规模图数据的主要手段。图划分算法是此类系统的基础。目前提出的图划分算法通常假定顶点和边无属性，在对属性图进行划分时，易... 详细信息

图在社交网络、通信网络等领域有着广泛应用，而且随着图规模日益增长，分布式图处理系统成为处理、分析大规模图数据的主要手段。图划分算法是此类系统的基础。目前提出的图划分算法通常假定顶点和边无属性，在对属性图进行划分时，易出现负载不均衡的问题。为此，本文将负载均衡分为图规模均衡和存储容量均衡，将属性图划分问题建模为一个带约束的单目标优化问题，进而提出一种基于标签传播和沙丘猫优化的属性图划分算法。该算法首先利用标签传播算法将图进行均匀划分，使划分结果达到图规模和存储容量上的负载均衡；然后改进了沙丘猫优化算法，使其能够求解组合优化问题，并基于改进的沙丘猫优化算法求解最优顶点迁移策略，以优化分区质量，实现在负载均衡的基础上达到最小化割边率的目标。实验结果显示，相较于基线算法，本文提出的算法在存储容量负载均衡率上最多降低了33%，同时在割边率和图规模负载均衡率方面与基线算法的差距均保持在9%以内。此外，该算法在真实属性图结构上也展现出了良好的可扩展性。

关键词：图划分属性图负载均衡标签传播沙丘猫优化算法

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AI服务器PCIe拓扑应用研究

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计算机工程与科学 2022年第3期44卷 390-395页

作者：林楷智宗艳艳孙珑玲高效能服务器和存储技术国家重点实验室北京100085 浪潮(北京)电子信息产业股份有限公司北京100085

CPU+GPU的架构设计广泛应用于AI服务器,以实现大数据、云计算和人工智能等领域的数据收集和处理,常用的CPU+GPU PCIe拓扑结构有Balance Mode、Common Mode和Cascade Mode 3种。结合实际需求,复杂多样的应用场景需要对各种拓扑结构的适... 详细信息

CPU+GPU的架构设计广泛应用于AI服务器,以实现大数据、云计算和人工智能等领域的数据收集和处理,常用的CPU+GPU PCIe拓扑结构有Balance Mode、Common Mode和Cascade Mode 3种。结合实际需求,复杂多样的应用场景需要对各种拓扑结构的适用性进行研究。首先简要介绍3种拓扑结构;然后设计实验,通过点对点带宽与延迟、双精度浮点运算性能和深度学习推理性能测试深入分析3种拓扑的适用性,为AI服务器在实际应用中的PCIe拓扑选择提供指导。

关键词： AI服务器 PCIe拓扑应用场景

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