检索结果-南通市图书馆

中国科学技术大学学报 2011年第2期41卷 173-182页

作者：朱海涛陈云霁钱诚王玲胡伟武中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027 中国科学院计算技术研究所微处理器中心北京100190

在GODSON-3B八核处理器平台上,对矩阵乘法算法进行了优化和评估,针对矩阵乘法中A,B,C三个矩阵各自的访存特点,采用不同的方法对其访存行为进行优化,隐藏访存时间,使矩阵乘法性能达到122Gflops,效率为95.3%.

关键词：多核向量扩展寄存器堆矩阵乘法

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基于RISC-V向量扩展的图像预处理加速方法研究

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北京航空航天大学学报 2023年

作者：刘强尹蔚李凯天津大学微电子学院天津市成像与感知微电子技术重点实验室

作为卷积神经网络（CNN）计算的前序步骤，图像预处理是不可或缺但又非常耗时的。为了加速图像预处理，提出了一种基于RISC-V向量扩展的加速方法，对灰度化、标准化、高斯滤波等十一种图像预处理算法进行了加速。首先，从计算模式上将... 详细信息

作为卷积神经网络（CNN）计算的前序步骤，图像预处理是不可或缺但又非常耗时的。为了加速图像预处理，提出了一种基于RISC-V向量扩展的加速方法，对灰度化、标准化、高斯滤波等十一种图像预处理算法进行了加速。首先，从计算模式上将十一种图像预处理算法归为四类，并基于RISC-V向量扩展对各类预处理算法设计了加速方案；为了进一步提高性能，新增了六条自定义的向量指令，并且通过修改编译器和设计硬件模块实现了六条自定义指令；最终使用现场可编程门阵列（FPGA）进行测试，并分析了向量处理器配置对性能和资源消耗的影响。结果显示，本方法相比标量处理器实现了3.13～9.97倍的加速效果，能有效解决图像预处理在深度学习过程中的性能瓶颈问题。

关键词：卷积神经网络预处理 RISC-V 向量扩展算法加速

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基于用户向量扩展的协同推荐方法

情报学报 2010年第4期29卷 688-694页

作者：常富洋林鸿飞许侃大连理工大学计算机科学与工程系大连116024

在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东西。在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐。随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用数据比例越来越少。为了解决这个问题,本文在传统的评分数据... 详细信息

在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东西。在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐。随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用数据比例越来越少。为了解决这个问题,本文在传统的评分数据的基础上,引入用户的基本信息,对用户的基本信息进行离散化处理,将用户的基本信息转化成一个0、1的向量,然后将用户的评分矩阵转变成0、1矩阵并与用户的基本信息进行组合形成一个新的矩阵,对这个扩展的矩阵用奇异矩阵分解（SVD）降维,然后在SVD分解出的矩阵U和S的基础上计算最近邻居,并预测用户对项目的预测评分。实验表明引入用户的基本信息,并采用对基本信息离散化的处理方式,能够提高预测评分的准确性。

关键词：协同推荐用户信息向量扩展

基于LLVM的RISC-V向量扩展栈帧布局优化

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计算机系统应用 2021年第11期30卷 27-32页

作者：陆旭凡胡海根邢明杰中国科学院软件研究所北京100190 浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310012

为了能够生成正确、优化的机器指令代码,需要在编译器后端代码的生成阶段,设计和使用合适的程序栈帧布局.由于RISC-V向量扩展架构具有可伸缩性、其向量寄存器的长度在编译时不可知,传统的栈帧布局无法适用.之前LLVM中针对向量扩展实现... 详细信息

为了能够生成正确、优化的机器指令代码,需要在编译器后端代码的生成阶段,设计和使用合适的程序栈帧布局.由于RISC-V向量扩展架构具有可伸缩性、其向量寄存器的长度在编译时不可知,传统的栈帧布局无法适用.之前LLVM中针对向量扩展实现的栈帧布局虽然能够生成正确的机器指令,但存在访存指令较多,栈帧空间较大,以及预留寄存器较多等问题.我们对原有实现所存在的问题进行分析,在此基础上提出了新的布局方式以及向量对象地址计算方式,并通过巴塞罗那超算中心开发的测试集进行验证.实验表明新的栈帧布局能够有效减少访存指令数和栈空间大小.

关键词： LLVM RISC-V 向量扩展栈帧布局

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B样条快速求值改进CST参数化方法

航天控制 2017年第6期35卷 64-68页

作者：闫博文黄俊刘志勤王耀彬西南科技大学计算机科学与技术学院

使用向量扩展法代替de Boor-Cox递推定义法,用这种基于向量扩展的B样条基函数改进形状类别函数CST参数化方法,代替CST方法中的Bezier多项式,提高了翼型优化设计效率,增强了对翼型参数化局部精确性的控制能力,增大了参数化设计空间,将k次... 详细信息

使用向量扩展法代替de Boor-Cox递推定义法,用这种基于向量扩展的B样条基函数改进形状类别函数CST参数化方法,代替CST方法中的Bezier多项式,提高了翼型优化设计效率,增强了对翼型参数化局部精确性的控制能力,增大了参数化设计空间,将k次B样条非零值计算效率提高了2k+1倍。

关键词：向量扩展 de Boor-Cox B样条 CST Bezier多项式

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基于RISC-Ⅴ的判别类目标跟踪算法的实现与评测

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基于RISC-Ⅴ的判别类目标跟踪算法的实现与评测

作者：罗子璇华中科技大学

学位级别：硕士

RISC-Ⅴ指令集的出现给碎片化的智能驾驶辅助系统(ADAS)开发带来了更多的机遇与挑战,目标跟踪技术作为ADAS关键技术拥有大量的嵌入式应用场景。然而,当前主流目标跟踪算法——核相关滤波算法(KCF),在智能辅助驾驶场景依然无法很好地解... 详细信息

RISC-Ⅴ指令集的出现给碎片化的智能驾驶辅助系统(ADAS)开发带来了更多的机遇与挑战,目标跟踪技术作为ADAS关键技术拥有大量的嵌入式应用场景。然而,当前主流目标跟踪算法——核相关滤波算法(KCF),在智能辅助驾驶场景依然无法很好地解决遮挡情况与多目标跟踪等问题。同时,目标跟踪算法在RISC-Ⅴ指令集上的移植与评测研究也较少。针对现有研究的不足,提出面向辅助驾驶的判别类目标跟踪算法评测与优化方法。采用基于响应矩阵均值的遮挡检测机制与带加权窗口的遮挡处理方法解决KCF算法的遮挡问题,通过SSD快速检测器与数据-轨迹关联的方法实现KCF算法的多目标跟踪。进一步地,验证目标跟踪算法在RISC-Ⅴ平台移植的可行性,将KCF算法移植到RISC-Ⅴ指令集上,并基本实现目标跟踪功能。在RISC-Ⅴ架构上采用向量扩展指令对KCF算法进行测试,分析向量扩展指令相对于标量指令的加速效果;在RISC-Ⅴ平台上针对KCF算法进行寄存器使用比例测试以及内存消耗测试,为后续定制化芯片设计给出指导意见。实验结果显示:针对KCF算法的优化能保证精度一定的情况下解决遮挡问题与多目标跟踪问题,且面向RISC-Ⅴ指令集的KCF算法移植是可行的,RISC-Ⅴ向量扩展指令集相比于标量指令的加速比约为4倍。进一步实验得出KCF算法在RISC-Ⅴ指令集上的最小运行内存为16MB,同时得到各通用寄存器的使用比例。

关键词：目标跟踪核相关滤波器 RISC-Ⅴ 向量扩展

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飞行器外形参数化方法研究与可视系统开发

飞行器外形参数化方法研究与可视系统开发

作者：闫博文西南科技大学

学位级别：硕士

在当前错综复杂的国际形势下,一个国家在航空航天领域的发展越来越成为该国是否为强国大国的标志。随着国家在航空航天领域的不断探索与发展,飞行器设计在国防工业领域愈来愈受重视。飞行器外形设计是整个设计过程中的重要模块之一,其... 详细信息

在当前错综复杂的国际形势下,一个国家在航空航天领域的发展越来越成为该国是否为强国大国的标志。随着国家在航空航天领域的不断探索与发展,飞行器设计在国防工业领域愈来愈受重视。飞行器外形设计是整个设计过程中的重要模块之一,其设计的优良程度会直接影响飞行器的机动性、隐身性等性能。飞行器外形设计是以气动分析得到的飞行器流场数据为基础,利用外形参数化算法来生成飞行器的三维模型,过程中,通常需要反复修正,要求生成的模型表面平滑,能精确的描绘局部细节信息,该工作完成质量的优良程度直接影响着总体项目的进度。因此,研究快速、精确的生成飞行器三维外形模型算法并将其准确完整的显示出来具有实际的工程意义。CST参数化算法与其他外形参数化方法相比具有设计变量少、可调节、精度高、设计空间广、可产生光滑的几何外形,以及较好的鲁棒性等优点。B样条结合CST参数化方法能增强对外形局部几何特性的描述能力,但由于B样条的基函数是分段函数,不能运用解析式进行统一表达,其计算量会随着阶数的增加急剧上升。针对B样条在高阶数计算量大的缺点,本文的研究工作如下:（1）提出基于向量扩展的B样条基函数来改造形状类别函数的方法,文中详细阐述使用向量扩展法代替de Boor-Cox递推定义法优化CST参数化方法中的Bezier多项式的计算过程,结果证明该方法不仅提高了翼型优化设计效率,而且还增强了对翼型参数化局部精确性的控制能力,也扩展了参数化方法的设计空间,同时使得k次B样条非零值的计算效率提高了2k+1倍。（2）设计并实现了一个准确、高效、实时在线可交互的飞行器外形可视化系统。该系统集成了常见飞行器外形参数化算法,可根据用户配置的参数及选择的算法动态生成飞行器三维外形,并可实时进行3D效果展示,同时支持飞行器模型数据的生成、存储、导入及导出功能便于对数据进行管理及复用。

关键词：外形参数化向量扩展 de Boor-Cox B样条 CST 可视化系统

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基于信息扩展的推荐系统

基于信息扩展的推荐系统

作者：常富洋大连理工大学

学位级别：硕士

随着信息过载问题的日益突出,个性化系统受到了越来越多的关注。在个性化系统中,用户不需要主动提供自己的浏览意图,而是系统根据用户的历史行为,对其当前浏览行为做出预测。但是,相对于海量的信息飞速增长,仅仅依靠用户的历史记录对用... 详细信息

随着信息过载问题的日益突出,个性化系统受到了越来越多的关注。在个性化系统中,用户不需要主动提供自己的浏览意图,而是系统根据用户的历史行为,对其当前浏览行为做出预测。但是,相对于海量的信息飞速增长,仅仅依靠用户的历史记录对用户的兴趣进行判断,准确率较低。在对用户进行向量表示的时候,用户的特征向量会极度稀疏,直接导致了推荐结果准确率不高。因此,提高推荐的准确程度以及解决数据稀疏性问题已经成为个性化系统发展的必然要求。针对现有推荐方法存在的数据准确率较低和数据稀疏性问题,本文分别采取了添加用户信息,以及在用户信息的基础上进行最近邻居计算,然后根据最近邻居对数据进行平滑的方法。首先,本文描述了个性化系统的研究背景和意义,归纳和总结了有关个性化技术的相关研究,系统、详细的介绍了国内外推荐系统的研究现状。对于现有技术,本文从基于内容推荐和基于协同推荐两个方面入手,梳理了内容推荐和协同推荐的常用方法,并评价了各种方法的优缺点。接下来,基于扩展的推荐方法,本文将用户的信息进行离散化处理,提高了推荐的准确率。在离散化处理的基础上,本文将用户信息与用户的评分矩阵结合,并将矩阵转化成0、1矩阵,在此基础上继续进行SVD分解,然后进行推荐。这样做的好处是,加入了用户的信息,拓展了推荐的信息来源,改进了单纯依靠评分数据的推荐方法。最后,为了降低数据稀疏的影响,在对用户信息数据融合的基础上进行用户聚类,并对用户进行最近邻居计算和数据平滑。针对用户扩展数据是0、1的取值,采用了新的相似度计算公式计算邻居,并根据用户信息计算出来的邻居对评分数据进行平滑处理。在平滑处理的结果上进行聚类分析,计算聚类中心,并计算后续新用户与聚类中心的距离,找出最近的聚类,计算最近邻居,并以最近邻居为依据进行最终推荐。

关键词：协同推荐向量扩展聚类分析

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基于主轴的彩色图像亚像素边缘检测

基于主轴的彩色图像亚像素边缘检测

作者：郭丽娜西安工业大学

学位级别：硕士

本论文来自陕西省科技厅自然科学基础研究计划资助项目：彩色图像中亚像素边缘检测算法研究(2013JM8043)。二十世纪以来,随着精密复杂器件的微尺寸测量技术、激光技术、计算机技术的迅猛发展,逐步形成了一种新的测量技术——图像测量... 详细信息

本论文来自陕西省科技厅自然科学基础研究计划资助项目：彩色图像中亚像素边缘检测算法研究(2013JM8043)。二十世纪以来,随着精密复杂器件的微尺寸测量技术、激光技术、计算机技术的迅猛发展,逐步形成了一种新的测量技术——图像测量技术。在图像测量领域,应用最为普遍的即为图像边缘检测,它是数字图像处理和模式识别的关键技术之一,直接影响着特征提取以及模式匹配的效果,因此,如何有效地解决边缘检测过程中速度与检测效果之间的矛盾一直是国内外研究的热点问题。到目前为止,已研究出多种边缘定位算法,但由于算法本身存在的缺陷以及算法的复杂性,导致现有边缘检测算法具有很大的局限性。本文首先介绍了一些常用的边缘检测算法,详细论述这些算法的基本原理,并通过实验,归纳总结各种算法的优缺点,在此基础上引入主轴分析法,介绍了主轴分析法的基本原理及适用问题,并将主轴分析法应用到彩色图像亚像素边缘检测过程当中,从而提出了基于主轴的彩色图像亚像素边缘检测算法。该算法综合运用主轴分析法、自适应阈值法以及较为成熟的灰度图像亚像素边缘检测算法,在去除彩色图像各颜色分量之间相关性的同时,有效地解决了传统算法中阈值难以自动选取以及定位精度较低等问题,具有良好的普遍性和适应性。同时,本算法在对彩色图像进行像素级边缘定位时,将彩色图像按照一定的重叠比例分割成若干个子图像,对每个子图像采用动态阈值,从而很好地保留了图像边缘的细节信息,在一定程度上抑制了噪声对定位结果的影响,为彩色图像亚像素边缘精确定位打下良好的基础。本算法在传统算法的基础上,对传统算法的不足进行改进。实验结果表明,本算法是一种有效的彩色图像亚像素边缘检测算法,在消除噪声的同时,能够保留图像的边缘信息的完整性,从而为实际的图像测量提供了一种行之有效的手段。

关键词：彩色图像边缘检测亚像素向量扩展精度分析

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B样条快速求值算法及其在曲线拟合中的应用

飞行器测控学报 2008年第3期27卷 50-55页

作者：孙海洋范大鹏国防科学技术大学湖南长沙410073 中国卫星海上测控部江苏江阴214431

B样条方法是数据插值、拟合与平滑的重要方法。通过对de Boor-Cox算法计算路径的分析，给出了一种基于向量扩展的B样条基函数求值运算方法。分析表明，该方法具有并行计算结构和递推计算结构，利于计算机实现。同de Boor-Cox递推运算方... 详细信息

B样条方法是数据插值、拟合与平滑的重要方法。通过对de Boor-Cox算法计算路径的分析，给出了一种基于向量扩展的B样条基函数求值运算方法。分析表明，该方法具有并行计算结构和递推计算结构，利于计算机实现。同de Boor-Cox递推运算方法比，它能够同步计算出k次B样条的所有k＋1个非零函数值，运算效率提高了2k＋1倍。在最小二乘法B样条曲线拟合算法中的应用验证了本文算法的有效性。

关键词： B样条 de Boor-Cox 向量扩展算法数据逼近