检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

GPU任务调度研究综述

小型微型计算机系统 2024年第11期45卷 2800-2807页

作者：李来文胡韬邓庆绪东北大学计算机科学与工程学院沈阳110004

本文针对运行在GPU上的任务的管理和调度研究进行了综述,并且把讨论重点放在针对单GPU上的相关研究工作.随着人工智能技术的发展以及相关应用的普及,使得GPU成为加速计算的关键工具.本文首先介绍了GPU的架构和编程模型,然后按照调度粒度... 详细信息

本文针对运行在GPU上的任务的管理和调度研究进行了综述,并且把讨论重点放在针对单GPU上的相关研究工作.随着人工智能技术的发展以及相关应用的普及,使得GPU成为加速计算的关键工具.本文首先介绍了GPU的架构和编程模型,然后按照调度粒度,从stream级到warp级介绍了多种调度方法的相关研究工作.每个级别的调度方法都旨在提高GPU的性能、资源利用率、可靠性或降低能耗.此外,本文还指出了GPU任务调度面临的挑战以及未来的研究方向,如保障GPU执行时间确定性的软硬件机制研究、结合机器学习的GPU任务调度研究、GPU新架构探索研究以及追求GPU性能和能耗平衡的调度技术研究.本文旨在为研究者们提供一个全面的视角,帮助他们了解GPU任务调度的研究动态和未来的发展方向.

关键词：图形处理单元 CUDA GPU多任务 GPU调度

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多元信息引导的人工蜂群算法

电子学报 2024年第4期52卷 1349-1363页

作者：周新宇刘颖吴艳林郭京蕾江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114 华中师范大学计算机学院湖北武汉430079

利用优秀个体增强解搜索方程的开采能力是改进人工蜂群算法的一种主流思路.然而,现有相关工作往往仅以适应度信息作为评价个体的唯一标准,易导致算法出现早熟收敛等问题.本文提出一种多元信息引导的人工蜂群算法,分别设计了基于适应度... 详细信息

利用优秀个体增强解搜索方程的开采能力是改进人工蜂群算法的一种主流思路.然而,现有相关工作往往仅以适应度信息作为评价个体的唯一标准,易导致算法出现早熟收敛等问题.本文提出一种多元信息引导的人工蜂群算法,分别设计了基于适应度、位置以及相似度信息的3种解搜索方程,并在雇佣蜂阶段和观察蜂阶段采用了不同的使用方式.同时,为保存侦察蜂阶段的搜索经验,采用一种微调后的邻域搜索机制用于处理被放弃蜜源.在CEC2013测试集和一个实际优化问题上进行了大量实验验证,与6种衍生算法和5种知名的相关改进人工蜂群算法进行了对比,结果表明本文算法性能竞争优势明显,在结果精度和收敛速度上均有更好表现.

关键词：人工蜂群算法优秀个体多元信息解搜索方程邻域搜索

采用同态加密的联邦学习中极端类不平衡问题解决方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

小型微型计算机系统 2024年第7期45卷 1592-1598页

作者：张晶李传文东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169

联邦学习是一种新兴的用于隐私保护的分布式机器学习框架.然而,在联邦学习模式下训练的模型通常比在标准集中式学习模式下训练的模型性能差,特别是在训练数据类不平衡的情况下.为了在保护客户隐私的同时解决联邦学习中的类别不平衡问题... 详细信息

联邦学习是一种新兴的用于隐私保护的分布式机器学习框架.然而,在联邦学习模式下训练的模型通常比在标准集中式学习模式下训练的模型性能差,特别是在训练数据类不平衡的情况下.为了在保护客户隐私的同时解决联邦学习中的类别不平衡问题,提出了一种采用同态加密的整体数据分布评估方法.针对联邦学习中极端类不平衡问题,在评估得到的整体数据分布之上,每个客户对本地数据通过过采样和欠采样结合的方式进行样本采样.实验结果表明,本文提出的方法在不泄露客户隐私的前提下,提高了类不平衡条件下联邦学习模型的收敛速度和分类性能.

关键词：隐私保护极端类别不平衡类不平衡联邦学习

维普期刊数据库博看期刊

基于融合距离的极化SAR图像非局部均值滤波

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

系统工程与电子技术 2024年第5期46卷 1493-1502页

作者：曾顶殷君君杨健北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 清华大学电子工程系北京100084

在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像降噪领域,常见的非局部均值滤波仅依靠像素间的统计距离进行相似性度量,忽略了像素点的空间信息。本文结合极化SAR数据统计特性和图像空间特征作为像素间的相似性度量,提出了一种... 详细信息

在极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像降噪领域,常见的非局部均值滤波仅依靠像素间的统计距离进行相似性度量,忽略了像素点的空间信息。本文结合极化SAR数据统计特性和图像空间特征作为像素间的相似性度量,提出了一种利用融合距离来计算相邻窗口权重的方法——基于融合距离的非局部均值滤波器。融合距离的引入使得滤波器能够更全面的评估像素间的相似性,从而得到更合适的像素权重。此外,本方法还引进变异系数对邻域窗口的权重进行评估,通过该参数可以控制滤波的程度。在多幅极化SAR图像上的实验结果表明,所提出的滤波器能够在有效抑制斑点噪声的同时保留较为完整的图像边缘信息和极化散射特性。

关键词：极化合成孔径雷达非局部均值滤波相似性度量变异系数

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种轻量级多模态车辆轨迹预测算法

西安交通大学学报 2024年第6期58卷 14-23页

作者：李贞妮孙晖郝梓彤肖冬东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

针对自动驾驶汽车车载嵌入式计算平台存储和计算资源有限、车辆未来轨迹具有不确定性、周围环境信息复杂多变的问题,提出了一种基于MobileNeXt搭建的轻量级多模态车辆轨迹预测算法(CAM-MobileNeXt)。首先,利用MobileNeXt轻量级框架,构... 详细信息

针对自动驾驶汽车车载嵌入式计算平台存储和计算资源有限、车辆未来轨迹具有不确定性、周围环境信息复杂多变的问题,提出了一种基于MobileNeXt搭建的轻量级多模态车辆轨迹预测算法(CAM-MobileNeXt)。首先,利用MobileNeXt轻量级框架,构建了参数量和计算量均较少的车辆轨迹预测模型;其次,通过将单模态轨迹预测调整为多模态轨迹预测,以预测目标车辆可能存在的多条未来轨迹;最后,引入注意力机制,使其具备从众多输入信息中筛选出重要信息的能力,从而高效分配有限的存储和计算资源。在L5级别自动驾驶车辆轨迹数据集Lyft上开展轨迹预测实验,结果表明:所提算法具备较低的参数量和计算量,预测性能优于Lyft基线方法ResNet50;与MobileNeXt相比,所提算法在Lyft数据集上的损失值降低了11.9%,最终位移误差降低了7.4%,平均位移误差降低了11.4%。所提算法适合部署在自动驾驶汽车的车载嵌入式计算平台上,在对自动驾驶汽车的周围车辆进行准确多模态轨迹预测,以保证自动驾驶汽车安全行驶方面具有良好的应用前景。

关键词：车辆轨迹预测轻量级网络多模态注意力机制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于符号级标签的分组取反概率整形算法

光学学报 2024年

作者：王晓涵黄力群王玉浩杨宏伟刘顺顺东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院河北省海洋感知网络与数据处理重点实验室东北大学秦皇岛分校

本文提出了一种基于符号级标签的分组取反概率整形算法，通过对分组后的信息码元进行取反操作，实现了对正交振幅调制(QAM)信号的概率整形。根据取反规则的不同，又分为信息位取反和外层星座点取反两种方法，前者基于分组码重进行取反... 详细信息

本文提出了一种基于符号级标签的分组取反概率整形算法，通过对分组后的信息码元进行取反操作，实现了对正交振幅调制(QAM)信号的概率整形。根据取反规则的不同，又分为信息位取反和外层星座点取反两种方法，前者基于分组码重进行取反，并相应地设计了一种近似格雷码映射的星座图以提高整形效果；后者根据外层与内层星座点映射的码组正好是反码的规律进行取反操作。在光正交频分复用(OOFDM)系统中，对算法中的码组长度和取反阈值取不同值所产生的影响进行了仿真分析，结果表明该算法具有低复杂度和高编码效率的优点，并获得了较好的整形效果，改善了系统的误码率性能。最后，将该概率整形算法与分层调制技术相结合，进一步提高了系统的各项性能指标，并使其具备了业务分级的优势。

关键词：光通信概率整形符号级标签分层调制技术

NHNet——新型层次化遥感图像语义分割网络

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

吉林大学学报（地球科学版） 2024年第5期54卷 1764-1772页

作者：王威熊艺舟王新长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410000

深度学习分割方法是遥感图像分割领域的热点之一,主流的深度学习方法有卷积神经网络、transformer神经网络及两者的结合。特征提取是图像分割的重要环节,除了用卷积等方式提取特征,最近的研究聚焦于一些新的特征提取范式,如图卷积、小... 详细信息

深度学习分割方法是遥感图像分割领域的热点之一,主流的深度学习方法有卷积神经网络、transformer神经网络及两者的结合。特征提取是图像分割的重要环节,除了用卷积等方式提取特征,最近的研究聚焦于一些新的特征提取范式,如图卷积、小波变换等。本文利用聚类算法的区域构建属性,将改进的聚类算法用于骨干特征提取模块,同时使用卷积和视觉transformer作为辅助模块,以获取更丰富的特征表述;在模块基础上,提出了一种新型层次化遥感图像语义分割网络(NHNet);评估了NHNet语义分割的性能,并在LoveDA遥感数据集上与其他方法进行比较。结果表明,基于多特征提取的NHNet获得了竞争性的性能表现,平均交并比为49.64%,F_(1)分数为65.7%。同时,消融实验证明辅助模块提高了聚类算法分割的精确性,给NHNet分别提升了1.03%和2.41%的平均交并比。

关键词：遥感图像语义分割聚类算法卷积神经网络自注意力

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于认知诊断的个性化习题推荐

计算机应用 2024年第8期44卷 2351-2356页

作者：韩祎珂徐彬张硕东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169 东北大学信息科学与工程学院沈阳110169

针对现有的基于认知诊断的习题推荐建模角度单一以及习题推荐结果不够合理的问题,提出结合认知诊断和深度因子分解机的个性化习题推荐方法。首先,设计一种知识点关系计算方法构建课程知识树,并提出增强Q矩阵准确表示习题所含知识点的关... 详细信息

针对现有的基于认知诊断的习题推荐建模角度单一以及习题推荐结果不够合理的问题,提出结合认知诊断和深度因子分解机的个性化习题推荐方法。首先,设计一种知识点关系计算方法构建课程知识树,并提出增强Q矩阵准确表示习题所含知识点的关系的概念;其次,提出基于知识点关系和习题表征的认知诊断(NeuralCD-KD)模型,该模型计算增强Q矩阵,利用特征二阶交叉和注意力机制融合习题难度的内外因素,并模拟学生的认知状态。在私有数据集和公开数据集上验证了提出的认知诊断模型的有效性,并且该方法能对学生的认知状态做出合理解释。为了个性化习题推荐,结合诊断模型和深度双线性因子分解机,提出结合认知诊断和深度因子分解机(NKD-DBFM)方法,在私有数据集上验证了所提习题推荐方法的有效性,在曲线下面积(AUC)上相较于最优基线模型神经认知诊断模型(NeuralCDM)提升了3.7个百分点。

关键词：认知诊断习题推荐知识点关系 Q矩阵习题表征

基于多模态和知识蒸馏的教材知识图谱构建方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机科学与探索 2024年第11期18卷 2901-2911页

作者：刘军冷芳玲吴旺旺鲍玉斌东北大学信息化建设与网络安全办公室沈阳110819 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169

为了高效构建教育领域多模态学科知识图谱,提出了基于大模型知识蒸馏和多模型协作推理的教材文本实体关系抽取算法。在模型训练阶段,利用闭源的千亿参数模型对文本数据进行标注,实现隐式知识蒸馏。然后对开源十亿规模参数模型进行领域... 详细信息

为了高效构建教育领域多模态学科知识图谱,提出了基于大模型知识蒸馏和多模型协作推理的教材文本实体关系抽取算法。在模型训练阶段,利用闭源的千亿参数模型对文本数据进行标注,实现隐式知识蒸馏。然后对开源十亿规模参数模型进行领域数据指令微调,提升开源模型实体关系抽取任务的指令遵循能力。在模型推理阶段,闭源模型作为指导模型,开源的十亿规模参数模型作为执行模型。实验结果表明知识蒸馏、多模型协作、领域数据指令微调具有有效性,显著提高了基于指令提示的教材文本实体关系抽取任务的效果。提出了显隐式知识增强的教材示意图多模态命名实体识别算法。利用图像OCR、视觉语言模型等技术提取了教材示意图中的文字信息、全局内容描述信息。通过显式知识库检索增强和隐式LLM提示增强的方法,得到图像-标题对中可能关联的辅助知识,并将显式知识库和隐式LLM得到的知识进一步融合,形成最终的辅助知识。将示意图辅助知识和示意图标题进行拼接,实现教材示意图标题的多模态命名实体识别。实验结果表明,该算法具有先进性,同时增强了算法的可解释性。

关键词：大语言模型学科知识图谱实体关系抽取多模态命名实体识别知识蒸馏

同方期刊数据库