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容错深度学习加速器跨层优化

计算机研究与发展 2024年第6期61卷 1370-1387页

作者：张青刘成刘波黄海同王颖李华伟李晓维处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049 北京控制工程研究所北京100094

容错深度学习加速器是保障高可靠深度学习的基石,也是深度学习应用于安全关键领域如宇航、机器人等面临的一个关键环节.然而,深度学习计算和访存都非常密集,传统基于冗余计算的容错方法直接应用于深度学习加速器的容错设计会导致严重的... 详细信息

容错深度学习加速器是保障高可靠深度学习的基石,也是深度学习应用于安全关键领域如宇航、机器人等面临的一个关键环节.然而,深度学习计算和访存都非常密集,传统基于冗余计算的容错方法直接应用于深度学习加速器的容错设计会导致严重的功耗、芯片面积等硬件资源开销.为此,从神经元计算任务和神经元的数据位宽2个维度挖掘深度学习模型对于故障的敏感度差异,并利用这些差异从架构和电路层分别对于敏感的部分提供更多的保护以降低容错代价.同时,利用深度学习自身的容错特性,通过限制量化缩小电路层需要保护的电路逻辑规模.最后,利用贝叶斯优化协同优化算法、架构和电路的跨层设计参数,在保障深度学习可靠性、精度以及性能的前提下,最小化硬件资源开销.

关键词：跨层优化容错深度学习加速器脆弱因子异构架构选择性冗余

基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移

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控制与决策 2024年第7期39卷 2457-2464页

作者：许驰唐紫萱金曦夏长清中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016 中国科学院网络化控制系统重点实验室沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

针对多终端、多边缘服务器场景下异构工业任务的端边协同处理问题,提出一种基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移算法.首先,以联合优化任务迁移决策、迁移比例和传输功率为目标,充分考虑计算频率、传输功率、长期能耗和任... 详细信息

针对多终端、多边缘服务器场景下异构工业任务的端边协同处理问题,提出一种基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移算法.首先,以联合优化任务迁移决策、迁移比例和传输功率为目标,充分考虑计算频率、传输功率、长期能耗和任务截止期等约束,构建系统长期平均开销最小化问题;由于问题中长期目标及约束中变量在不同时隙相互耦合,难以求解,基于李雅普诺夫优化理论,将长期平均开销最小化问题解耦为独立时隙的策略优化问题;通过马尔可夫决策过程建模,并采用双层竞争深度神经网络架构,提出基于深度强化学习的多任务迁移算法.实验结果表明,所提算法能够稳定收敛,并在长期能耗约束和任务截止期要求下有效降低系统长期平均开销.

关键词：异构工业任务任务迁移李雅普诺夫优化马尔可夫决策过程深度强化学习

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基于自适应低秩表示的多任务AUC优化算法

计算机学报 2024年

作者：孙宇辰许倩倩王子泰杨智勇黄庆明中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室中国科学院大学计算机科学与技术学院中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室中国科学院大学网络空间安全学院中国科学院大学大数据挖掘与知识管理重点实验室鹏城实验室

多任务学习是一种基于相似任务之间的关联性进行学习迁移，使得模型在数据不足场景下仍能表现出良好泛化性能的学习方法。在该领域内，大多数现有以准确率作为基准评价标准的方法只适用于平衡分布场景。然而，诸多实际应用如疾病检测、... 详细信息

多任务学习是一种基于相似任务之间的关联性进行学习迁移，使得模型在数据不足场景下仍能表现出良好泛化性能的学习方法。在该领域内，大多数现有以准确率作为基准评价标准的方法只适用于平衡分布场景。然而，诸多实际应用如疾病检测、垃圾邮件检测等，均涉及样本分布不平衡问题。针对多任务学习面向任务相关性的高要求，即当模型学习和共享不相关知识时，负迁移可能会影响模型朝着错误方向训练。因此，大多数现有方法在此类场景中无法得到有效应用。为解决该实际问题，设计一种能适用于样本不平衡场景的多任务学习算法变得尤为重要。本文提出了一种基于自适应低秩表示的多任务AUC优化算法，首先引入了对标签分布不敏感的ROC曲线下面积（AUC）作为该学习任务的评价指标，并建立了一种用于AUC优化的多任务学习算法，以提高模型在样本不平衡场景下的性能表现。同时，为进一步有效优化模型，本文将原始成对优化问题重构为逐样本极大极小优化问题，使得每一轮迭代复杂度由O(Lni，+ni，-)降低至O(L(ni，++ni，-))。针对多任务学习中存在的负迁移现象，本文引入了一种自适应低秩正则项，以消除模型冗余信息，同时提高模型的泛化性能。最后，通过与多个对比方法在四个仿真数据集和三个真实数据集Landmine、MHC-I和USPS上的比较，所有实验结果一致证明了本文所提出算法的有效性。

关键词：多任务学习 AUC优化低秩表示

面向智能制造的工业互联网:过去、现在与未来（英文）

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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2024年第9期25卷 1173-1193页

作者：许驰于海斌金曦夏长清李栋曾鹏中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室中国科学院网络化控制系统重点实验室中国科学院机器人与智能制造创新研究院中国科学院大学

新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合所催生的工业互联网，通过“人、机、物”全要素互联，将全方位打通生产链、价值链和产业链，推动构建全新的制造和服务体系。其中，进行个性化定制生产，实现差异化服务是未来制造的典型范式... 详细信息

新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合所催生的工业互联网，通过“人、机、物”全要素互联，将全方位打通生产链、价值链和产业链，推动构建全新的制造和服务体系。其中，进行个性化定制生产，实现差异化服务是未来制造的典型范式，亟需突破现有分层异构工业网络所塑造的“烟囱式”服务架构，打造扁平化的网络新体系，构建制造与服务的透明通道。本文从流程制造和离散制造的基本概念出发，首先充分挖掘了典型制造任务的基本要求；然后，通过对工业互联网发展历程的概述，系统介绍并比较了工业互联网的网络能力现状，进一步分析了工业互联网的现存问题。在此基础上，提出建立“感知-通信-计算-控制”一体化的工业互联网“细腰”新架构。进一步地，深入分析讨论了所面临的核心挑战及未来研究方向，包括工业互联网的业务-资源多维协同感知、异构融合网络端到端确定性通信、虚拟计算与运行控制。

关键词：智能制造工业互联网细腰透明服务制造即服务

面向Fabric性能态势感知的联盟链可视分析方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第5期36卷 668-677页

作者：任芃锟邵怡敏王保全王轶赵凡中国科学院新疆理化技术研究所多语种信息技术研究室乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 新疆民族语音语言信息处理实验室乌鲁木齐830011

区块链技术的不断普及,对联盟链网络运行的稳定性和交易过程的可解释性提出了更高的要求.通过总结在联盟链实际开发和应用过程中网络性能监控与分析的需求,提出面向Hyperledger Fabric性能态势感知的联盟链可视分析方法.对网络拓扑图、... 详细信息

区块链技术的不断普及,对联盟链网络运行的稳定性和交易过程的可解释性提出了更高的要求.通过总结在联盟链实际开发和应用过程中网络性能监控与分析的需求,提出面向Hyperledger Fabric性能态势感知的联盟链可视分析方法.对网络拓扑图、块高增长图和交易共识动画等多视图进行联合分析,支持从网络、节点、交易3个层面进行探索;提出Fabric网络和节点性能量化方法,以分值形式衡量性能态势,便于快速了解联盟链运行情况、通道间活跃度差别与各节点健康度.案例分析和用户评估结果表明,所提方法在Fabric可视监控、性能态势分析、交易共识轨迹追踪等方面具有实用性和有效性.

关键词：区块链可视化可视分析联盟链态势感知

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全同态加密技术的研究现状及发展路线综述

电子与信息学报 2024年第5期46卷 1774-1789页

作者：戴怡然张江向斌武邓燚中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093 密码科学技术全国重点实验室北京100878 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

随着物联网、云计算、人工智能的应用与普及,数据安全与隐私保护成为人们关注的焦点。全同态加密,作为隐私安全问题的有效解决办法,允许对加密数据执行任意同态计算,是一种强大的加密工具,具有广泛的潜在应用。该文总结了自2009年以来... 详细信息

随着物联网、云计算、人工智能的应用与普及,数据安全与隐私保护成为人们关注的焦点。全同态加密,作为隐私安全问题的有效解决办法,允许对加密数据执行任意同态计算,是一种强大的加密工具,具有广泛的潜在应用。该文总结了自2009年以来提出全同态加密方案,并根据方案的核心技术划分成4条技术路线,分析讨论了各类方案的关键构造,算法优化进程和未来发展方向。首先,全面介绍了全同态加密相关的数学原理,涵盖了全同态加密方案的基础假设和安全特性。随后,按照4条全同态加密方案的技术路线,归纳了加密方案的结构通式,总结了自举算法的核心步骤,讨论了最新研究进展,并在此基础上综合分析比较了各类方案的存储效率及运算速度。最后,展示了同态算法库对每条技术路线下加密方案的应用实现情况,分析了在当前时代背景下全同态加密方案的机遇与挑战,并对未来的研究前景做出了展望。

关键词：全同态加密自举 BGV GSW CKKS

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纤维素拉曼光谱的单体仿真方法研究

光谱学与光谱分析 2024年第1期44卷 164-168页

作者：王新强储佩珠熊伟叶松甘永莹张文涛李树王方原桂林电子科技大学光电工程学院广西桂林541004 中国科学院安徽光学精密机械研究所安徽合肥230031 广西光电信息处理重点实验室广西桂林541004 中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室安徽合肥230031

纤维素是由葡萄糖组成的大分子多糖,是世界上最丰富、最便宜、最容易获得的天然聚合物。纤维素作为最古老最丰富的天然高分子在研究中备受关注,纤维素的可控性取决于其分子量、大小和结构,而拉曼光谱具有“指纹特性”,可以对不同的纤维... 详细信息

纤维素是由葡萄糖组成的大分子多糖,是世界上最丰富、最便宜、最容易获得的天然聚合物。纤维素作为最古老最丰富的天然高分子在研究中备受关注,纤维素的可控性取决于其分子量、大小和结构,而拉曼光谱具有“指纹特性”,可以对不同的纤维素纤维进行鉴别,也能对历史老化的纺织纤维材料进行鉴别。然而纤维素作为大分子多糖对其做理论仿真较为困难,该研究提出采用基本单元模拟大分子光谱这一方案,使用纤维素单体仿真拉曼光谱来分析纤维素大分子的光谱性质。使用Gaussian 16软件基于密度泛函理论,在B3LYP/6-31g(d, p)的基组条件下,计算了不同外电场(-0.01-0.03 a.u.)下的纤维素单体的拉曼光谱,以及纤维素双链节的拉曼光谱。研究表明,在无外电场作用下,纤维素单体的拉曼光谱主要在449、 597、 842、 1 127、 1 361、 1 395和3 005 cm^(-1)处有特征峰,对其做振动分析,结果表明这些拉曼峰分别是由环(C6—C4—O20)伸缩振动、 C—C—H扭曲振动、环(C4—O20—C2)伸缩振动、糖苷键(C2—O1—C8)的伸缩振动、 CH_(2)的弯曲振动、 CH_(2)的弯曲振动、 CH_(2)的伸缩振动产生。通过与实验值比较,纤维素单体仿真拉曼光谱与天然纤维素的实测拉曼光谱相吻合,故可通过对纤维素单体的第一性原理计算来反映纤维素大分子的拉曼光谱特性。当外电场由负方向变为正方向且逐渐增大时,597 cm^(-1)对应的环C—C—H扭曲振动的振幅无明显变化,以无电场为基准,施加外电场时,振动能量减小光谱红移;1 127 cm^(-1)对应的糖苷键(C2—O1—C8)的伸缩振动振幅明显减小,光谱呈蓝移;CH_(2)的弯曲振动在1 395 cm^(-1)处的特征峰光谱呈蓝移,在1 361 cm^(-1)处产生的光谱先蓝移再红移又再次蓝移,推测是弯曲振动区域更容易受到骨架振动和环境变化的影响。对比纤维素单体与双链节拉曼光谱的差异,除单体明显的特征峰外,双链节分子的在1 041和151 cm^(-1)处有明显的特征峰,其分别为仲醇C—O伸缩振动,C—O—H弯曲振动所产生,可对纤维素单体的拉曼光谱进行补充说明。这些结论为研究纤维素在外电场作用下的光谱提供理论依据,同时为其他大分子聚合物的拉曼光谱研究分析提供一种新的方法。

关键词：纤维素电场拉曼光谱

基于多尺度和注意力机制的红外与可见光图像融合

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控制与决策 2024年第1期39卷 227-235页

作者：闵莉田林林赵怀慈刘鹏飞曹思健沈阳建筑大学机械工程学院沈阳110168 中国科学院沈阳自动化研究所光电信息处理重点实验室沈阳110169

现有的红外与可见光图像融合算法通常从单一尺度提取图像特征,导致融合图像无法全面保留原始特征信息.针对上述问题,提出一种基于多尺度和注意力机制的自编码网络结构实现红外与可见光图像融合.首先,采用密集连接和多尺度注意力模块构... 详细信息

现有的红外与可见光图像融合算法通常从单一尺度提取图像特征,导致融合图像无法全面保留原始特征信息.针对上述问题,提出一种基于多尺度和注意力机制的自编码网络结构实现红外与可见光图像融合.首先,采用密集连接和多尺度注意力模块构建编码器网络,并引入自注意力机制增强像素间的依赖关系,充分提取红外图像的显著目标和可见光图像的细节纹理;然后,特征融合阶段采用基于通道与空间的联合注意融合网络,进一步融合图像典型特征;接着,设计基于像素、结构相似性和色彩的混合损失函数指导网络训练,进一步约束融合图像与源图像的相似性;最后,通过对比实验的主观和客观评价结果,验证所提出算法相比于其他代表性融合算法具有更优异的图像融合能力.

关键词：图像融合自编码网络多尺度注意力模块注意融合网络混合损失函数

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结合增强最优缝合线与亮度优化的图像拼接

激光与光电子学进展 2024年第18期 374-383页

作者：蔚享潭赵耀宏向伟中国科学院沈阳自动化研究所中国科学院光电信息处理重点实验室中国科学院机器人与智能制造创新研究院中国科学院大学

针对因大视差和曝光差异导致拼接图像产生重影与亮度不一致的问题，提出一种结合增强最优缝合线与亮度优化的图像拼接算法。首先，采用基于投影偏差最小化的形变模型配准图像，以精确对齐重叠区域；其次，设计了一种搜索重叠区域两交点... 详细信息

针对因大视差和曝光差异导致拼接图像产生重影与亮度不一致的问题，提出一种结合增强最优缝合线与亮度优化的图像拼接算法。首先，采用基于投影偏差最小化的形变模型配准图像，以精确对齐重叠区域；其次，设计了一种搜索重叠区域两交点之间的增强最优缝合线算法，避免拼接图像出现信息缺失；最后，在泊松融合图像的基础上构造理想拼接图像梯度与非均匀光照拟合模型的能量泛函优化拼接图像的亮度，提升拼接图像的亮度一致性。实验结果表明：在消除大视差方面，所提算法的结构相似性（SSIM）相比于文献[11]提出的算法提高了5.58%，峰值信噪比（PSNR）提高了9.55%；在消除曝光差异方面，所提算法的亮度成分平均梯度（AGIC）相比优化前降低了14.90%，平均梯度（AG）提高了12.09%，可用于大视差和曝光差异场景下的图像拼接。

关键词：图像拼接投影偏差增强最优缝合线亮度优化能量泛函