当前第 151 / 5741 页 共 57406 项数据
知识产权简介:本发明提出了一种时间自适应脉冲神经网络优化方法（TEAS），旨在提高脉冲神经网络（SNN）的计算效率和准确性。TEAS通过对网络各层的时间步长进行智能调整，显著减少了推理过程中的时间步数，同时保持或提升模型的准确率。该方法引入了层活跃度的概念，依据每层的活跃度和参数量，动态分配时间资源，以优化网络结构。此外，TEAS设计了一种线性映射机制，有效地在具有不同时间步长的层之间传递信息，无需牺牲数据的完整性。结合专门设计的正则化损失函数和精细的时间步长更新策略，TEAS在训练过程中不断调整网络参数，进一步提高了SNN的能源效率。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／软件开发
- 权利人: 上海交通大学
- 联系合作
知识产权简介:本发明针对现有不可学习噪声的不足，提供一种新型的基于梯度下降算法的不可学习噪声生成器初始化算法，和基于不可学习噪声生成器的深度学习数据集知识产权保护系统。该发明既拥有基于样本的噪声安全的优点和基于标签的噪声节省存储空间的优点，同时能够达到比上述两种方法都更好的效果。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／数据处理和存储服务
- 权利人: 上海交通大学
- 联系合作
知识产权简介:对于硬件多线程处理器，如何在多个线程间调度是影响性能的关键，尤其像GPU这种同时运行大量线程的设计，高效的仲裁是非常关键的。 本发明提出了一种应用于硬件多线程处理器中，动态调节优先级的指令。该指令能够实时优化复杂算子中多线程对共享计算资源的争抢情况，进而提高整体处理器的执行效率。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／集成电路设计
- 权利人: 上海交通大学
- 联系合作
知识产权简介:基于磁场的感知作为一种逐渐兴起的技术，有力的推动着各种交互应用的实现，其中代表性的应用场景包扩了高精度姿态追踪、人机交互，以及触觉传感等。这项技术利用多个MEMS磁传感器在近距离范围下捕捉磁场的变化。然而，磁传感器对于现实生活中的干扰十分敏感，例如硬铁和软铁效应。因此，用户需要频繁地执行繁琐而冗长的校准流程，这严重地限制了基于磁场追踪（磁追踪）的实用性。 为了移除/缓解这种限制，我们提出MAGIC(MAGnetometer automatIc Calibration），一种针对MEMS磁传感器阵列，可以同时自动校准软铁和硬铁干扰的系统性框架。为了最小化用户干预的必要性，我们引入了一个新型自动触发模块。与传统的手动校准方法不同的是，MAGIC在最小的用户参与下实现了卓越的校准性能（例如，用于追踪应用场景）。通过实证研究，我们展示了MAGIC产生的开销也是极小的，总能耗仅为0.108J。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／集成电路设计
- 权利人: 上海交通大学
- 联系合作
知识产权简介:随着Transformer网络模型的提出，标志着NLP领域迎来的一次重大革新，它摒弃了之前广泛使用的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），转而使用了基于注意力机制的架构。Transformer架构的核心在于其注意力机制，这一机制使得模型能够在处理长序列数据时，关注序列中不同部分的重要性，使得模型能够在不依赖序列数据的顺序的情况下，捕捉数据内部的复杂依赖关系。在模型训练也面临着一些挑战，其中显存墙问题是大预言模型在训练过程中经常会遇到的问题。随着神经网络规模和训练批处理大小的增大，模型训练过程中的激活值会占用大量显存。本发明提出了一种大模型训练过程中的激活值压缩训练方法，在前向传播中将激活值显存进行量化压缩，在反向传播中进行反量化减小训练过程中的激活值显存占用，并根据激活值分布特征提出提取激活值中的离群值部分和正常值部分，分别采用不同的量化比特在减小模型训练显存的情况下，尽可能减小压缩解压缩引起的精度损失。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／软件开发
- 权利人: 上海交通大学
- 联系合作
知识产权简介:现有的路径生成方法，所生成的路径存在大量不连通的情况，需要后处理进一步解决连通性问题。本方案提出一个二阶段的生成框架，可以保证生成路径的连通性。本方案以芯片设计中全局布线任务为例，演示了该方法的实现及有效性。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／集成电路设计
- 权利人: 上海交通大学
- 联系合作
知识产权简介:本公开提供一种三维车道线检测方法、系统、介质及电子设备，其中，三维车道线检测方法，包括:获取包含有目标车道线的图像数据集；将图像数据集中的图像样本输入虚拟相机中进行图像参数预处理，确定经过图像参数预处理后的图像样本；将经过图像参数预处理后的图像样本输入预设的主干网络中，确定前视图特征；将前视图特征输入内嵌注意力机制的空间转换模型中，确定鸟瞰图总特征；将鸟瞰图总特征输入检测头网络中，确定目标车道线。通过本公开，实现采用虚拟相机统一图像样本的内外参数，提高三维车道线的检测精度，采用内嵌注意力机制，简化了空间特征转换模型的结构，提高获取高层次全局特征信息的提取能力，提高三维车道线的检测速度。
- 国民经济行业: 科学研究和技术服务业／研究和试验发展／工程和技术研究和试验发展
- 权利人: 上海交通大学
- 联系合作
知识产权简介:本发明公开了一种在线负载预测算法，旨在精准预测云计算系统中的负载变化，实现高效资源分配。该算法采用独特设计攻克多项技术难题。在模型架构上，多输入多输出子网利用多分辨率切片学习序列特征，经共享预测框架生成多组预测结果，提升模型对复杂负载模式的适应性与泛化能力。在线 Transformer 框架集成在线适配器，借指数移动平均处理梯度噪声，实时更新参数以适应负载动态变化。在线集成模块运用在线缩放与跟随扰动领导者算法优化预测输出，前者依反馈动态调整权重，后者经随机扰动决策提升探索能力，二者协同增强模型在概念漂移与冷启动场景的预测精度。经在多数据集实验验证，相比传统模型，本发明在预测精度上大幅提升，有效降低预测误差，减少资源浪费与成本，确保系统稳定高效运行，极具产业应用价值。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／互联网和相关服务／其他互联网服务
- 权利人: 上海交通大学
- 联系合作
知识产权简介:城市环境中邻居车辆之间的相对方位估计对于一系列上层应用具有重要意义。然而，由于车辆环境的信道受到高度动态的多径效应影响，仅仅通过车车通信的电磁波射频信号获取准确的车辆间相对角度极具挑战。在本文中，我们提出了一种基于域划分和模型选择的车辆间相对方位估计方法，称为DeepAoA+，它可以在通信的同时获得可靠的车辆相对方位。具体说来，车辆通过时钟同步的天线阵列从车载通信的数据包中获取多路信道状态信息，并通过每对天线之间的CSI相位进行做差来有效消除硬件缺陷带来的误差。除此之外，为了消除信道影响，解决高度动态的车辆环境带来的数据非独立同分布问题，DeepAoA+自动地将CSI相位差数据划分成若干个不同的独立同分布的隐式域并在每个隐式域上训练一个信号来角估计模型。为了实现这一点，我们提出了一种基于期望最大化算法的框架来进行隐式域的发现与划分，并且使用预训练技术来增强错误分类样本估计结果的鲁棒性。我们使用时钟同步的通用软件无线电外设部署了DeepAoA+的原型系统，并在4个典型的车辆场景中开展了基于真实数据的实验。实验结果表明，DeepAoA+能够在低时延的情况下实现可靠的AoA估计。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／软件开发
- 权利人: 上海交通大学
- 联系合作