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知识产权简介:对于芯片设计的布局优化问题，现有的强化学习方法以HPWL、Density等容易计算的指标作为奖励函数。本方案考虑将一些难以计算但更有效的指标，利用模型提前训练，然后将预训练模型运用于强化学习的迭代优化过程中，使得最后的芯片布局能够满足这些指标。
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知识产权简介:本专利提出了一种名为Ninja的硬件辅助页表管理方案，通过把Cache中客户页表的 gPA 替换为 hPA，消除大部分嵌套地址翻译的需求，同时保证客户操作系统的软件透明性。替换后的包含hPA的客户页表项被我们称为影子客户页表项。
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知识产权简介:本发明提供了一种基于堆管理机制的物联网终端安全漏洞检测系统及方法，包括：预处理模块：对物联网设备固件进行解包提取，获取目标设备的文件系统，识别目标系统架构以及攻击面对应的污点源；静态分析模块：基于程序控制流以及数据流，通过静态分析工具对目标控制流进行分析，提取理论可行的程序执行控制流和对应执行路径；混合分析模块：通过劫持堆管理器，获取动态内存分配情况后进行污点分析，然后根据静态分析得到的执行路径，在危险函数处检测各类内存破坏漏洞；检测报告输出模块：输出污点分析的告警结果以及漏洞触发的完整路径。
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知识产权简介:本发明涉及一种偏振无关的马赫-曾德尔光开关单元，包括输入波导I1、输入波导I2、第一偏振无关3dB耦合器、第一模式转换结构、第三模式转换结构、第一移相波导、第二移相波导、第二模式转换结构、第四模式转换结构、第二偏振无关3dB耦合器、输出波导O1和输出波导O2，所述第一偏振无关3dB耦合器用于对TE0/TM0模式光进行均匀分束，所述第二偏振无关3dB耦合器用于对TE0/TM0模式光进行均匀合束，所述第一模式转换结构和第三模式转换结构用于将TE0模式光保持为TE0模式、将TM0模式光转换为TE1模式，所述第一移相波导和第二移相波导用于对TE0和TE1模式光同时实现π相移。有益效果是大带宽、对TE0和TM0模式偏振无关。
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知识产权简介:随着深度学习的快速发展，大模型在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域展现出了卓越的性能。大模型是指参数量较大、计算复杂度较高的机器学习模型。这些模型通常具有数以亿计的参数，需要大量的数据和计算资源进行训练。由于其强大的表示学习能力，近年来，大模型如BERT、GPT等在各种任务中取得了突出的成绩，成为人工智能领域的研究热点。然而，大模型的训练需要耗费大量的时间和计算资源。由于训练大型模型需要大量并行资源，现有的大规模集群通过不断整合新一代GPU以满足其计算需求。然而，这也导致了GPU类型、GPU互连拓扑等方面的异构性。为了处理这种异构性，自适应并行通过结合数据、张量和流水线并行，自动探索分配资源上训练任务的最佳并行策略。通过穷尽搜索，自适应并行始终能够最大程度地利用分配的资源。 本文旨在设计、实现一个基于调度-自适应并行共优化的大模型异构集群调度系统,该系统提供三大模块，包括：基于执行流建模的性能分析器，集群弹性抢占式任务调度器，以及任务并行执行引擎。本发明保证了多个大模型训练任务的高效性能分析，集群级别的吞吐性能和资源利用率提高，以及任务级别的任务完成时间减少。
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知识产权简介:本发明提出了一种基于领域间和领域内关系的跨领域推荐系统。跨领域推荐旨在通过结合来自其他领域的知识来对用户和物品进行建模，以减轻数据稀疏性问题。虽然最近的研究证明了现有跨域推荐方法的有效性，但是这些方法通过迁移学习来隐式地提取跨领域不变的特征，并没有考虑领域间用户与用户（或者物品与物品）之间的相关性。这就导致跨领域推荐系统无法准确全面地刻画用户（或者物品）的跨领域不变性。针对这种情况，本发明提出利用用户对物品的评论信息，来挖掘不同领域之间的用户（或者物品）的相关性。基于这个思路，本发明将不同领域用户（或者物品）间的评论信息转换为用户（或者物品）的语义关系，并来构建跨领域异构图。同时，在每个领域内部，我们利用领域内的用户（或者物品）的语义关系来构建单领域异构图。在这两种异构图的基础上，设计了基于领域间和领域内关系的跨领域推荐系统模型，用来同步地学习用户（或者物品）的跨领域不变性和单领域特殊性。同时，考虑到现有的技术无法很好的融合跨领域不变性和单领域特殊性，我们提出一种门控融合机制来生成对每个用户的个性化推荐结果。
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知识产权简介:本发明通过人工智能驱动的噬菌体展示筛选来生成去新抗体。流程包括人工智能驱动的抗体序列设计、高通量DNA合成和噬菌体展示筛选。针对人类表皮生长因子受体2（HER2）的低纳摩尔级抗体的生成，经过筛选得到的一个HER2抗体展现了对HER2的高结合亲和力。该发明的抗体发现方法，直接从抗原蛋白序列到临床抗体候选物，并利用人工智能来加速抗体的发现，为新的高亲和力HER2抗体的发现做出了贡献，在癌症研究、诊断和治疗应用中具有潜在的应用价值。
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知识产权简介:本发明公开了一种在概念漂移下业务流程模型的自动和增量修复方法——AIMED。包括：AIMED简化了概念漂移的检测、定位和定性的功能。更具体地说，它通过精确地定位概念漂移所影响的流程模型的子结构并相应地更新这个子结构，及时地自动修复流程模型。特别是，AIMED可以抵抗极大地影响当前概念漂移技术性能的噪声。本发明着眼于在信息系统中存在概念飘移的情况下，自动更新业务流程模型，减少了人为修改流程模型的繁琐操作，并且能够使用户尽早地发现并理解流程的演变，保证企业的健康运行。
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知识产权简介:本专利属于计算机技术领域，涉及一种面向高光谱图像重建的神经网络架构组合优化方法与装置。方法由选择模块和重建模块组成，其中选择模块基于搜索空间中设置的神经网络单元，通过神经网络架构搜索，确定神经网络拓扑中的神经网络单元与分配策略，最后根据分配策略更新网络得到目标神经网络。重建模块基于堆叠的Transformer模块，实现从彩色RGB图像到高光谱图像的重建目标。模型训练中以降低生成图像与原始高光谱图像之间的损失，优化重建模块性能的同时确定选择模块神经网络架构的搜索结果。
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知识产权简介:本申请涉及计算机安全技术领域，公开了一种双因子认证方法及系统，该方法是基于生物信息和公钥加密的双因子认证技术，其中，使用具有语义安全的公钥加密方案和具有鲁棒性的保留谓词关系的哈希函数来实现认证过程，并具有抵御重放攻击和恶意服务器攻击的能力。具体来说，该方案通过服务器随机生成挑战数并使用用户公钥加密发送，来抵御重放攻击；并使用生物认证因子和私钥认证因子的双因子认证来抵御恶意用户攻击。同时，该方案使用具有鲁棒性的保留谓词关系的哈希函数来保护用户的生物特征信息，使用语义安全的公钥加密方案来保护用户私钥信息，从而抵御恶意服务器攻击。本申请显著提高了认证的安全性和认证的效率，能够更好地满足用户的需要。
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