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OODAFlow:面向智能无人系统的流式数据处理框架
1
作者
全振宇
尹龙祥
+1 位作者
陈晓明
韩银和
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024年第9期905-920,共16页
智能无人系统是一种能够在复杂环境中自主进行实时推理、决策和制定行动方案的计算系统。智能无人系统实现实时决策的关键在于对流式数据的实时处理,然而随着人工智能技术和传感器技术的快速发展,智能无人系统需要处理的数据规模不断增...
智能无人系统是一种能够在复杂环境中自主进行实时推理、决策和制定行动方案的计算系统。智能无人系统实现实时决策的关键在于对流式数据的实时处理,然而随着人工智能技术和传感器技术的快速发展,智能无人系统需要处理的数据规模不断增长,数据类型变得更加复杂。面对不断增长的数据处理性能需求,智能无人系统需要一个充分优化的专用流式数据处理框架来提升其数据处理性能。针对该问题,本文提出了一种面向智能无人系统的流式数据处理框架OODAFlow,该框架将智能无人系统的硬件特征和智能计算任务的数据特征与观察-判断-决策-行动(OODA)模型思想相融合,实现了OODA任务创建、任务调度、资源调度等功能,能够实现对智能无人系统异构资源的调度和智能计算任务的处理。本文在智能无人系统上搭建了一套OODA任务处理系统,验证了所提OODAFlow框架的可行性。通过提出的图像预处理过程优化、流水线优化以及判断节点并行加速优化等方法,提高了系统的数据吞吐性能和资源利用率。无人机智能控制任务的实验表明,采用本文提出的OODAFlow框架后,智能无人系统的数据处理性能提升了73倍。
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关键词
智能无人系统
深度学习加速卡
观察-判断-决策-行动(OODA)
流式数据处理框架
异构计算资源
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职称材料
面向电力物联网异构信息安全的多任务调度算法
被引量:
12
2
作者
杨挺
蔡绍堂
+1 位作者
闫鹏
李大帅
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022年第15期162-170,共9页
新型电力系统的建设促使电力信息安全的服务呈现海量多元化,单一物理机或云计算虚拟机均无法满足各类服务任务执行的安全性和时效性需求。因此,面向电力物联网信息安全服务体系中特有的物理密码机与虚拟密码机共存的新型混合底层硬件模...
新型电力系统的建设促使电力信息安全的服务呈现海量多元化,单一物理机或云计算虚拟机均无法满足各类服务任务执行的安全性和时效性需求。因此,面向电力物联网信息安全服务体系中特有的物理密码机与虚拟密码机共存的新型混合底层硬件模式,通过对异构计算资源的协同调控,实现在确保任务安全性的约束条件下的系统执行效率优化。首先,设计了一种三级双映射的电力物联网信息安全服务多任务调度架构,描述多轮交互保密任务和异构计算资源的映射规则;然后,基于加权深度嵌入聚类算法确定安全服务任务的执行标签;最后,采用朴素贝叶斯和量子粒子群优化算法完成运算节点的创建与任务映射。仿真结果表明,所提聚类映射调度算法能利用任务映射规则匹配新型异构安全服务计算资源,与双阶段调度算法和非支配排序遗传算法相比,其任务安全保障系数最大可提升58.4%,总完成时间最高可缩短22.24%。
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关键词
电力物联网
异构计算资源
信息安全服务
多任务调度
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职称材料
题名
OODAFlow:面向智能无人系统的流式数据处理框架
1
作者
全振宇
尹龙祥
陈晓明
韩银和
机构
中国科学院计算技术研究所智能计算机研究中心
中国科学院大学
出处
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024年第9期905-920,共16页
基金
国家重点研发计划(2022YFB4501600)
中国科学院战略性先导科技专项(B类)(XDB44000000)
中国科学院计算技术研究所创新课题(E261040)资助项目。
文摘
智能无人系统是一种能够在复杂环境中自主进行实时推理、决策和制定行动方案的计算系统。智能无人系统实现实时决策的关键在于对流式数据的实时处理,然而随着人工智能技术和传感器技术的快速发展,智能无人系统需要处理的数据规模不断增长,数据类型变得更加复杂。面对不断增长的数据处理性能需求,智能无人系统需要一个充分优化的专用流式数据处理框架来提升其数据处理性能。针对该问题,本文提出了一种面向智能无人系统的流式数据处理框架OODAFlow,该框架将智能无人系统的硬件特征和智能计算任务的数据特征与观察-判断-决策-行动(OODA)模型思想相融合,实现了OODA任务创建、任务调度、资源调度等功能,能够实现对智能无人系统异构资源的调度和智能计算任务的处理。本文在智能无人系统上搭建了一套OODA任务处理系统,验证了所提OODAFlow框架的可行性。通过提出的图像预处理过程优化、流水线优化以及判断节点并行加速优化等方法,提高了系统的数据吞吐性能和资源利用率。无人机智能控制任务的实验表明,采用本文提出的OODAFlow框架后,智能无人系统的数据处理性能提升了73倍。
关键词
智能无人系统
深度学习加速卡
观察-判断-决策-行动(OODA)
流式数据处理框架
异构计算资源
Keywords
intelligent unmanned system
deep learning accelerator card
observe-orient-decide-act(OODA)
streaming data processing framework
heterogeneous computing resource
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
面向电力物联网异构信息安全的多任务调度算法
被引量:
12
2
作者
杨挺
蔡绍堂
闫鹏
李大帅
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022年第15期162-170,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFE0132100)
国家自然科学基金委员会-国家电网公司智能电网联合基金资助项目(U2066213)
天津市自然科学基金资助项目(19JCQNJC06000)。
文摘
新型电力系统的建设促使电力信息安全的服务呈现海量多元化,单一物理机或云计算虚拟机均无法满足各类服务任务执行的安全性和时效性需求。因此,面向电力物联网信息安全服务体系中特有的物理密码机与虚拟密码机共存的新型混合底层硬件模式,通过对异构计算资源的协同调控,实现在确保任务安全性的约束条件下的系统执行效率优化。首先,设计了一种三级双映射的电力物联网信息安全服务多任务调度架构,描述多轮交互保密任务和异构计算资源的映射规则;然后,基于加权深度嵌入聚类算法确定安全服务任务的执行标签;最后,采用朴素贝叶斯和量子粒子群优化算法完成运算节点的创建与任务映射。仿真结果表明,所提聚类映射调度算法能利用任务映射规则匹配新型异构安全服务计算资源,与双阶段调度算法和非支配排序遗传算法相比,其任务安全保障系数最大可提升58.4%,总完成时间最高可缩短22.24%。
关键词
电力物联网
异构计算资源
信息安全服务
多任务调度
Keywords
power Internet of Things
heterogeneous computing resource
information security service
multi-task scheduling
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
OODAFlow:面向智能无人系统的流式数据处理框架
全振宇
尹龙祥
陈晓明
韩银和
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向电力物联网异构信息安全的多任务调度算法
杨挺
蔡绍堂
闫鹏
李大帅
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022
12
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职称材料
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引证文献
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