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面向边缘智能的协同推理方法研究综述 被引量:3
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作者 赵婵婵 吕飞 +3 位作者 石宝 尉晓敏 杨星辰 岳效灿 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期1-20,共20页
随着边缘智能的兴起,协同推理技术通过云、边缘和终端设备之间的协作在提升智能应用的效率和性能方面取得了明显的进展。阐述了边缘智能的性能指标和应用场景及挑战,并以边缘智能的评级架构引出协同推理技术下的四种推理范式:端端协同... 随着边缘智能的兴起,协同推理技术通过云、边缘和终端设备之间的协作在提升智能应用的效率和性能方面取得了明显的进展。阐述了边缘智能的性能指标和应用场景及挑战,并以边缘智能的评级架构引出协同推理技术下的四种推理范式:端端协同、边端协同、边边协同和云边端协同推理。根据协同推理技术应用场景的局限性和差异性,对不同推理范式中协同推理技术的优势、局限性、原理及优化目标进行了全面分析对比。详细探讨了协同推理技术在不同应用场景下所解决的计算资源分配、推理时延优化和吞吐量优化等问题,指出了边缘智能中协同推理技术在隐私安全、通信服务资源管理、协同训练方面的挑战,并对其未来的发展趋势和研究方向进行了讨论,为该领域的研究提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 边缘计算 边缘智能 协同推理 机器学习
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一种基于频域内推理计算的长短期记忆神经网络硬件加速器设计
2
作者 靳松 陈诗琪 《计算机学报》 北大核心 2025年第8期1781-1794,共14页
长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)可以捕捉到序列数据间长距离的依赖关系,因此在时间序列预测、自然语言分析和语音识别等领域得到广泛应用。然而,LSTM网络独特的门控机制和状态更新过程导致其推理计算的复杂度较高,参... 长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)可以捕捉到序列数据间长距离的依赖关系,因此在时间序列预测、自然语言分析和语音识别等领域得到广泛应用。然而,LSTM网络独特的门控机制和状态更新过程导致其推理计算的复杂度较高,参数量较大,对其在资源受限的边缘设备上的部署形成挑战。本文提出一种基于频域内推理计算的长短期记忆神经网络硬件加速器设计。采用循环分块矩阵对网络的权重参数进行压缩存储,结合快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和频域激活函数实现频域内网络推理计算,避免在处理不同时间样本时频繁的时域-频域切换开销。采用坐标旋转数字计算机算法(Coordinate Rotation Digital Computer,CORDIC)替换频域内的乘法运算和超函数计算,实现LSTM的低功耗硬件部署。提出的硬件加速器在PYNQ-Z2开发板上进行了原型实现。面向开源时间序列数据集的实验结果表明,加速器实现了63.6μs的网络平均推理延迟,功耗1.743 W,相比时域LSTM推理计算延迟降低了44.2%,功耗降低6.4%。同时,BRAM和FIFO的资源占用率仅为5%和2%,相比时域LSTM推理计算分别降低了83%和91.2%。 展开更多
关键词 长短期记忆神经网络 分块循环矩阵 坐标旋转数字计算机 频域推理计算 快速傅里叶变换
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面向AIoT的协同智能综述 被引量:1
3
作者 罗宇哲 李玲 +5 位作者 侯朋朋 于佳耕 程丽敏 张常有 武延军 赵琛 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第1期179-206,共28页
深度学习和物联网的融合发展有力地促进了AIoT生态的繁荣.一方面AIoT设备为深度学习提供了海量数据资源,另一方面深度学习使得AIoT设备更加智能化.为保护用户数据隐私和克服单个AIoT设备的资源瓶颈,联邦学习和协同推理成为了深度学习在A... 深度学习和物联网的融合发展有力地促进了AIoT生态的繁荣.一方面AIoT设备为深度学习提供了海量数据资源,另一方面深度学习使得AIoT设备更加智能化.为保护用户数据隐私和克服单个AIoT设备的资源瓶颈,联邦学习和协同推理成为了深度学习在AIoT应用场景中广泛应用的重要支撑.联邦学习能在保护隐私的前提下有效利用用户的数据资源来训练深度学习模型,协同推理能借助多个设备的计算资源来提升推理的性能.引入了面向AIoT的协同智能的基本概念,围绕实现高效、安全的知识传递与算力供给,总结了近十年来联邦学习和协同推理算法以及架构和隐私安全3个方面的相关技术进展,介绍了联邦学习和协同推理在AIoT应用场景中的内在联系.从设备共用、模型共用、隐私安全机制协同和激励机制协同等方面展望了面向AIoT的协同智能的未来发展. 展开更多
关键词 协同智能 联邦学习 协同推理 智能物联网 智能计算系统
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基于多方计算的安全拜占庭弹性联邦学习 被引量:1
4
作者 高鸿峰 黄浩 田有亮 《通信学报》 北大核心 2025年第2期108-122,共15页
为了解决联邦学习中梯度隐私保护、服务器推理攻击和客户端数据投毒导致的低准确率等问题,针对服务器-客户端的两层架构,提出了一种基于多方计算的安全拜占庭弹性联邦学习方案。首先,提出了一种基于加法秘密共享的两方密文计算方法,对... 为了解决联邦学习中梯度隐私保护、服务器推理攻击和客户端数据投毒导致的低准确率等问题,针对服务器-客户端的两层架构,提出了一种基于多方计算的安全拜占庭弹性联邦学习方案。首先,提出了一种基于加法秘密共享的两方密文计算方法,对本地模型梯度进行拆分,来抵抗服务器的推理攻击。其次,设计了一种密态数据下的投毒检测算法和客户端筛选机制来抵御投毒攻击。最后,在MNIST数据集和CIFAR-10数据集上进行实验来验证方案的可行性。与传统的Trim-mean和Median方法相比,当拜占庭参与者比例达到40%时,模型的准确率提升了3%~6%。综上所述,所提方案既能抵御推理攻击和投毒攻击,又能提高全局模型的准确率,足以证明方案的有效性。 展开更多
关键词 联邦学习 隐私保护 多方计算 推理攻击 投毒攻击
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面向深度学习的高效安全推理研究综述
5
作者 胡鹏 孙磊 +4 位作者 胡翠云 郭松 王晶雯 王志鸿 姚敬怡 《通信学报》 北大核心 2025年第5期238-257,共20页
基于同态加密、安全多方计算等隐私保护密码技术实现深度学习模型安全推理的同时,也引入了巨大的计算和通信开销。针对如何加速安全推理,对现有研究成果进行了总结与梳理。首先,对实现安全推理的2个关键环节——安全协议和推理模型的技... 基于同态加密、安全多方计算等隐私保护密码技术实现深度学习模型安全推理的同时,也引入了巨大的计算和通信开销。针对如何加速安全推理,对现有研究成果进行了总结与梳理。首先,对实现安全推理的2个关键环节——安全协议和推理模型的技术路线和优化方法进行了系统性对比分析。针对安全协议,区分底层的线性和非线性运算,对不同密码原语方案的性能和效率进行对比分析;针对推理模型,就如何平衡安全推理的性能和效率,讨论分析了现有的主要优化方法。其次,增加了对安全推理方案构建成本和主流隐私保护框架的讨论分析,从实际应用角度出发进一步充实了高效安全推理研究的关注范畴。最后,通过分析安全推理面临的问题挑战,面向实际应用需求提出未来深度学习安全推理的探索方向。 展开更多
关键词 深度学习 隐私保护 安全推理 同态加密 安全多方计算
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基于秘密分享的大语言模型密态推理
6
作者 程珂 夏昱珩 +3 位作者 代川云 付家瑄 祝幸辉 沈玉龙 《通信学报》 北大核心 2025年第6期168-184,共17页
大语言模型推理服务可能导致用户输入提示信息泄露给服务器端或专有模型权重泄露给用户。安全多方计算、同态加密等密码学技术为解决上述问题提供了可行方案,但由于计算和通信开销过大,在处理大语言模型推理任务时难以实际应用。基于此... 大语言模型推理服务可能导致用户输入提示信息泄露给服务器端或专有模型权重泄露给用户。安全多方计算、同态加密等密码学技术为解决上述问题提供了可行方案,但由于计算和通信开销过大,在处理大语言模型推理任务时难以实际应用。基于此,提出了基于轻量级秘密分享的大语言模型密态推理方案,在不泄露用户输入和模型权重的前提下,高效精准地实现大语言模型推理。实验表明,相较现有先进工作,所提方案密态推理效率提升1.2~10倍,通信开销减少20%~90%。 展开更多
关键词 隐私保护 大语言模型 秘密分享 安全多方计算 密态推理
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智算中心推理业务能力评估方法研究
7
作者 武振宇 赵占军 +6 位作者 卜忠贵 刘鹏 田雯 王祎玮 董江帆 王猛 张誌 《电信科学》 北大核心 2025年第7期200-206,共7页
人工智能推理中心的建设已成为当前智算中心建设的热点,按照智能算力的规模评估智算中心推理业务能力不再准确。通过建立时延不敏感业务模型、时延敏感业务模型、用户访问业务模型,提出对智算中心推理业务能力的量化评估方法,从而在建... 人工智能推理中心的建设已成为当前智算中心建设的热点,按照智能算力的规模评估智算中心推理业务能力不再准确。通过建立时延不敏感业务模型、时延敏感业务模型、用户访问业务模型,提出对智算中心推理业务能力的量化评估方法,从而在建设环节做到建需匹配,提高投资效益。 展开更多
关键词 智算中心 推理 业务能力评估
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基于图卷积的自适应特征融合MRI脑肿瘤分割方法
8
作者 张野 张睦卿 +1 位作者 袁学刚 牛大田 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第4期395-404,共10页
针对U-Net模型在MRI脑肿瘤分割上存在的全局信息捕获不足和深层语义信息融合不充分等问题,提出一种新的基于图卷积的自适应特征融合网络(adaptive spatial and graph-convolutional U-Net, ASGU-Net)。以三维U-Net为基础,通过构建图卷... 针对U-Net模型在MRI脑肿瘤分割上存在的全局信息捕获不足和深层语义信息融合不充分等问题,提出一种新的基于图卷积的自适应特征融合网络(adaptive spatial and graph-convolutional U-Net, ASGU-Net)。以三维U-Net为基础,通过构建图卷积推理模块,捕获额外的远程上下文特征;在编解码器中引入动态蛇形卷积(dynamic snake convolution, DSConv)能更精准地契合肿瘤形态各异的特点,提高边缘特征提取能力,从而有效提升分割精度;在解码器中引入自适应空间特征融合(adaptive spatial feature fusion, ASFF)模块,通过整合多个编码器块捕获的语义信息提升特征融合效果。在公开的BraTS 2019—2021数据集上的评估表明,整个肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的Dice值分别为90.70%/90.70%/91.00%、84.90%/84.00%/88.80%和77.30%/77.40%/82.50%,证明了ASGU-Net在脑肿瘤分割任务中的有效性。ASGU-Net可有效解决全局信息捕获不足和特征融合不充分的问题,为脑肿瘤高精度自动化分割提供了参考。 展开更多
关键词 计算机神经网络 脑肿瘤分割 三维U-Net 图卷积推理瓶颈层 动态蛇形卷积 自适应空间特征融合
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模糊认知图学习算法及应用综述 被引量:4
9
作者 刘晓倩 张英俊 +3 位作者 秦家虎 李卓凡 梁伟玲 李宗溪 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期450-474,共25页
模糊认知图(Fuzzy cognitive map, FCM)是建立在认知图和模糊集理论上的一类代表性的软计算理论,兼具神经网络和模糊决策两者的优势,已成功地应用于复杂系统建模和时间序列分析等众多领域.学习权重矩阵是基于模糊认知图建模的首要任务,... 模糊认知图(Fuzzy cognitive map, FCM)是建立在认知图和模糊集理论上的一类代表性的软计算理论,兼具神经网络和模糊决策两者的优势,已成功地应用于复杂系统建模和时间序列分析等众多领域.学习权重矩阵是基于模糊认知图建模的首要任务,是模糊认知图研究领域的焦点.针对这一核心问题,首先,全面综述模糊认知图的基本理论框架,系统地总结近年来模糊认知图的拓展模型.其次,归纳、总结和分析模糊认知图学习算法的最新研究进展,对学习算法进行重新定义和划分,深度阐述各类学习算法的时间复杂度和优缺点.然后,对比分析各类学习算法在不同科学领域的应用特点以及现有的模糊认知图建模软件工具.最后,讨论学习算法未来潜在的研究方向和发展趋势. 展开更多
关键词 模糊认知图 学习范式 因果推理 软计算 复杂系统建模
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一种基于安全多方计算的快速Transformer安全推理方案 被引量:2
10
作者 刘伟欣 管晔玮 +3 位作者 霍嘉荣 丁元朝 郭华 李博 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1218-1229,共12页
Transformer模型在自然语言处理、计算机视觉等众多领域得到了广泛应用,并且有着突出的表现.在Transformer的推理应用中用户的数据会被泄露给模型提供方.随着数据隐私问题愈发得到公众的关注,上述数据泄露问题引发了学者们对Transforme... Transformer模型在自然语言处理、计算机视觉等众多领域得到了广泛应用,并且有着突出的表现.在Transformer的推理应用中用户的数据会被泄露给模型提供方.随着数据隐私问题愈发得到公众的关注,上述数据泄露问题引发了学者们对Transformer安全推理的研究,使用安全多方计算(secure multi-party computation,MPC)实现Transformer模型的安全推理是当前的一个研究热点.由于Transformer模型中存在大量非线性函数,因此使用MPC技术实现Transformer安全推理会造成巨大的计算和通信开销.针对Transformer安全推理过程中开销较大的Softmax注意力机制,提出了2种MPC友好的注意力机制Softmax freeDiv Attention和2Quad freeDiv Attention.通过将Transformer模型中的Softmax注意力机制替换为新的MPC友好的注意力机制,同时结合激活函数GeLU的替换以及知识蒸馏技术,提出了一个MPC友好的Transformer转换框架,通过将Transformer模型转化为MPC友好的Transformer模型,提高Transformer安全推理的效率.在局域网环境下使用安全处理器(secure processing unit,SPU)提供的隐私计算协议,基于所提出的MPC友好的Transformer转换框架,在SST-2上使用Bert-Base进行安全推理.测试结果表明,在保持推理准确率与无近似模型一致的情况下,安全推理计算效率提高2.26倍. 展开更多
关键词 安全推理 TRANSFORMER 安全多方计算 安全处理器 知识蒸馏
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低资源集群中的大语言模型分布式推理技术 被引量:3
11
作者 冯文佼 李宗航 虞红芳 《中兴通讯技术》 北大核心 2024年第2期43-49,共7页
探索了一种并行能力更强、具有更好兼容性的大语言模型(LLM)分布式推理范式。该范式专为弱算力、小显存环境设计。同时面向主机内外差异带宽,设计了基于通信树的高效All-Reduce组通信技术;针对小显存集群,设计了细粒度的显存管理与调度... 探索了一种并行能力更强、具有更好兼容性的大语言模型(LLM)分布式推理范式。该范式专为弱算力、小显存环境设计。同时面向主机内外差异带宽,设计了基于通信树的高效All-Reduce组通信技术;针对小显存集群,设计了细粒度的显存管理与调度技术。最后,基于这些关键技术,构建了一套针对资源受限场景的LLM推理软件系统,旨在用数量有限的低资源设备,最大化能推理的LLM,同时通过优化通信策略与计算调度加速分布式推理。实验证明,在应用上述技术后,本方案的首词元生成延迟降低34%~61%,每秒生成词元吞吐量提升52%~150%,显存占用降低61%。 展开更多
关键词 LLM分布式推理范式 资源受限场景 优化通信策略与计算调度
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基于神经网络的伽马射线定位算法及CUDA计算 被引量:1
12
作者 彭敬 王磊 +4 位作者 卢位 杜雨昆 李浩炫 孟娜 邹科峰 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2024年第4期663-672,共10页
为实现便携式核辐射成像场景下利用神经网络进行伽马射线定位的快速GPU计算,提出了一种基于CUDA的伽马射线定位计算方法。首先描述了伽马射线探测器模型、MURA成像系统和神经网络射线定位模型,然后对FCNN射线定位模型进行并行计算分析,... 为实现便携式核辐射成像场景下利用神经网络进行伽马射线定位的快速GPU计算,提出了一种基于CUDA的伽马射线定位计算方法。首先描述了伽马射线探测器模型、MURA成像系统和神经网络射线定位模型,然后对FCNN射线定位模型进行并行计算分析,在Jetson Xavier NX平台下实现了基于CUDA的伽马射线定位计算,并验证了该计算方法的准确性和对其计算效率进行对比分析。实验结果表明,对于10000组事件数据,设计的基于CUDA的射线定位计算与CPU射线定位计算结果几乎一致,其实际计算耗时11.5 ms,约为CPU射线定位计算的加速比的364倍。 展开更多
关键词 辐射成像 射线定位 神经网络 推理计算 CUDA
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基于深度卷积神经网络的汽车图像分类算法与加速研究 被引量:4
13
作者 黄佳美 张伟彬 熊官送 《现代电子技术》 北大核心 2024年第7期140-144,共5页
在非法占用公交车道违规车辆等领域的边缘计算与识别中,针对基于深度卷积神经网络的图像物体分类算法模型算力需求大与边缘设备部署后有限资源的突出矛盾,如何设计边缘计算设备的加速单元以保证分类算法的精度与实时性具有重要意义。针... 在非法占用公交车道违规车辆等领域的边缘计算与识别中,针对基于深度卷积神经网络的图像物体分类算法模型算力需求大与边缘设备部署后有限资源的突出矛盾,如何设计边缘计算设备的加速单元以保证分类算法的精度与实时性具有重要意义。针对上述问题,提出一种基于深度卷积神经网络的公交分类算法,该方法在现场可编程逻辑门阵列上实现了公交车图像分类算法的加速。通过基于迁移学习方法对ResNet50预训练模型进行微调,采用嵌入式端的推理加速实现对模型的推理,并对FPGA加速方案进行推理部署实现。结果表明,该算法具有硬件配置灵活、信息处理加速快的优点,这为实现神经网络在嵌入式平台的高效、高速应用提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 图像分类 边缘计算 卷积神经网络 迁移学习 ResNet50模型 加速推理
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基于揭序加密的联邦决策树安全比较协议
14
作者 韩朝阳 葛春鹏 +1 位作者 刘哲 方黎明 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期892-906,共15页
得益于联邦学习的发展,多个参与方得以越来越方便地在保护隐私的前提下协同训练多种机器学习模型.随着联邦学习训练方案的逐渐成熟,在这些模型上进行高效联邦预测任务的需求也日益受到关注.目前对联邦学习得到模型的应用的研究大都处于... 得益于联邦学习的发展,多个参与方得以越来越方便地在保护隐私的前提下协同训练多种机器学习模型.随着联邦学习训练方案的逐渐成熟,在这些模型上进行高效联邦预测任务的需求也日益受到关注.目前对联邦学习得到模型的应用的研究大都处于复用训练范式的范畴,而实际上这一做法造成了额外的开销,联邦预测任务存在着极大的效率提升空间.本文对基于树模型的外包预测服务进行研究.首先明确阐述了“联邦预测”任务,并指出设计高效解决方案面临着数据异构分布和用户数据动态变化的挑战.针对这些挑战,本文提出了新颖的安全比较协议OREC.OREC通过一个不可信的第三方的协助,使得两个参与方得以秘密地比较他们的私密值.所设计的协议基于揭序加密,其通过公开函数可以揭示出密文之间的顺序关系.为了增强其隐私性,我们进一步设计了一次一密机制并引入了混淆密码序列技巧.我们对协议进行了全面的安全性分析,并证明了其面对恶意第三方的鲁棒性.此外,我们还通过大量实验验证了所提出协议的高效性和可扩展性. 展开更多
关键词 联邦学习 联邦预测 安全比较 揭序加密 外包计算 隐私计算
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面向服务器无感计算的模型推理服务切换方法研究
15
作者 温鑫 曾焘 +1 位作者 李春波 徐子晨 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期1210-1217,共8页
模型推理服务正随着大模型技术的发展被广泛应用,为模型推理服务构建稳定可靠的体系结构支撑逐渐成为云服务商关注的焦点。服务器无感计算是一种资源粒度细、抽象程度高的云服务计算范式,具有按需计费、弹性扩展等优势,能够有效提高模... 模型推理服务正随着大模型技术的发展被广泛应用,为模型推理服务构建稳定可靠的体系结构支撑逐渐成为云服务商关注的焦点。服务器无感计算是一种资源粒度细、抽象程度高的云服务计算范式,具有按需计费、弹性扩展等优势,能够有效提高模型推理服务的计算效率。但是,模型推理服务工作流呈现出多阶段的特点,独立的服务器无感计算框架难以确保模型推理服务工作流各阶段的最优执行。因此,如何利用不同服务器无感计算框架的性能特征,实现模型推理服务工作流各阶段的在线切换,缩短整体工作流的执行时间,是亟待解决的关键问题。讨论模型推理服务在不同服务器无感计算框架上的切换问题。首先,使用预训练模型构建模型推理服务函数,得出异构服务器无感计算框架的性能特征;其次,采用机器学习技术构建二分类模型,结合异构服务器无感计算框架的性能特征,实现模型推理服务在线切换框架原型;最后,搭建测试平台,生成模型推理服务工作流,完成在线切换框架原型的性能评估。初步实验结果表明,在线切换框架原型与独立的服务器无感计算框架相比,最大可缩短模型推理服务工作流57%的执行时间。 展开更多
关键词 模型推理服务 服务器无感计算 机器学习
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多步攻击检测关键技术研究展望 被引量:1
16
作者 谢国杰 张旭 +5 位作者 于洋 赵程遥 胡佳 王浩铭 蒋沐辰 胡程楠 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第5期396-402,共7页
多步攻击检测技术通过分析告警日志数据,挖掘攻击场景,辅助实现高威胁攻击路径的早期发现,从而降低安全威胁风险,提高网络和信息系统的安全性.分别介绍了多步攻击检测的3种关键技术:基于告警相似性、基于告警因果知识和基于模型的多步... 多步攻击检测技术通过分析告警日志数据,挖掘攻击场景,辅助实现高威胁攻击路径的早期发现,从而降低安全威胁风险,提高网络和信息系统的安全性.分别介绍了多步攻击检测的3种关键技术:基于告警相似性、基于告警因果知识和基于模型的多步攻击检测技术.通过比较分析,剖析了3种技术的差异.同时,还探讨了多步攻击检测技术的未来发展方向,包括与隐私计算、溯源图和因果推断等技术的融合.这些技术的融合将为网络安全提供新思路和方法,以应对不断复杂化的安全威胁. 展开更多
关键词 多步攻击检测 告警相似度 因果知识 隐私计算 溯源图 因果推断
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普适计算隐私保护策略研究 被引量:25
17
作者 魏志强 康密军 +2 位作者 贾东宁 殷波 周炜 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期128-138,共11页
普适计算环境中,用户的隐私保护意志可以通过让用户自己制定隐私信息的访问控制策略(隐私策略)而得到实现,研究隐私策略的统一表示及其执行机制可以有效地解决隐私策略的多样性问题.文中使用多类逻辑和描述逻辑,建立了隐私策略模型和隐... 普适计算环境中,用户的隐私保护意志可以通过让用户自己制定隐私信息的访问控制策略(隐私策略)而得到实现,研究隐私策略的统一表示及其执行机制可以有效地解决隐私策略的多样性问题.文中使用多类逻辑和描述逻辑,建立了隐私策略模型和隐私策略公理,提出了隐私规则知识库的概念,给出了隐私策略的逻辑推理方法.在此之上,从应用的角度,定义了隐私策略本体,提出了隐私规则的执行流程.通过规则引擎,验证了隐私规则的有效性和可用性. 展开更多
关键词 访问控制 策略 推理规则 普适计算 隐私保护
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使用TensorRT进行深度学习推理 被引量:29
18
作者 周立君 刘宇 +2 位作者 白璐 刘飞 王亚伟 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期337-341,共5页
TensorRT是一个高性能的深度学习推理平台。它包括一个深度学习推理优化器和运行时为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。给出了一个使用TensorRT快速构建计算管道的例子,实现通过TensorRT执行智能视频分析的典型应用。该示例... TensorRT是一个高性能的深度学习推理平台。它包括一个深度学习推理优化器和运行时为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。给出了一个使用TensorRT快速构建计算管道的例子,实现通过TensorRT执行智能视频分析的典型应用。该示例演示了使用片上解码器进行解码、使用片上标量进行视频缩放和GPU计算的4个并发视频流。为了演示的简单性,只有一个通道使用NVIDIA TensorRT执行对象标识,并在标识的对象周围生成包围框。该示例还使用视频转换器函数进行各种格式转换,使用EGLImage来演示缓冲区共享和图像显示。最后采用GPU卡V100对ResNet网络进行TensorRT加速性能的实际测试,结果表明TensorRT能够使吞吐量提升大约15倍。 展开更多
关键词 TensorRT 深度学习推理 对象检测 统一计算设备架构
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统计遗传算法 被引量:30
19
作者 张铃 张钹 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第5期335-344,共10页
本文讨论了遗传算法中框架定理的不足之处,并对之进行了改进,然后分析了遗传算法与A算法的相似性,以及遗传算法的概率性质.由此联想到它与SA算法的相似性,在此基础上,作者将原先发展的一套SA算法的理论移植到遗传算法中来,... 本文讨论了遗传算法中框架定理的不足之处,并对之进行了改进,然后分析了遗传算法与A算法的相似性,以及遗传算法的概率性质.由此联想到它与SA算法的相似性,在此基础上,作者将原先发展的一套SA算法的理论移植到遗传算法中来,建立一个新的算法,称之为统计遗传算法(简记为SGA算法).为适合于优化计算,作者引入最大值统计量及其对应的SA算法(简称为SMA算法),并将SMA算法与GA算法相结合(记为SGA(MAX)算法).新的算法不仅提高了算法的精度和降低了计算的复杂性,而且能克服GA算法中出现“早熟”的现象以及提供进行并行计算的可能性.更主要的是新的方法为GA算法的精度。 展开更多
关键词 遗传算法 统计推断 计算复杂性 人工智能
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构件组装及其形式化推导研究 被引量:80
20
作者 任洪敏 钱乐秋 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期1066-1074,共9页
基于构件的软件工程(component based software engineering,简称CBSE)能够有效地提高软件开发的质量和效率.构件组装和组装推导(compositional reasoning)是CBSE的关键技术.基于软件构件的特点,借鉴进程代数中进程构造的方法,提出6种... 基于构件的软件工程(component based software engineering,简称CBSE)能够有效地提高软件开发的质量和效率.构件组装和组装推导(compositional reasoning)是CBSE的关键技术.基于软件构件的特点,借鉴进程代数中进程构造的方法,提出6种构件组装机制,能够灵活、简便地集成软件构件,并主张在构件组装的同时进行接口组装,通过生成功能更强、抽象级别更高的复合接口,提高构件组装的抽象级别和粒度.同时,基于Wright的形式化规约软件体系结构的研究,给出了复合构件和复合接口的组装推导算法,为系统行为的形式化分析、验证和仿真奠定了基础. 展开更多
关键词 软件工程 构件组装 组装推导 软件体系结构 进程演算
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