心脏电生理模型的并行仿真方法及系统

    公开(公告)号:CN113421649B

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN202110693502.7

    申请日:2021-06-22

    Abstract: 本申请公开了一种心脏电生理模型的并行仿真方法及系统。所述心脏电生理模型的并行仿真方法包括:计算主核控制与其连接的从核对模拟的细胞进行初始化;计算主核根据其获取的仿真任务为各个与其连接的从核下发电位仿真任务;各个从核同时对各自对应模拟的细胞进行电位仿真计算从而获得心脏细胞电位仿真计算结果;各个从核将计算得到的心脏细胞电位仿真计算结果写入与其连接的计算主核;控制主核获取各个计算主核所传递的心脏细胞电位仿真计算结果。本申请的心脏电生理模型的并行仿真方法可同时开启十万级规模进程并行计算仿真,能够快速完成动作电位周期的仿真计算,加快心脏电生理模型的仿真速度,有效缩短仿真时间。

    基于卷积神经网络的返回散射电离图回波信号提取方法

    公开(公告)号:CN115184893A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210716819.2

    申请日:2022-06-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的返回散射电离图回波信号提取方法,其具体步骤为:S1、基于设定的掩码Mj,k自定义联合损失函数,基于以联合损失函数为损失函数的卷积神经网络构建回波信号提取模型;S2、训练回波信号提取模型;S3、提取回波信号;实时收集电离图,制作电离图数据集,将电离图数据集输入至训练后的回波信号提取模型中进行回波信号提取,回波信号提取模型输出电离图回波信号,回波信号提取结束。本发明通过设定的掩码自定义联合损失函数,使卷积神经网络在学习到噪声和干扰的同时,将注意力集中于电离图的信号区域;并引入跳跃连接层,避免因网络层数增加而引发的梯度消失问题,提高回波信号的提取准确性。

    海上浮标系统
    94.
    发明公开
    海上浮标系统 审中-实审

    公开(公告)号:CN115107931A

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202210692794.7

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 本申请公开了一种海上浮标系统。所述海上浮标系统包括:浮标本体,所述浮标本体至少部分没入海中;边缘计算机,所述边缘计算机设置在所述浮标本体内部;电池组件,所述电池组件与所述边缘计算机连接,用于为所述边缘计算机提供电能;太阳能板,其设置在浮标本体上,所述太阳能板与所述电池组件连接,其用于将所述太阳能转换为电能并为所述电池组件充电;相机,其安装在所述浮标本体上,所述相机至少能够拍摄所述太阳能板、边缘计算机、海面上的浮标中的一个或多个,所述相机与所述电池组件连接。本申请通过太阳能提供电能,从而能够使本申请的海上浮标系统在不借助其他外部电网的情况下进行长时间工作,且可通过相机对自身进行检测。

    一种基于深度学习的海洋声源定位及海洋参数反演方法

    公开(公告)号:CN114974298A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210693193.8

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 本申请公开了基于深度学习的海洋声源定位及海洋参数反演方法,先利用仿真软件和水听器实测数据生成海洋环境数据集,然后利用数据集对第一和第二残差神经网络模型进行初始训练,然后利用所述实测数据对完成初始训练的第一和第二残差神经网络模型进行验证,之后将经过初始训练后得到的声源定位信息作为第二残差神经网络模型的输入,并通过第二残差神经网络模型进行传播损失的预测,在未满足终止条件的情况下,将预测出的传播损失作为第一残差神经网络模型的输入并继续训练第一残差神经网络模型,并将第一残差神经网络模型的输出作为第二残差神经网络模型的输入,返回继续训练第二残差神经网络模型。该方法减小了运算结果的误差。

    海上智能浮标供电方法
    96.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114865768A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210690232.9

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 本申请公开了一种海上智能浮标供电方法。所述海上智能浮标供电方法包括:获取电池组件电量信息;获取与电池组件连接的需要电池组件提供电量的各个相机以及边缘计算机的额定功率;根据各个所述额定功率,获取当前电池组件的电量信息能够支撑各个相机以及边缘计算机工作的预估时间;判断预估时间是否超过第一预设阈值,若是,则控制电池组件为各个需要电池组件提供电量的各个相机以及边缘计算机供电。本申请的低功耗海上智能浮标信息采集方法能够在通过合理的资源分配的情况下,使本申请的浮标系统中的各个待分配装置根据资源情况监测浮标所搭载传感器状态、目标提醒、入侵识别等业务场景。

    CUDA-C向ATHREAD-C的转换方法及装置
    98.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114625374A

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202210248764.7

    申请日:2022-03-14

    Abstract: 本申请公开了一种CUDA‑C向ATHREAD‑C的转换方法及装置。所述CUDA‑C向ATHREAD‑C的转换方法包括:获取CUDA内核代码;获取预设转换方法;通过ANTLR语言翻译工具,自动生成CUDA代码的抽象语法树;根据所述抽象语法树以及预设转换方法生成ATHREAD代码。本申请公开的CUDA‑C向ATHREAD‑C的转换方法构建了异构加速器的硬件对应关系,并在此基础上设计了基于编译器前端的软件自动转换架构,完全继承了CUDA‑C的并行算法结构,无需在国产超算上重新设计并行算法,保证了移植后数据的准确性和软件的可扩展性,硬件上的近似性对应以及与之相匹配的内存使用原则使得转换后的代码性能得到基本保证。

    一种用于处理器加密算法移植的方法及系统

    公开(公告)号:CN112148361B

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202010891735.3

    申请日:2020-08-27

    Abstract: 本发明公开了一种用于处理器加密算法移植的系统及方法,属于异构众核处理器技术领域。本发明方法包括:使用两级并行的编程模型,将处理器主核串行程序中的计算密集型数据或访存密集型数据,分配至处理器从核;处理器从核通过批量访存DMA的处理方式对分配的计算密集型数据或访存密集型数据,存放至核局存LDM空间进行快速计算,所述快速计算完成后,即完成对处理器加密算法的移植;所述快速计算过程中,通过同步和加锁操作对执行中竞争的资源进行分配。本发明提出的方法,实现了资源的合理化分配,减小了算法的工作量,通信的时间,实现了计算隐藏访存。

    一种基于生成式对抗GAN网络的代码翻译方法及系统

    公开(公告)号:CN112905188A

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202110162786.7

    申请日:2021-02-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗GAN网络的代码翻译方法及系统,包括:通过将样本程序集作为输入数据,送入一个代码特征提取模型中,获得每个样本程序对应的第一代码特征值向量,将第一代码特征值向量输入至GAN网络模型的生成器,通过设置相关参数得到预测结果的目标语言,根据预测结果的特征值向量与测试集源程序语言的特征值向量进行对比,不断调参迭代训练,得到最优GAN网络模型;获取待翻译程序,并利用所述最优GAN网络模型进行代码翻译,获取与所述待翻译程序对应的目标翻译程序。本发明的基于生成式对抗GAN网络的代码翻译方法能够实现将源代码从一种高级编程语言转换为另一种高级编程语言,并且具有较高正确率。

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